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columbo
Columbo Columbo 是一款计算机取证分析工具，用于简化和识别受损数据集中的特定模式。它将数据分解为小片段，并利用模式识别和机器学习模型，以建议的形式识别攻击者在受损 Windows 平台上的行为及其可能的位置。目前 Columbo 运行在 Windows 平台上。 依赖项与高层架构 Columbo 依赖 volatility 3、autorunsc.exe 和 sigcheck.exe 来提取数据。因此，用户必须下载这些依赖工具并将其放置在 \Columbo\bin 文件夹下。在下载任何内容之前，请务必阅读并理解许可证部分（或 License.txt 文件）...
DroidDetective
🕵️ A machine learning malware analysis framework for Android apps. ☢️ DroidDetective is a Python tool for analysing Android applications APKs for potential malware related behaviour and configurations. When provided with a path to an application APK file Droid Detective will make a prediction using...
SecML
SecML: 安全可解释机器学习库 SecML 是一个开源 Python 库，用于机器学习 ML 算法的安全评估 。 它具备一系列强大功能： 广泛的 ML 算法支持。 所有 scikit-learn 支持的监督学习算法均可用，同时通过 PyTorch 深度学习平台支持神经网络 NNs。 内置攻击算法。 基于自定义快速求解器的逃避和投毒攻击。此外，我们提供与其他第三方对抗性机器学习库的连接器。 稠密/稀疏数据支持。 我们在单一数据结构中提供对稠密数据（通过 numpy 库）和稀疏数据（通过 scipy 库）的完整、透明支持。 结果可视化。 我们提供基于广泛知名的 matplotlib...
twebit
基于机器学习的比特币分析 工作原理 1- 从Twitter获取推文 2- 过滤推文 3- 使用朴素贝叶斯算法进行推文分类（正面、负面和中性） 安装 root@kitploit: git clone https://github.com/omergunal/twebit cd twebit pip3 install -r requirements.txt 在 "twebit.py" 中更新你的 API 密钥。前往 https://apps.twitter.com/ 获取 API 密钥 使用方法 root@kitploit: python3 twebit.py 截图...
Octopii
Octopii root@kitploit: ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣤⣤⣄⣀⡀⠀⠀⠀⢀⣠⣤⣤⣄⡀⠀⠀⠀⢀⣀⣠⣤⣤⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀ ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠸⣿⣿⡿⠿⢿⣷⡄⢠⣿⣿⣿⣿⣿⣿⡄⢀⣾⡿⠿⢿⣿⣿⠇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀ ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠈⠉⠀⠀⢸⣿⡇⢸⣿⣿⣿⣿⣿⣿⡇⢸⣿⡇⠀⠀⠉⠁⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀ ⠀⣠⣤⡀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢸⣿⡇⢸⣿⣿⣿⣿⣿⣿⡇⢸⣿⡇⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⢀⣤⣄⠀⠀⠀ ⠸⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣦⠀⢸⣿⡇⢸⣿⣿⣿⣿⣿⣿⡇⢸⣿⡇⠀⣴⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⠇⠀⠀ ⠀⠉⠉⠁⠀⠀⠀⠀⣿⣿⠀⢸⣿⡇⠀⠉⣿⣿⣿⣿⠉⠀⢸⣿⡇⠀⣿⣿⠀⠀⠀⠀⠈⠉⠉⠀⠀ ⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⣿⣿⣀⣈⣻⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣿⣟⣁⣀⣿⣿⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀⠀...
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：...
K2-CLI
Khao2 root@kitploit: ██╗ ██╗ ██████╗ ██║ ██╔╝ ╚════██╗ █████╔╝ █████╔╝ ██╔═██╗ ██╔═══╝ ██║ ██╗ ███████╗ ╚═╝ ╚═╝ ╚══════╝ 每一个比特。 易用、信息丰富且全面的隐写分析套件。 这是为我的 SaaS 副业项目 khao2.com 开发的 CLI 工具，专注于隐写分析。 常见问题 Khao2/K2 到底是什么？ K2 是一个多功能的隐写检测平台，专为图像隐写分析设计。 它与 Stegoveritas 之类的工具有何不同？ K2...
foolbox
home: true heroImage: /logo.png heroText: Foolbox tagline: "Foolbox：在 PyTorch、TensorFlow 和 JAX 中快速发起对抗攻击，以基准测试机器学习模型的鲁棒性" actionText: 开始使用 → actionLink: /guide/ features: title: 原生性能 details: Foolbox 3 基于 EagerPy 构建，可原生运行于 PyTorch、TensorFlow 和 JAX 中。 title: 最先进的攻击方法 details: Foolbox...
dtls-fuzzer
dtls-fuzzer is a Java tool which performs protocol state fuzzing of DTLS servers. More concretely, it supports the following functionality: 1. given an alphabet, it can automatically generate a model of a local DTLS server implementation; 2. given a test sequence of inputs and an alphabet, it can...
API-attack-detection-with-AI
使用人工智能/机器学习检测Web API中的SQL/XSS攻击 该项目旨在使用机器学习检测API请求/参数中的SQL注入和XSS攻击。 项目介绍 该项目旨在通过机器学习 技术检测API请求和参数中的SQL 和XSS 注入。 目标是创建一个简单的流水线，实现： 准备并清洗API请求数据集， 训练一个能够自动将请求分类为benign、sqlinjection或xss的模型， 提供一个可用于测试或未来实时检测API的可复用模型。 项目工作流 1. 准备数据集...
Log4Shell-vulnerability-CVE-2021-44228-
Log4Shell 威胁检测（CVE-2021-44228） 概述 本仓库提供了对基于机器学习的 Log4Shell CVE-2021-44228 威胁检测系统 的深入分析和实现。内容包括： 理解 Log4Shell ：它是什么以及为何危险 数据集收集 ：来源和预处理步骤 特征工程 ：提取基于 JNDI 的恶意模式 机器学习模型训练 ：基于随机森林的检测 结果与分析 ：性能指标和评估图表 结论与未来工作 威胁概述 - Log4Shell CVE-2021-44228 漏洞： Apache Log4j 2 中的远程代码执行 RCE 利用示例： root@kitploit:...
cleverhans
CleverHans（最新版本：v4.0.0） 本仓库包含 CleverHans 的源代码，这是一个用于评估机器学习系统对 对抗样本 漏洞的 Python 库。 你可以在随附的 博客 上了解更多关于此类漏洞的信息。 CleverHans 库持续开发中，始终欢迎 贡献 最新的攻击和防御方法。 特别是，我们始终欢迎帮助解决当前 开放的问题。 自 v4.0.0 起，CleverHans 支持 3 种框架：JAX、PyTorch 和 TF2。我们目前优先在 PyTorch 中实现攻击， 但非常欢迎为所有 3 种框架做出贡献。在 v3.1.0 及更早版本中， CleverHans 支持...
logparser
Logparser...
ai-security-battle
🤖 AI安全对战系统 红队 vs 蓝队：对抗性机器学习战斗模拟 一个全面的对抗性机器学习安全模拟，红队攻击者与蓝队防御者在30分钟AI/ML安全战场景中展开对抗。 🎯 项目概述 本系统模拟真实世界的AI/ML安全场景，其中： 🔴 红队 发起高级攻击（对抗性输入、模型窃取、逃逸攻击） 🔵 蓝队 部署基于ML的防御（异常检测、速率限制、输入验证） 战斗持续30分钟，共10轮，最终结果决定AI/ML安全系统对现代应用是否足够健壮。 📁 项目结构 root@kitploit: ai-security-battle/ ├── database/ 数据库层 │ ├── schema.sql 数据库模...
EUVD-2026-82587
Incorrect authorization in Azure Machine Learning allows an unauthorized attacker to disclose information over a network...
CVE-2026-68791
Incorrect authorization in Azure Machine Learning allows an unauthorized attacker to disclose information over a network...
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...
ML-for-RNGs
ML-for-RNGs 使用机器学习预测RNG序列...
AI_Security_Top
🛡️ AI-Security-Knowledge-Base 这是一个系统性的 AI 安全研究项目，涵盖了从基础机器学习算法理论到前沿大模型注入攻击、AI 免杀对抗及深度伪造（Deepfake）的完整知识体系。 🏗️ 知识体系架构 本库内容分为四大板块：AI 核心算法 、威胁建模 、红队进攻 及蓝队防御 。 🧬 一：AI 基础与理论 深入理解模型背后的数学逻辑，是寻找算法漏洞的前提。 AI 概论 - 人工智能发展史、分支及核心概念。 深度学习架构 - 从 CNN/RNN 到 Transformer 架构的深度解构。 核心机器学习算法 -...