
Malicious-code-detection-bugu
AI-based malicious code detection and obfuscation system with microservices for detection, packing, and code confusion, plus user and admin services.

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用于私有、可验证、拜占庭鲁棒的联邦入侵检测协议的仿真代码和结果,该协议使用秘密共享、Merkle 审计和 Pedersen 承诺。

用于前沿AI安全评估的自动化框架,通过合成可执行的、压力丰富的测试环境,揭示高级智能体模型中的潜在风险。

运行时防护技能,用于检测并阻止技能增强型智能体中由技能引发的恶意攻击,并采用MCTS循环,根据推演反馈演化防护策略。

Blazing-Fast Token-Efficient Intrusion Detection System (IDS) based on TypeSafe's Jev.

CyberRAG — 基于网络安全笔记和书籍的 100% 本地 RAG(Ollama):混合检索、带引用的回答、分阶段渗透测试助手和重建索引监控器。无重型框架。

小型语言模型,用于为剥离符号的 x86-64 二进制文件中的函数命名和描述,附带开放数据集、基线以及 LoRA 微调实验。

面向商业图像生成器的红队测试基准与黑盒攻击框架,用于评估视觉虚假信息风险,包含1万条虚假声明提示词及评分脚本。

针对视觉-语言网络代理的对抗性图像攻击:从视觉定位到浏览器执行

防御框架,通过选择性层恢复和动态路由来缓解LLM的恶意微调,并附带训练、危害性评分和越狱评估脚本。

零重训练净化,通过重排置换等价神经网络单元,摧毁通过权重隐写攻击嵌入的恶意软件,同时保持模型准确率。

研究实现了一种LLM越狱代理,该代理利用无害提示编织和自适应树搜索绕过商业模型的防护栏。

支持MCP的多智能体框架,用于声明式YAML驱动的智能体工作流,结合CodeQL集成,应用于AI辅助代码审计、漏洞分类和安全研究。

研究流水线,通过构建已验证的成功经验并将其组织为形成记录,经由HTS、LEGSA和GCTIR阶段逐步毒化模型技能。

微调框架,对LLM应用一阶最优安全校准和周期性重校准,在提升下游任务效用的同时保留安全兼容的更新。

研究代码,实现针对高级持续性威胁与移动目标防御之间随机ICS安全博弈的动态低秩纳什均衡计算。

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重新评估 LLM 智能体工具输出上的提示注入检测器(论文草稿、脚本、评分)