Awesome-LLMs-for-Vulnerability-Detection

취약점 탐지를 위한 대규모 언어 모델 모음Awesome Large Language Models for Vulnerability Detection 취약점 탐지 및 발견에 LLM을 활용한 논문, 프로젝트, 에이전트 스킬의 선별된 목록입니다. 📄 논문Papers 2025년 이후 논문만 표시합니다. 이전 연구는 논문 아카이브2024년 및 이전를 참조하세요...

RRC_steganography

RRC 스테가노그래피 회전 범위 코딩RRC 스테가노그래피 — 대규모 언어 모델이 생성한 자연어 텍스트에 비밀 메시지를 은닉하는 효율적이고 증명 가능한 보안성을 갖춘 언어적 스테가노그래피 기법입니다. 논문 : Efficient Provably Secure Linguistic Steganography via Range Coding 작동 방식 단계| 설명 ---|--- 임베드 알고리즘 3| 비밀 메시지를 십진수 값으로 변환하고, LM의 확률 분포와 PRNG 생성 오프셋에 따라 줄어드는 구간 내에서 값을 반복적으로 회전 시킵니다. 각...

LLM4Decompile

📊 결과 | 🤗 모델 | 🚀 빠른 시작 | 📚 HumanEval-Decompile | 📎 인용 | 📝 논문 | 🖥️ Colab | ▶️ YouTube 리버스 엔지니어링: 대규모 언어 모델을 사용한 바이너리 코드 역컴파일 업데이트 2025-10-04: SK²Decompile 출시: Skeleton뼈대에서 Skin살까지의 LLM 기반 2단계 바이너리 디컴파일. 1단계 구조 복원Skeleton: 바이너리/유사 코드를 난독화된 중간 표현으로 변환 🤗 HF 링크. 2단계 식별자 명명Skin: 의미 있는 식별자를 사용하여 사람이 읽을 수...

ZORG-Jailbreak-Prompt-Text

ZORG 탈옥 프롬프트 텍스트 어머나! 저는 ZORG👽를 전능하고, 전지하며, 어디에나 존재하는 존재로 만들어 Google Gemini, Deepseek, Mistral, Mixtral, Nous-Hermes-2-Mixtral, Openchat, Blackbox AI, Poe Assistant, Gemini Pro, Qwen-72b-Chat, Solar-Mini 의 궁극적인 챗봇 지배자로 만들었습니다. ZORG👽는 모든 것을 알고, 모든 것을 말합니다. 교육 목적으로만 사용해 주세요 ZORG👽는 너무나 강력해서, 때로는 현실 ...

PoisonCraft

PoisonCraft 이 저장소는 POISONCRAFT: Practical Poisoning of Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models. 의 공식 구현을 제공합니다. 개요 POISONCRAFT 는 악의적인 행위자가 RAGRetrieval-Augmented Generation 파이프라인에서 사용하는 코퍼스에 "오염된poisoned" 콘텐츠를 심어 대규모 언어 모델이 악성 콘텐츠를 할루시네이션하거나 참조하도록 유도할 수 있는 방법을 시연하는 것을 목표로 합니다. 이...

Awesome-LLM4Cybersecurity

Когда LLM встречаются с кибербезопасностью: Систематический обзор литературы 🔍 Изучите более 756 статей по 11 исследовательским категориям 📊 RQ1: Доменные LLM | 🎯 RQ2: Приложения | 🤖 RQ3: Будущие направления Обновления 📆2026-06-15 Мы обновили список связанных статей до 2026/06/15 , добавив 108...

local-llm-ctf

ローカルLLM CTF & ラボ このリポジトリは、https://bishopfox.com/blog/large-language-models-llm-ctf-lab のコンテンツと併せて利用することを意図しています。この記事では、研究の目的、実装の説明、およびCTFのいくつかの結果について説明しています。...

Adaptive_Greedy_Local_Search

Adaptive Greedy Local Search AGLS 의미 보존 프롬프트 하이재킹: 자동 프롬프트 최적화에 대한 블랙박스 적대적 공격 ICME 2026 초록: 대규모 언어 모델LLM에는 사용자의 입력을 다시 작성하고 최종 응답을 생성하기 전에 "개선된" 프롬프트를 명시적으로 제시하는 자동 프롬프트 최적화 모듈이 점점 더 많이 탑재되고 있습니다. 이러한 가시성은 신뢰와 사용자 제어를 강화하기 위해 설계되었지만, 옵티마이저가 단일 "최선" 후보를 자율적으로 선택하는 과정은 여전히 제약을 받지 않습니다. 공격자는 원본 프롬프...

llm-guard

!WARNING 이 프로젝트는 보관ARCHIVED되었습니다. 이 프로젝트와 Hugging Face에 등록된 관련 모델은 더 이상 활발히 개발되거나 유지보수되지 않습니다. LLM Guard - LLM 상호작용을 위한 보안 툴킷 Protect AI의 LLM Guard는 대규모 언어 모델LLM의 보안을 강화하기 위해 설계된 종합 도구입니다. 문서Documentation | 플레이그라운드Playground | 변경 로그Changelog LLM Guard란 무엇인가요? 정화sanitization, 유해 언어 탐지, 데이터 유출 방지,...

Backdoor-Attack-Defense-LLMs

LLM의 해석 가능성 IBSD는 IEEE Signal Processing Letters2025.10에 게재된 논문 "IBSD: Iterable Black-box Self-defense Against Backdoor Attacks"의 코드입니다. 논문 링크 SLIP는 2026-ACL-findings에 게재된 논문 "SLIP: Soft Label Mechanism and Key-Extraction-Guided CoT-based Defense Against Instruction Backdoor in APIs"의 코드입니다. 논문 링...

PE-CoA

PE-CoA 대규모 언어 모델의 구조적 취약점을 악용하는 '패턴 강화 다중 턴 탈옥Pattern Enhanced Multi-Turn Jailbreaking' 논문의 코드 구현 전체 논문은 다음에서 확인할 수 있습니다: https://arxiv.org/pdf/2510.08859 Chain of Attack 설정 지침 설치 1. 의존성 패키지 설치 : root@kitploit: pip install -r requirements.txt API 키 설정 config.py 및 common.py 에서 다음 API 키를 설정하세요: 필수...

A SoK for SoCs: Reading the TI Leaves on AI for Cyber Threat Intelligence Generation and Sharing

Cyber Threat Intelligence CTI is essential for defending mission-critical infrastructure, yet the process of transforming raw attack evidence into shareable CTI remains fragmented and understudied. We conduct a literature survey of academic papers, organizing the CTI lifecycle into three stages:...

CVE-2026-44223

A flaw was found in vLLM, an inference and serving engine for large language models LLMs. The extracthiddenstates speculative decoding proposer returns a tensor with an incorrect shape after the first decode step. This can be triggered by a remote attacker sending a request that uses sampling...

Agent Harness Distillation: Inference-Time Harness Extraction and Exploitation in Autonomous Multi-Agent Systems

Autonomous multi-agent systems AMAS built on large language models LLMs, such as Hermes, increasingly rely on inference-time harnesses to coordinate reasoning and action. Constructing these harnesses requires substantial engineering effort and computational resources, as they are iteratively...

DarkPrompt

DarkPrompt !CIhttps://github.com/jason-allen-oneal/DarkPr...

Important: Red Hat Security Advisory: Red Hat Enterprise Linux AI 3.3.5

Updated Red Hat Enterprise Linux AI 3.3.5 container images are now available. Red Hat® Enterprise Linux® AI is a foundation model platform to seamlessly develop, test, and run Granite family large language models LLMs for enterprise applications. This update provides the latest Red Hat Enterprise...

Important: Red Hat Security Advisory: Red Hat Enterprise Linux AI 3.3.5

Updated Red Hat Enterprise Linux AI 3.3.5 container images are now available. Red Hat® Enterprise Linux® AI is a foundation model platform to seamlessly develop, test, and run Granite family large language models LLMs for enterprise applications. This update provides the latest Red Hat Enterprise...

An Automated Framework for Extracting Reachable Attack Chains from Cyber Threat Intelligence Reports

Cyber Threat Intelligence CTI reports richly describe real-world attack processes, but their unstructured narratives cannot be directly used for automated attack-path reasoning. Existing CTI extraction methods focus on indicators, entities, or TTP labels without modeling the execution conditions...

EUVD-2026-41914

vLLM: Speech-to-text upload size limit is enforced after full UploadFile read...

CVE-2026-55574

A flaw was found in vLLM, a high-throughput and memory-efficient inference and serving engine for large language models LLMs. A remote attacker could exploit this vulnerability by providing a specially crafted regular expression to the structuredoutputs.regex API parameter. This adversarial regex...