AI在网络安全中的应用

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学习和实践 AWS 黑客技术:HackTricks Training AWS Red Team Expert (ARTE)
学习和实践 GCP 黑客技术:HackTricks Training GCP Red Team Expert (GRTE) 学习和实践 Azure 黑客技术:HackTricks Training Azure Red Team Expert (AzRTE)

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主要机器学习算法

学习AI的最佳起点是理解主要机器学习算法的工作原理。这将帮助你理解AI是如何工作的,如何使用它以及如何攻击它:

AI Supervised Learning Algorithms

AI Unsupervised Learning Algorithms

AI Reinforcement Learning Algorithms

AI Security Methodology

LLM架构

在以下页面中,你将找到构建基本LLM所需的每个组件的基础知识,使用transformers:

LLM Training

AI安全

AI风险框架

目前,评估AI系统风险的主要两个框架是OWASP ML Top 10和Google SAIF:

AI Risk Frameworks

AI提示安全

LLMs在过去几年中使AI的使用激增,但它们并不完美,可能会被对抗性提示欺骗。这是一个非常重要的话题,理解如何安全地使用AI以及如何攻击它:

AI Prompts

AI模型RCE

开发人员和公司从互联网下载模型是非常常见的,然而,仅仅加载一个模型可能就足以在系统上执行任意代码。这是一个非常重要的话题,理解如何安全地使用AI以及如何攻击它:

AI Models RCE

AI模型上下文协议

MCP(模型上下文协议)是一种协议,允许AI代理客户端以即插即用的方式连接外部工具和数据源。这使得AI模型与外部系统之间的复杂工作流程和交互成为可能:

AI MCP Security

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