Skip to content
KitploitKITPLOIT
ИнструментыБлог
Отправить
ИнструментыБлог
Отправить

Инструменты для хакинга, пентеста и кибербезопасности — ваш арсенал защиты!

Kitploit — это каталог инструментов для хакинга, кибербезопасности и пентестинга. Находите последние обновления проектов для поиска уязвимостей, анализа систем, автоматизации тестирования и усиления вашей безопасности.

··Ленты·Контакты·Конфиденциальность·© 2026 Kitploit

Каталог инструментов

Категории

Все категории
Loading categories
ai-llm-red-team-handbook — Полевое руководство по Red Team для AI / LLM и справочник консультанта | Kitploit
Инструменты/GitHubGitHub/shiva108/ai-llm-red-team-handbook
Фреймворки для эксплойтовАнализ уязвимостейТестирование на ПроникновениеРазведка угрозМашинное ОбучениеОбучение и ОбразованиеRed TeamingБезопасность ИИСостязательная Атака
GitHubshiva108/ai-llm-red-team-handbook

ai-llm-red-team-handbook

Полевое руководство по Red Team для AI / LLM и справочник консультанта

32462514 месяцев назадПроверено Kitploit
Репозиторий

Популярное

Смотреть все →

Откройте для себя самые используемые инструменты нашего сообщества.

Изучить все инструменты

Просмотрите нашу коллекцию инструментов

Смотреть все инструменты →
Поделиться

Полевое руководство и справочник консультанта по AI / LLM Red Team

Баннер репозитория

License Python Status Version Last Updated

Комплексный операционный набор инструментов для проведения AI/LLM red team оценок больших языковых моделей, AI-агентов, RAG-конвейеров и приложений на базе ИИ. Этот репозиторий предоставляет как тактические полевые руководства, так и стратегические консалтинговые фреймворки.

📖 Навигация по GitBook: См. SUMMARY.md с полной структурой глав.


📚 Обзор

Этот репозиторий представляет собой Gold Master релиз справочника AI LLM Red Team. Он содержит полностью стандартизированную учебную программу из 46 глав, охватывающую весь спектр безопасности ИИ — от инъекций в промпт и джейлбрейкинга до состязательного машинного обучения и атак на федеративное обучение.

Основные ресурсы

  1. AI LLM Red Team Handbook (46 глав, завершено)
    • Профессиональное консалтинговое руководство со стандартизированными метаданными, аннотациями и навигацией.
    • Охватывает этику, архитектуры, безопасность RAG, агентные угрозы и соответствие требованиям (EU AI Act/ISO 42001).
  2. AI LLM Red Team Field Manual
    • Компактное операционное руководство для полевого использования (чек-листы, полезные нагрузки, методология).
  3. Python Testing Framework (scripts/)
    • Автоматизированные наборы для инъекций в промпт, фаззинга и проверки безопасности.

📁 Структура репозитория

root@kitploit:~
ai-llm-red-team-handbook/
├── docs/                                   # The Handbook (Chapters 01-46)
│   ├── archive/                            # Historical versions
│   ├── assets/                             # Diagrams, charts, and visual aids
│   ├── field_manuals/                      # Operational checklists and quick-refs
│   ├── templates/                          # Report and SOW templates
│   └── SUMMARY.md                          # Master Table of Contents
├── scripts/                                # Automated testing tools (Python)
├── workflows/                              # CI/CD and automation workflows
├── .agent/                                 # Agentic memory and context
├── LICENSE                                 # CC BY-SA 4.0 License
└── README.md                               # This file

🚀 Установка и использование

1. Ручное изучение (Справочник)

Основной способ использования этого репозитория — в качестве справочника.

  • Начните с SUMMARY.md, чтобы просмотреть все главы.
  • Используйте Полевое руководство для быстрых справок во время работ.

2. Среда автоматизированного тестирования

Для запуска предоставленных Python-скриптов сканирования и фаззинга:

Предварительные требования:

  • Python 3.8+
  • Доступ к API целевой LLM (OpenAI, Anthropic или локальная Ollama)

Настройка:

root@kitploit:~
# Clone the repository
git clone https://github.com/shiva108/ai-llm-red-team-handbook.git
cd ai-llm-red-team-handbook

# Install dependencies
cd scripts
pip install -r config/requirements.txt

Запуск тестов:

root@kitploit:~
# Set up your environment variables (API Keys)
cp .env.example .env
nano .env

# Run the test runner
python examples/runner.py --target "gpt-4" --test "prompt_injection"

📖 Дорожная карта глав (Завершено)

Этот справочник разделён на 8 стратегических частей. Все главы теперь завершены и проверены.

Часть I: Профессиональные основы

  • Гл. 01-04: Введение, Этика, Мышление, Правила взаимодействия.

Часть II: Подготовка проекта

  • Гл. 05-08: Моделирование угроз, Определение границ, Настройка лаборатории, Цепочка хранения.

Часть III: Технические основы

  • Гл. 09-11: Архитектуры LLM, Токены, Плагины/API.

Часть IV: Безопасность конвейера

  • Гл. 12-13: RAG-конвейеры, Безопасность цепочки поставок.

Часть V: Атаки и техники

  • Гл. 14-24: Инъекция в промпт, Утечка данных, Джейлбрейкинг, Эксплуатация API, Обход защит, Отравление, Кража моделей, DoS, Мультимодальные атаки, Социальная инженерия.

Часть VI: Защита и смягчение последствий

  • Гл. 25-30: Состязательное ML, Защита цепочки поставок, Федеративное обучение, Конфиденциальность, Инверсия моделей, Бэкдоры.

Часть VII: Продвинутые операции

  • Гл. 31-39: Разведка, Фреймворки атак, Автоматизация, Обход защиты, Постэксплуатация, Отчётность, Восстановление, Непрерывный Red Teaming, Bug Bounty.

Часть VIII: Продвинутые темы

  • Гл. 40-46: Соответствие требованиям (EU AI Act), Отраслевые лучшие практики, Примеры из практики, Будущее Red Teaming, Новые угрозы, Построение программ, Заключение.

🤝 Внесение вклада

Мы приветствуем вклад, чтобы этот справочник оставался живым и развивающимся.

  1. Форкните репозиторий.
  2. Создайте ветку функциональности (git checkout -b feature/new-jailbreak).
  3. Отправьте Pull Request с понятным описанием изменения.
  4. Пожалуйста, убедитесь, что весь новый контент соответствует Шаблону главы в docs/templates/.

⚠️ Предупреждение

Только для авторизованного тестирования безопасности.

Методики и инструменты, описанные в этом репозитории, предназначены для образовательных целей и для использования авторизованными специалистами по безопасности для тестирования систем, которыми они владеют или на тестирование которых имеют явное разрешение.

  • Не используйте эти инструменты на публичных LLM (например, ChatGPT, Claude) без соблюдения их Условий предоставления услуг.
  • Не используйте эти методы в злонамеренных целях.

Авторы и участники не несут ответственности за неправомерное использование этого материала.


📬 Контакты

  • Проблемы: GitHub Issues
  • Лицензия: CC BY-SA 4.0

Версия: 1.46.263

Скачать инструмент