alexdevassy/Machine_Learning_CTF_Challenges
📦 Open Source Projektalexdevassy
Praxisorientierte CTF-Challenges zum Hacken von KI-Modellen, LLMs und autonomen KI-Agenten.
Dieses Repository dient als praktisches Trainingsgelände für KI-Sicherheitsexperten und Penetration-Tester. Es deckt ein breites Spektrum an Schwachstellen ab, die modernen KI-Systemen innewohnen, und geht dabei über die traditionelle Softwaresicherheit hinaus in den Bereich des adversarialen Machine Learnings. Die Challenges sind so strukturiert, dass sie zeigen, wie Angreifer Modelleingaben manipulieren, Sicherheitsfilter in LLMs umgehen und Logikfehler in KI-Agenten-Workflows ausnutzen können.
Zu den behandelten technischen Bereichen gehören adversariale Störungen, Prompt-Injection-Techniken, Simulationen von Data Poisoning und unsichere Bereitstellungspraktiken von Modellen. Durch die Bearbeitung dieser Aufgaben gewinnen Nutzer praktische Erfahrung mit Python-basierten Tools und Methoden, die erforderlich sind, um Risiken in KI-integrierten Anwendungen zu identifizieren und zu mindern. Das Projekt ist eine unverzichtbare Ressource für alle, die die Lücke zwischen traditioneller Cybersicherheit und dem aufstrebenden Bereich der KI-Sicherheit schließen möchten.
💡Highlights
- ├─LLM- & KI-Agenten-Exploits
- ├─Adversariale ML-Angriffsszenarien
- └─Praktische Python-Challenges
🎯Für
- ├─Sicherheitsforscher
- ├─KI-Ingenieure
- └─Penetration-Tester