AI_Security_Top

Структурированная база знаний, охватывающая основы безопасности ИИ, моделирование угроз, наступательные методы красной команды и защитные меры синей команды, включая безопасность LLM, состязательное машинное обучение и меры противодействия дипфейкам.

Глубокое понимание математической логики, лежащей в основе моделей, — это предпосылка для поиска уязвимостей в алгоритмах.

• Введение в ИИ — История развития искусственного интеллекта, его направления и ключевые концепции.
• Архитектуры глубокого обучения — Глубокая деконструкция архитектур от CNN/RNN до Transformer.
• Базовые алгоритмы машинного обучения — Линейная/логистическая регрессия, SVM, деревья решений, случайный лес и наивный байесовский классификатор.
• Исследование обучения без учителя — Кластерный анализ (K-Means, GMM) и ассоциативные правила.
• Принципы обучения с подкреплением — Игровая логика агентов (Agent) и основы автоматизированного принятия решений.

🚨 Раздел 2: Моделирование угроз и структуры рисков

Анализ поверхности атак ИИ-систем на основе международных стандартов безопасности.

• Структура рисков безопасности ИИ — Углублённая интерпретация OWASP ML/LLM Top 10, включая Prompt Injection, отравление данных и инверсию моделей.
• Специализированная безопасность MCP — Новейшие исследования безопасности Model Context Protocol, включая отравление инструментов и анализ уязвимостей Cursor IDE.
• Безопасность навыков (skill) — Разбор конфигурации безопасности навыков и практик защиты.

🏹 Раздел 3: Атаки красной команды

Исследование практического применения ИИ как «оружия» в наступательных и оборонительных кибероперациях.

• Практика наступательного ИИ —
  • Сканирование уязвимостей с помощью ИИ: использование Shennina и Shannon для автоматизированного пентеста на основе логических рассуждений.
  • Противодействие вредоносному ПО: использование Pesidious и MalwareGAN для мутаций с обходом антивируса на основе обучения с подкреплением.
  • Мошенничество с дипфейками: принципы и эксплуатация клонирования аудио и видео в реальном времени (Deep-Live-Cam, Voice-Pro).

🛡️ Раздел 4: Усиление защиты синей команды

Исследование того, как использовать алгоритмы для построения более прогностической системы безопасности.

• Усиление безопасности с помощью алгоритмов — Обнаружение аномального трафика на основе машинного обучения, автоматизированный аудит и охота за угрозами.

🚀 Ключевые направления внимания

🛠️ Рекомендуемый порядок чтения

1. Начинающим: рекомендуется начать с AI.md и последовательно изучать модули алгоритмов, чтобы сформировать базовую математическую интуицию.
2. Специалистам по безопасности: сразу перейти к AI安全.md для изучения структуры рисков OWASP и обратиться к 进攻性AI.md для проведения локальных экспериментов.
3. Разработчикам: уделить особое внимание MCP安全.md и 算法赋能安全.md для построения безопасных интеграционных решений на основе ИИ.

Полный видеокурс:

Более мощный и применимый на практике код, больше продвинутых способов эксплуатации уязвимостей, больше методов!

⚠️ Отказ от ответственности

Важное предупреждение: Техническое содержание данного репозитория предназначено исключительно для обучения безопасности, комплаенс-аудита и академических исследований.

• Запрещается использовать любые технологии из этого проекта в незаконных целях.
• Перед использованием наступательных инструментов убедитесь, что вы получили явное разрешение от владельца целевой системы.
• Автор не несёт ответственности за любой ущерб, причинённый в результате неправомерного использования содержимого данного репозитория.

🤝 Вклад и общение

Приветствуются Issue и Pull Request для улучшения документации. Если вы считаете, что этот проект полезен, пожалуйста, поставьте Star 🌟.

Последнее обновление: 2026-03-06
Автор: GhostWolfLab/Snowwolf