offensive-ai-compilation

Offensive AI Compilation Offensive AIをカバーする有用なリソースのキュレーションリスト。 📁 目次 📁 🚫 悪用 🚫 🧠 敵対的機械学習 🧠 ⚡ 攻撃 ⚡ 🔒 抽出 🔒 ⚠️ 制限事項 ⚠️ 🛡️ 防御策 🛡️ 🔗 有用なリンク 🔗 ⬅️ 反転（または推論） ⬅️ 🛡️ 防御策 🛡️ 🔗 有用なリンク 🔗 💉 ポイズニング 💉 🔓 バックドア 🔓 🛡️ 防御策 🛡️ 🔗 有用なリンク 🔗 🏃‍♂️ 回避 🏃‍♂️ 🛡️ 防御策 🛡️ 🔗 有用なリンク 🔗 🛠️ ツール 🛠️ ART Cleverhans 🔧 用途 🔧 🕵️‍♂️ ペネトレーションテスト...

river

River は、オンライン機械学習のための Python ライブラリです。ストリーミングデータに対する機械学習を、最もユーザーフレンドリーに行えるライブラリを目指しています。River は、creme と scikit-multiflow の合併により生まれました。 ⚡️ クイックスタート 簡単な例として、ロジスティック回帰を訓練してウェブサイトフィッシングデータセットを分類してみましょう。以下はデータセットの最初の観測値です。 from pprint import pprint from river import datasets dataset = datasets.Phishing...

machine_learning_security

머신러닝과 보안 머신러닝과 보안에 관한 소스 코드입니다. 목록 사이버 보안 및 머신러닝 과정 보안 엔지니어를 위한 머신러닝 기초 교육 과정입니다. 머신러닝의 취약점 머신러닝 취약점 요약. 분석 k-means를 사용한 패킷 캡처 데이터 분석. CNNtest CNN에 대한 적대적 예제 생성. Deep Exploit 머신러닝을 이용한 완전 자동 침투 테스트 도구. Deep Exploit은 Black Hat USA 2018 Arsenal , Black Hat EURO 2018 Arsenal 및 DEF CON 26! AI Village...

secretflow

简体中文｜English SecretFlow는 프라이버시를 보호하는 데이터 인텔리전스 및 머신러닝을 위한 통합 프레임워크입니다. 이 목표를 달성하기 위해 다음을 제공합니다: 다양한 암호화 프로토콜을 캡슐화하는 plain devices와 secret devices로 구성된 추상적인 장치 계층 더 높은 수준의 알고리즘을 장치 객체 흐름과 DAG로 모델링하는 장치 흐름 계층 수평 또는 수직 분할 데이터에 대한 데이터 분석 및 머신러닝을 수행하는 알고리즘 계층 데이터 처리, 모델 훈련 및 하이퍼파라미터 튜닝을 원활하게 통합하는 워크플로...

secretflow

简体中文｜English SecretFlow is a unified framework for privacy-preserving data intelligence and machine learning. To achieve this goal, it provides: An abstract device layer consists of plain devices and secret devices which encapsulate various cryptographic protocols. A device flow layer modeling...

CVE-2025-25014

CVE-2025-25014 用 POC Kibana のプロトタイプ汚染（Prototype pollution）の脆弱性により、巧妙に細工された HTTP リクエストを機械学習およびレポート用エンドポイントに送信することで、任意のコード実行が可能になります。 現在、この POC は脆弱なインスタンスを検出するのみ です。 使用方法 python CVE-2025-25014.py -u username -p password --proxy proxyurl url...

dtls-fuzzer

dtls-fuzzer 는 DTLS 서버의 프로토콜 상태 퍼징을 수행하는 Java 도구입니다. 구체적으로 다음과 같은 기능을 지원합니다: 1. 알파벳이 주어지면 로컬 DTLS 서버 구현의 모델을 자동으로 생성할 수 있습니다. 2. 테스트입력 시퀀스와 알파벳이 주어지면 DTLS 서버 구현에서 테스트를 실행할 수 있습니다. 3. 여러 학습 실행을 포함하는 배치 학습 작업을 실행할 수 있습니다. dtls-fuzzer 는 DTLS 메시지를 생성/구문 분석하고 상태를 유지하기 위해 TLS-Attackertlsattacker를 사용합니다...

AIF360

AI Fairness 360 AIF360 AI Fairness 360 ツールキットは、研究コミュニティによって開発された、AIアプリケーションのライフサイクル全体を通じて機械学習モデルのバイアスを検出および軽減するための技術を含む、拡張可能なオープンソースライブラリです。AI Fairness 360 パッケージは Python と R の両方で利用できます。 AI Fairness 360 パッケージには、以下が含まれます。 1. データセットとモデルのバイアスをテストするための包括的なメトリクス一式、 2. これらのメトリクスの説明、および 3...

AIX360

AI Explainability 360 v0.3.0 ✨ 新着: IBM Research は、LLM 、特に LLM に与えられる入力に関して説明可能性を拡張する新しい In-Context Explainability 360 ICX360 ツールキットを公開しました。ぜひチェックしてみてください! 🚀✨ AI Explainability 360 ツールキットは、データセットと機械学習モデルの解釈可能性と説明可能性をサポートするオープンソースライブラリです。AI Explainability 360 Python...

network-attack-detection

機械学習を用いたネットワーク攻撃検出 説明 このプロジェクトは、機械学習技術を活用して、ポートスキャン、サービス拒否（DoS）、マルウェアなどのネットワーク攻撃を分類します。入力データは、Ciscoで使用される標準形式であるNetflow V9形式です。 分類は以下のモデルを使用して実行されます： K近傍法（KNN） RBF（動径基底関数）カーネルを使用したサポートベクターマシン分類器（SVC） 主成分分析（PCA）とサポートベクターマシン分類器（SVC）を用いたパイプライン バギング分類器（RBFカーネルを使用したSVCに基づく） ランダムフォレスト分類器 Extra Trees分類器...

hexora

hexora Hexora は、Python コード内の悪意のあるパターンや有害なパターンを検出するために設計された静的解析ツールです。ルールベースの静的解析エンジンと、ソースファイル全体をスコアリングして悪意のあるものか良性かを分類する機械学習モデルを組み合わせています。 以下の用途に使用できます。 プロジェクトの依存関係を監査し、潜在的なサプライチェーン攻撃を検出する Pastebin、GitHub、オープンディレクトリなどのプラットフォームで見つかった悪意のあるスクリプトを検出する 過去のセキュリティインシデントからの IoC ファイルを分析する PyPi...

guardd

Guardd eBPFと機械学習を活用した、Linux向けの振る舞い異常検知。 GuarddはLinuxホストの通常の振る舞いを学習し、そのベースラインから逸脱した アクティビティを検知します。カーネルセンサーがプロセスの実行と外向きTCP 接続の試行を収集し、Isolation Forestが生成された1分間のアクティビティ ウィンドウをスコアリングします。アラートにはスコア、振る舞いのコンテキスト、 調査を支援する説明が含まれます。 バックグラウンドデーモンが収集、学習、検知を処理します。デスクトップGUIと ターミナルインターフェースにより、デーモンが稼働し続ける間もアラートと...

NGWAF

N3XT-G3N 웹 애플리케이션 방화벽 NGWAF NGWAF는@yupengfei, @zhangbosen, @matthewng 및 @elizabethlim에 의해 만들어졌습니다. 특별히@ruinahkoh에게 NGWAF 초기 단계에 기여해 주신 점에 감사드립니다. NGWAF는 실험적인 개념 증명이며 현재 형태로는 프로덕션 사용에 적합하지 않습니다. 목차 1. 동기 ​ NGWAF는 어떻게 작동하나요? ​ NGWAF의 주요 고려 사항 2. 구성 요소 | NGWAF의 기어 ​ 두뇌: 머신러닝 기반 WAF ​ 거울: 확장 가능한 대화형 ...

columbo

Columbo Columbo는 손상된 데이터셋에서 특정 패턴을 식별하고 단순화하는 데 사용되는 컴퓨터 포렌식 분석 도구입니다. 데이터를 작은 섹션으로 나누고 패턴 인식 및 머신 러닝 모델을 사용하여 손상된 Windows 플랫폼에서 공격자의 행동과 가능한 위치를 제안 형태로 식별합니다. 현재 Columbo는 Windows 플랫폼에서 작동합니다. 종속성 및 고수준 아키텍처 Columbo는 데이터를 추출하기 위해 volatility 3, autorunsc.exe 및 sigcheck.exe에 의존합니다. 따라서 사용자는 이러한 종속...

columbo

Columbo Columbo is a computer forensic analysis tool used to simplify and identify specific patterns in compromised datasets. It breaks down data to small sections and uses pattern recognition and machine learning models to identify adversaries behaviour and their possible locations in compromise...

batea

Batea A batea is a large shallow pan of wood or iron traditionally used by gold prospectors for washing sand and gravel to recover gold nuggets. Batea is a context-driven network device ranking framework based on the anomaly detection family of machine learning algorithms. The goal of Batea is to...

DGA

DGA ドメイン名生成アルゴリズムと悪意のあるドメイン名の辞書を含むリポジトリ。 悪意のあるドメインを検出・分類するための機械学習やニューラルネットワークの適用可能性を研究するために開発されました。 ワードリストの一覧 alexa.csv alexa トップ100万 opendns-top-domains.txt OpenDNSからのいくつかのDNSドメイン zeus.txt GameoverZeus.pyからのドメイン http://garage4hackers.com/entry.php?b=3081 cryptolocker.txt Сryptolocker.plからのドメイン...

pulsar

PULSAR Protocol Learning, Simulation and Stateful Fuzzer Pulsar is a network fuzzer with automatic protocol learning and simulation capabilites. The tool allows to model a protocol through machine learning techniques, such as clustering, and Markov models. These models can be used to simulate...

pulsar

PULSAR プロトコル学習、シミュレーション、ステートフルファザー Pulsarは、自動プロトコル学習とシミュレーション機能を備えたネットワークファザーです。このツールは、クラスタリングやマルコフモデルなどの機械学習技術を用いてプロトコルをモデル化します。これらのモデルは、意味的に正しいメッセージによりPulsarと実際のクライアントまたはサーバー間の通信をシミュレートするために使用できます。一連のファジングプリミティブと組み合わせることで、未知のプロトコルの実装をそのプロトコル状態機械のより深い状態でエラーについてテストできます。...

DroidDetective

🕵️ 안드로이드 앱을 위한 머신러닝 기반 악성코드 분석 프레임워크. ☢️ DroidDetective는 잠재적인 악성코드 관련 동작 및 구성을 분석하기 위한 안드로이드 애플리케이션APK용 Python 도구입니다. 애플리케이션APK 파일 경로가 제공되면 Droid Detective는 자체 ML 모델을 사용하여 해당 애플리케이션이 악성인지 예측합니다. Droid Detective의 기능 및 특징은 다음과 같습니다: 애플리케이션의 AndroidManifest.xml 파일에 지정된 약 330개의 권한 중 어떤 권한이 있는지 분석합니다. 🙅...