deep-pwning

Deep-pwning 是一个轻量级的框架，用于对机器学习模型进行实验，目标是评估它们在面对有动机的对手时的鲁棒性。 请注意，当前状态的 deep-pwning 远未 达到成熟或完成。它旨在供您实验、扩展和延伸。只有这样，我们才能真正帮助它成为 统计机器学习模型的渗透测试工具包 。 背景 研究人员发现，让机器学习模型（分类器、聚类器、回归器等）做出客观上错误的决策是出乎意料地容易。这一研究领域被称为...

deep-pwning

Deep-pwning is a lightweight framework for experimenting with machine learning models with the goal of evaluating their robustness against a motivated adversary. Note that deep-pwning in its current state is no where close to maturity or completion. It is meant to be experimented with, expanded...

SecML

SecML: Una librería para Machine Learning Seguro y Explicable SecML es una librería de código abierto en Python para la evaluación de seguridad de algoritmos de Machine Learning ML. Viene con un conjunto de potentes características: Amplia gama de algoritmos ML soportados. Todos los algoritmos de...

ai-security-battle

🤖 Sistema de Batalla de Seguridad de IA Equipo Rojo vs Equipo Azul: Simulación de Combate de ML Adversarial Una simulación integral de seguridad de aprendizaje automático adversarial donde los atacantes del Equipo Rojo se enfrentan a los defensores del Equipo Azul en un escenario de guerra de...

uriDeep

uriDeep 基于机器学习的Unicode编码攻击工具。利用混淆字符（confusables）创建惊人虚假域名的机器学习工具。部分域名可欺骗IDN策略（Chrome与Firefox）。 我利用神经网络创建了最佳（大型）混淆字符字典。该字典在工具中使用，可从以下地址下载： https://github.com/mindcrypt/uriDeep/blob/master/data/deepDiccConfusables.txt root@kitploit: mindcrypt@kali:/tool/uriDeep python3 uriDeep.py /\ /\ / \ / / \ \ '...

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：...

DroidDetective

🕵️ 一个用于 Android 应用的机器学习恶意软件分析框架。 ☢️ DroidDetective 是一个用于分析 Android 应用（APK）潜在恶意软件相关行为和配置的 Python 工具。当提供应用（APK 文件）路径时，DroidDetective 会利用其机器学习模型预测该应用是否恶意。DroidDetective 的特性和功能包括： 分析应用的 AndroidManifest.xml 文件中约 330 项权限的指定情况。 🙅 分析应用 AndroidManifest.xml 文件中使用的标准权限和专有权限数量。 🧮 使用基于上述数据训练的 RandomForest...

ache

ACHE 聚焦爬虫 ACHE 是一个聚焦网络爬虫。它收集满足特定条件的网页，例如属于某域名的页面或包含用户指定模式的页面。 ACHE 与通用爬虫的区别在于，它使用 页面分类器 来区分给定领域中的相关页面和不相关页面。页面分类器可以简单到一条正则表达式（例如匹配包含特定单词的每个页面），也可以是基于机器学习的分类模型。 ACHE 还能自动学习如何对链接进行优先级排序，以便高效定位相关内容，同时避免抓取不相关内容。 ACHE 支持许多特性，例如： 对固定网站列表进行常规爬取 通过自动链接优先级排序发现并爬取新的相关网站 配置不同类型的页面分类器（机器学习、正则表达式等）...

K2-CLI

Khao2 root@kitploit: ██╗ ██╗ ██████╗ ██║ ██╔╝ ╚════██╗ █████╔╝ █████╔╝ ██╔═██╗ ██╔═══╝ ██║ ██╗ ███████╗ ╚═╝ ╚═╝ ╚══════╝ Cada pequeño bit. Suite de esteganálisis fácil de usar, informativa y completa. Esta es una herramienta CLI para mi proyecto paralelo SaaS khao2.com para esteganálisis. Pregunt...

Pegasus-Malware-Scan

pegasus-malware-scan 描述 Pegasus Malware Scan 是一款全面的网络安全解决方案，专为高级威胁检测和恶意软件分析而设计。该工具基于 Python 构建，采用多层检测技术来识别和消除各种恶意软件，从常见病毒到复杂的APT（高级持续性威胁）。 什么是 Pegasus Malware Scan？ Pegasus Malware Scan 代表了新一代恶意软件检测工具，将传统的基于哈希的验证与现代行为分析和机器学习能力相结合。与主要依靠签名检测的传统反病毒解决方案不同，Pegasus 采用混合方法，能够通过异常检测识别已知威胁和此前未发现的恶意软件。 关键优...

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...

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...

logparser

Logparser Logparser ofrece un conjunto de herramientas de aprendizaje automático y benchmarks para el parseo automático de logs, un paso crucial para el análisis estructurado de logs. Al aplicar logparser, los usuarios pueden extraer automáticamente plantillas de eventos de logs no estructurados ...

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...

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...

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）...

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...

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...

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...