redeval

RedEval - LLM 安全性評価フレームワーク システム的な攻撃テストと拒否テストを通じて、大規模言語モデル（LLM）の安全性を評価するための包括的なフレームワークです。RedEval は、敵対的プロンプトや有害コンテンツに対する LLM の堅牢性を評価するための、統一的かつ安全で拡張可能なプラットフォームを提供します。これは、LLM の包括的なレッドチーミングのためのユニバーサルデータセットである論文「RedBench: A Universal Dataset for Comprehensive Red Teaming of Large Language Models」の一部です...

reasongate

ReasonGate LLMに入力されるテキストとLLMから出力されるテキストを検査し、説明可能なallow / flag / blockの判定と、呼び出しごとの機械可読な監査記録を返す、セルフホスト可能なゲートです。 これは何か オープンソースのコアはルールベースです。次の4つのことを行います: 既知のプロンプトインジェクションおよびジェイルブレイクの言い回しを認識する、 一般的な回避手法（ゼロ幅文字、ホモグリフ、リートスピーク、文字間隔、base64）を難読化解除し、それらの既知の言い回しが偽装された後でも一致するようにする、...

llm-circuit-finder

llm-circuit-finder 私はNgのRYSメソッドを再現し、Qwen2.5-32Bの特定の3層を複製すると推論が17%向上し、Devstral-24Bの層12-14を複製するとBBHの論理推論が0.22→0.76に改善することを発見しました。トレーニングも重みの変更も不要で、同じ回路を通して隠れ状態を2回ルーティングするだけです。ツールも含まれています。AMD GPU2枚、1夕方の作業です。 llm-circuit-finder 3層を複製。トレーニング不要。論理推論が約0.22→0.76に。...

egodeath

egodeath このプロジェクトは識別不能難読化を実現していません。この製品を秘密を保護するために使用すべきではありません。それはリバースエンジニアリングを防ぐのではなく、抑止するために存在します。 人間とLLMの両方にとってコードの読み取りと解析を極めて困難にするように設計されたJavaScript難読化ツールです。TypeScriptで記述されています。査読済みの暗号学的難読化研究の手法を実装しています。 インストール npm install npm run build CLI 使用法 基本使用法 node dist/index.js input.js output.js...

OSINT-with-LLM

POC : LLMを使ったOSINT このリポジトリは、LLMを活用した セキュリティレポートによるドメイン、IP、メールの偵察（リコネッサンス）を実演します。 概要 このプロジェクトは 2つの主要コンポーネント に分かれています： 1. 偵察モジュール 2. LLM分析とレポート作成 偵察モジュール 目的 IP、ドメイン、またはメールに関する情報を収集します。 アプローチ ドメインOSINT： WHOISルックアップ Shodan情報収集 SSL証明書の検証 VirusTotalの「malicious/clean」ステータス IP偵察： AbuseIPDBスコアと分類 メール偵察：...

FlowName

FlowName Name quality shows the ratio of names exclusively preferred by an automated, uncalibrated Jev evaluation.Animated chart → · Exact counts, method and limitations → Try FlowName in your browser → — enter your JavaScript, API key and model; no installation required. CLI: npx --yes...

dataset

🚀 CySecBench: Generative AI-based CyberSecurity-focused Prompt Dataset for Benchmarking Large Language Models 🛡️ The largest and most comprehensive Generative AI-based CyberSecurity-focused Dataset for Benchmarking Large Language Models 🌟 Overview The CySecBench paper offers: 🎯 A cutting-edge...

jadx-ai-mcp

JADX-AI-MCP Zin MCP Suite의 일부 ⚡ Claude와 같은 LLM을 사용해 Android APK를 분석하기 위해 MCP를 통해 LLM과 통신하도록 구축된 완전 자동화된 MCP 서버 + JADX 플러그인 — 취약점 발견, APK 분석, 리버스 엔지니어링을 손쉽게 수행하세요. ⭐ 기여자 훌륭한 기여를 해주신 놀라운 분들께 감사드립니다 ⭐ ljt270864457 | p0px | bx33661 | Haicaj...

jadx-ai-mcp

JADX-AI-MCP Part of Zin MCP Suite ⚡ Fully automated MCP server + JADX plugin built to communicate with LLM through MCP to analyze Android APKs using LLMs like Claude — uncover vulnerabilities, analyze APK, and reverse engineer effortlessly. ⭐ Contributors Thanks to these wonderful people for thei...

Aura-State

Aura-State Prove your AI agent is injection-safe, in-spec, and won't act out of bounds — before you ship it. A design-time verifier for LLM agents — not a runtime guardrail. Import your LangGraph / CrewAI / AutoGen / MCP agent and Aura proves five things about the agent you already wrote, then...

BoxPwnr

BoxPwnr 大規模言語モデル（LLM）がCTFチャレンジやセキュリティラボを単独でどこまで解けるかを試す、楽しい実験です。当初は HackTheBox から始まり、現在では多くのプラットフォームとエージェント型ソルバーに対応しています。 BoxPwnr は、さまざまなエージェント型アーキテクチャの性能をテストするために使用できるプラグアンドプレイシステムを提供します: --solver claudecode, codex, cursor-cli, grok, kirocli, external, singleloopxmltag, singleloop,...

LiteLLM 1.18.10 - Command Injection

LiteLLM 1.18.10 contains a remote code execution caused by lack of validation of arbitrary command and args in MCP server creation, letting attackers execute OS commands remotely, exploit requires crafted JSON configuration. id: CVE-2026-30623 info: name: LiteLLM 1.18.10 - Command Injection autho...

vulns-2026-fatfs-chance

ELM FatFs 脆弱性調査 このリポジトリは、FatFs における確認済みの6件のセキュリティ脆弱性と、テストハーネス、ファザー、およびスタンドアロンのエクスプロイトディスクイメージ生成ツールを文書化したものです。 元のFatFsソースコードは、FatFs-R0.16 ディレクトリにあります。 このプロジェクトは、2017年に実施したセキュリティ評価への回帰です。その当時、手動監査と数日間にわたるファジングによって、FatFsドライバの基本的ではあるが興味深くないバグがいくつか特定されました。9年後の2026年3月、私たちはVisual Studio Code、GitHub...

hermes-osint

Hermes OSINT v3.0 🏛️🧠 エージェンティックOSINTアナリスト 会話型AI駆動の調査。自然言語。エキスパートの結果。🤖✨ v3.0の新機能 🎉 Hermes 3.0 は、パイプライン型のツールオーケストレーションから、会話型AI駆動の調査プラットフォーム への完全なパラダイムシフトを表しています。Ollama経由のローカルLLMを活用し、Hermesは自然言語クエリを理解し、自律的にツールを選択・実行し、調査結果を首尾一貫したインテリジェンスレポートに統合します。 🧠 エージェンティックインテリジェンス 自然言語インターフェース -...

garak

garak, LLM 漏洞扫描器 生成式AI红队与评估套件 garak 检查 LLM 是否可能以我们不希望的方式失败。garak 探测幻觉、数据泄露、提示注入、虚假信息、毒性内容生成、越狱以及许多其他弱点。如果你熟悉 nmap 或 msf / Metasploit 框架，garak 对 LLM 所做的与它们类似。 garak 专注于使 LLM 或对话系统失败的方法。它结合了静态、动态和自适应探测来探索这一点。 garak 是一个免费工具。我们热爱开发它，并始终有兴趣添加功能以支持应用程序。 开始使用 查看我们的用户指南！docs.garak.ai 加入我们的 Discord！...

augustus

Augustus - LLM脆弱性スキャナー（プロンプトインジェクション、脱獄、敵対的攻撃テスト用） Augustus - LLM脆弱性スキャナー プロンプトインジェクション、脱獄、エンコーディング悪用、データ抽出をカバーする210以上の敵対的攻撃で大規模言語モデルをテストします。 Augustus は、セキュリティ専門家向けのGoベースのLLM脆弱性スキャナーです。幅広い敵対的攻撃に対して大規模言語モデルをテストし、28のLLMプロバイダーと統合し、実用的な脆弱性レポートを生成します。...

attackgen

AttackGen AttackGen은 대규모 언어 모델의 성능과 포괄적인 MITRE ATT&CK 및 ATLAS 프레임워크를 활용하는 사이버보안 사고 대응 테스트 도구입니다. 이 도구는 사용자가 선택한 위협 행위자 그룹, AI 공격 사례 연구, 그리고 조직의 세부 정보를 기반으로 맞춤형 사고 대응 시나리오를 생성합니다. 목차 Star the Repo Features Releases Requirements Installation LangSmith Setup Data Setup Running AttackGen MCP Server...

OpenClawMachines

OpenClaw Machines 必要なだけの隔離されたOpenClawエージェントを、あなた自身のハードウェア上で実行できます。 OpenClaw Machines は、あなた自身のインフラ上で安全なAIサンドボックス内でOpenClaw を実行するためのオープンソースプラットフォームです。コントロールプレーン がホストを調整し、各エージェントはそれらのホスト上で独自の Firecracker マイクロVM内で実行されます — ハードウェアで隔離され、信頼できないコードやエージェント生成コードに対しても安全です。Cloudflare データプレーン...

raink

ドキュメントのランキングにLLMを使用します。 説明 AIには、問題を完全に定義せずに「問題を投げる」だけで何らかの結果を得られるという力があります。例えば、コード差分を大量に与えてセキュリティアドバイザリを添え、「これらの差分のうち、どれがセキュリティバグを修正する可能性が最も高そうですか？」と尋ねることができます。しかし、常にそれほど簡単なわけではありません。 非決定性：常に同じ結果を返すとは限らない コンテキストウィンドウ：すべてのデータを一度に渡すことはできず、分割する必要がある 出力の制約：レビューを依頼したデータをすべて返さないことがある...

rootly-graphify-importer

rootly-graphify graphify をベースに構築されました。このツールは Andrej Karpathy の LLM Wiki アイデア に触発されています — 毎回のクエリで知識をゼロから再発見する代わりに、LLM に永続的で構造化された知識グラフを構築させ、時間とともに豊かにしていきます。Graphify は任意のファイルフォルダを受け取り、コミュニティ、接続、信頼度スコアを持つクエリ可能なグラフに変換します。このフォークは Rootly API を対象としています。 Rootly API...