network-attack-detection

Detección de Ataques de Red mediante Aprendizaje Automático Descripción Este proyecto emplea técnicas de aprendizaje automático para clasificar ataques de red como escaneo de puertos, denegación de servicio DoS y malware. Los datos de entrada están en formato Netflow V9, un formato estándar...

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...

AIF360

AI Fairness 360 AIF360 El kit de herramientas AI Fairness 360 es una biblioteca extensible de código abierto que contiene técnicas desarrolladas por la comunidad investigadora para ayudar a detectar y mitigar el sesgo en los modelos de aprendizaje automático a lo largo del ciclo de vida de las...

AIX360

AI Explainability 360 v0.3.0 ✨ NUEVO: IBM Research tiene un nuevo kit de herramientas In-Context Explainability 360 ICX360 que extiende la explicabilidad a los LLM , específicamente en cuanto a la entrada proporcionada al LLM. ¡Échale un vistazo! 🚀✨ El kit de herramientas AI Explainability 360 es...

WAF-A-MoLE

WAF-A-MoLE 一个基于引导变异的模糊测试工具，用于基于机器学习的Web应用防火墙，灵感来自AFL，并基于Andreas Zeller等人的FuzzingBook。 给定一个SQL注入查询，它尝试生成一个语义不变的查询，能够绕过目标WAF。 您可以使用此工具来评估您的产品的鲁棒性，让WAF-A-MoLE探索解决方案空间，以发现目标分类器未覆盖的危险“盲点”。 架构 WAF-A-MoLE接收一个初始载荷并将其插入池 中，该池管理一个按每个载荷的WAF置信度分数排序的优先级队列。 每次迭代中，池的头部被传递给模糊器 ，在其中通过应用一个可用的变异操作符进行随机变异。 变异操作符...

ai-exploits

AI 漏洞利用工具集 AI 领域存在安全问题，问题并不仅仅在于输入给 ChatGPT 等大语言模型的内容。基于 Protect AI 与独立安全专家在 Huntr 漏洞赏金平台上进行的研究，针对构建、训练和部署机器学习模型所使用的工具、库和框架，存在更具影响力和实用性的攻击方式。这些攻击大多无需认证，即可导致系统完全被接管和/或敏感数据、模型或凭证的丢失。 通过发布此仓库，Protect AI 希望向信息安全社区阐明，针对 AI/机器学习基础设施的实际攻击在真实世界中是如何发生的，并提高人们对当前 AI/ML 生态系统中存在的大量易受攻击组件的认识。更多漏洞可以在此处找到： 11 月漏洞...

guardd

guardd 基于机器学习的行为异常检测，适用于 Linux，采用 eBPF + 孤立森林 Guardd 收集底层系统事件（进程执行、网络活动），将其聚合成时间窗口特征向量，并使用机器学习模型检测异常行为。 Guardd 专注于检测未知威胁 。 !WARNING 该项目仍在开发中 功能和检测准确率正在积极改进 欢迎反馈、建议和贡献 工作原理 guardd 作为一个单独的 systemd 服务运行，管理数据收集、训练和检测的完整生命周期。 启动时： 如果模型不存在，guardd 开始收集基线行为数据 默认收集 1 天的数据进行初始训练 训练成功后，自动切换到检测模式 运行期间：...

SharpML

SharpML SharpML 是一个概念验证的文件共享数据挖掘工具，使用 Python 和 C 中的机器学习技术。 该工具在我们的博客中有更详细的讨论，点此查看，但以下也进行了总结： SharpML 是基于 C 和 Python 的工具，执行一系列操作，旨在挖掘文件共享、查询 Active Directory 中的用户、部署机器学习模型及相关规则、执行 Active Directory 身份验证检查，通过将挖掘到的数据输入机器学习模型，自动化在文件共享中查找密码的过程。 机器学习模型用 Python 编写，并使用自定义算法开发，以识别密码的可能性。该模型已通过 PyInstaller...

Manati

ManaTI 项目 用于威胁直觉分析的机器学习 ManaTI 项目的目标是开发机器学习技术，以帮助直觉型威胁分析师加快发现新的安全问题。机器学习将通过寻找新的关系和推理来辅助分析。该项目将包括开发一个 Web 界面，供分析师与数据以及机器学习输出进行交互。 本项目部分由 Cisco Systems 支持。 有关该项目的更多信息，请访问 Stratosphere Lab 页面。 稳定版本 Mon Sep 3 12:24:26 CEST 2018: Version 0.12.0a Sun Aug 12 16:21:19 CEST 2018: Version 0.11.0a Mon Jan 2...

EUVD-2026-82587

Incorrect authorization in Azure Machine Learning allows an unauthorized attacker to disclose information over a network...

hexora

hexora Hexora 是一款静态分析工具，旨在检测 Python 代码中的恶意和有害模式。它结合了基于规则的静态分析引擎与机器学习模型，对整个源文件进行评分，将其分类为恶意或良性。 它可以用于： 审计项目依赖，以发现潜在的供应链攻击 检测在 Pastebin、GitHub 或开放目录等平台上发现的恶意脚本 分析过去安全事件中的 IoC 文件 审计上传到 PyPi 的新包 示例 如需输出示例，请参见 docs/examples.md 文件。 安装 使用 Python 需要 Python 3.9+。 root@kitploit: pip install hexora 使用 uv：...

foolbox

home: true heroImage: /logo.png heroText: Foolbox tagline: "Foolbox: ataques adversarios rápidos para medir la robustez de modelos de aprendizaje automático en PyTorch, TensorFlow y JAX" actionText: Comenzar → actionLink: /guide/ features: title: Rendimiento nativo details: Foolbox 3 está...

machine_learning_security

机器学习与安全 关于机器学习与安全的源代码。 目录 网络安全与机器学习课程 面向安全工程师的机器学习初级培训课程。 机器学习漏洞 机器学习漏洞总结。 分析 使用k-means分析数据包捕获数据。 CNNtest 生成针对CNN的对抗样本。 Deep Exploit 使用机器学习的全自动渗透测试工具。 Deep Exploit 曾在 Black Hat USA 2018 Arsenal 、Black Hat EURO 2018 Arsenal 以及 DEF CON 26! AI Village 展示。 GyoiThon 下一代渗透测试工具。 GyoiThon 曾在 Black Hat AS...

SyntheticSun

SyntheticSun SyntheticSun 是一个深度防御安全自动化与监控框架，它利用威胁情报、机器学习、托管的 AWS 安全服务以及无服务器技术，持续预防、检测和响应威胁。 你睡在碎玻璃中 映着你的倒影， 但你是否感到鲜活？ 是啊，让我问你， 你是否感到鲜活？ - Norma Jean, 2016 概述 使用基于事件和时间的无服务器自动化（例如 AWS CodeBuild、AWS Lambda）来收集、标准化、丰富和关联 Kibana 中的安全遥测数据 利用威胁情报、地理位置数据、开源情报、基于机器学习的异常检测以及 AWS API，进一步丰富安全遥测数据并识别潜在威胁...

CVE-2026-68791

CVE-2026-68791 is an incorrect authorization vulnerability in Azure Machine Learning that allows an unauthenticated, network-based attacker to disclose information with HIGH severity (CVSS 3.1: 8.6). The attack requires no prior privileges or user interaction, and the scope is CHANGED , indicatin...

DGA

DGA El repositorio que contiene los algoritmos para generar nombres de dominio, diccionarios de nombres de dominio maliciosos. Desarrollado para investigar la posibilidad de aplicar machine learning y redes neuronales para detectar y clasificar dominios maliciosos. Lista de wordlists alexa.csv...

anomaly-flow

Anomaly-Flow Marco de trabajo para implementar Sistemas de Detección de Intrusiones NIDS orientados a identificar anomalías en flujos de red utilizando modelos de Aprendizaje Automático. Artículo de referencia: Anomaly-Flow: Una Red Generativa Adversarial Federada Multi-dominio para la Detección ...

Octopii

Octopii root@kitploit: ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣤⣤⣄⣀⡀⠀⠀⠀⢀⣠⣤⣤⣄⡀⠀⠀⠀⢀⣀⣠⣤⣤⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀ ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠸⣿⣿⡿⠿⢿⣷⡄⢠⣿⣿⣿⣿⣿⣿⡄⢀⣾⡿⠿⢿⣿⣿⠇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀ ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠈⠉⠀⠀⢸⣿⡇⢸⣿⣿⣿⣿⣿⣿⡇⢸⣿⡇⠀⠀⠉⠁⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀ ⠀⣠⣤⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢸⣿⡇⢸⣿⣿⣿⣿⣿⣿⡇⢸⣿⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢀⣤⣄⠀⠀⠀ ⠸⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣦⠀⢸⣿⡇⢸⣿⣿⣿⣿⣿⣿⡇⢸⣿⡇⠀⣴⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠇⠀⠀ ⠀⠉⠉⠁⠀⠀⠀⠀⣿⣿⠀⢸⣿⡇⠀⠉⣿⣿⣿⣿⠉⠀⢸⣿⡇⠀⣿⣿⠀⠀⠀⠀⠈⠉⠉⠀⠀ ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣀⣈⣻⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣟⣁⣀⣿⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀...

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 协议学习、模拟与状态化模糊测试 Pulsar 是一个具备自动协议学习与模拟能力的网络模糊测试工具。该工具通过机器学习技术（如聚类和马尔可夫模型）对协议进行建模。这些模型可用于模拟 Pulsar 与真实客户端或服务器之间的通信，借助语义正确的消息，并结合一系列模糊测试原语，能够在协议状态机的更深层次测试未知协议实现的错误。 有关 Pulsar 实现方法的详细信息，可阅读以下论文： Pulsar: Stateful Black-Box Fuzzing of Proprietary Network Protocols Hugo Gascon, Christian...