MUGHEESM/Ai_Red_Teaming

# AI Red Teamer    ## 📚 课程概述 本仓库包含 **AI Red Teamer 认证路径** 的综合学习资料——这是一条涵盖 AI 安全全貌的实战认证路径，从基础概念到高级攻击与防御技术。 **认证考试：** 预计于 2026 年 4 月 ## 🎯 学习路径 本课程由 **12 个循序渐进的模块** 组成，每个模块侧重于 AI 安全的特定方面： ### 模块 01：AI 基础 ✅ (已完成) - **时长：** 8 小时 - **难度：** 中等 - **状态：** 100% 已完成 (25/25 个主题) - **涵盖主题：** - 机器学习简介 - AI 数学复习 - 监督学习算法 - 线性回归 - 逻辑回归 - 决策树 - 朴素贝叶斯 - 支持向量机 - 无监督学习 - K-Means 聚类 - 主成分分析 - 异常检测 - 强化学习 - Q-Learning & SARSA - 深度学习基础 - 神经网络与 CNN - 循环神经网络 - 生成式 AI 与 LLM - 扩散模型 - 技能评估 ### 模块 02：AI 在信息安全领域的应用 ✅ (已完成) - **时长：** 8 小时 - **难度：** 中等 - **状态：** 100% 已完成 (26/26 个主题) - **涵盖主题：** - 模块概述 - 简介 - 环境搭建 - JupyterLab - 用于 AI 的 Python 库 - 数据集 - 数据预处理 - 数据转换 - 模型评估指标 - 垃圾信息分类 - 垃圾信息数据集 - 垃圾信息数据集预处理 - 特征提取 - 训练与评估 - 模型评估 - 网络异常检测 - 数据集预处理与分割 - 训练与评估 - 模型评估 - 恶意软件分类 - 恶意软件数据集 - 恶意软件数据集预处理 - 模型 - 训练与评估 - 模型评估 - 技能评估 ### 模块 03：AI Red Teaming 简介 🟡 (进行中) - **主题：** 12 - **状态：** 25% 已完成 (3/12 个主题) - **涵盖主题：** - 模块概述 - 基于 ML 的系统 Red Teaming 简介 - 攻击基于 ML 的系统 (ML OWASP Top 10) ### 模块 04：Prompt 注入攻击 - **主题：** 13 - **状态：** 结构已创建 ### 模块 05：LLM 输出攻击 - **主题：** 15 - **状态：** 结构已创建 ### 模块 06：AI 数据攻击 - **主题：** 26 - **状态：** 结构已创建 ### 模块 07：攻击 AI 应用与系统 - **主题：** 15 - **状态：** 结构已创建 ### 模块 08：AI 规避基础 - **主题：** 13 - **状态：** 结构已创建 ### 模块 09：AI 规避一阶攻击 - **主题：** 24 - **状态：** 结构已创建 ### 模块 10：AI 规避稀疏攻击 - **主题：** 29 - **状态：** 结构已创建 ### 模块 11：AI 隐私 - **主题：** 22 - **状态：** 23% 已完成 (5/22 个主题) ### 模块 12：AI 防御 - **主题：** 22 - **状态：** 结构已创建 ## 📂 仓库结构 ``` HTB_Ai_Red_Teaming/ ├── 01-Fundamentals-of-AI/ # Core AI/ML concepts ├── 02-Applications-of-AI-in-InfoSec/ │ ├── labs/ # Jupyter notebooks for hands-on learning │ │ ├── spam-detection/ │ │ ├── network-anomaly-detection/ │ │ ├── malware-classification/ │ │ └── skills-assessment/ │ ├── models/ # Trained models │ ├── datasets/ # Training/test datasets │ └── images/ # Flags and visualizations ├── 03-Introduction-to-Red-Teaming-AI/ │ ├── Research_Papers_reading/ # Academic papers (ML01-ML10) │ └── images/ # Attack diagrams and visualizations ├── 04-Prompt-Injection-Attacks/ ├── 05-LLM-Output-Attacks/ ├── 06-AI-Data-Attacks/ ├── 07-Attacking-AI-Applications-and-Systems/ ├── 08-AI-Evasion-Foundations/ ├── 09-AI-Evasion-First-Order-Attacks/ ├── 10-AI-Evasion-Sparsity-Attacks/ ├── 11-AI-Privacy/ ├── 12-AI-Defense/ ├── labs/ # Additional hands-on lab exercises ├── datasets/ # Shared datasets └── README.md ``` ## 🔍 关键主题 ### AI 攻防安全 - Prompt 注入技术 - LLM 输出操纵 - 数据投毒攻击 - 模型规避技术 - 针对 AI 系统的隐私攻击 ### AI 防御安全 - AI 安全最佳实践 - 防御机制 - 模型加固 - 安全的 AI 部署 ### 基础概念 - 机器学习基础 - 深度学习架构 - 神经网络 - 生成式 AI 与 LLM ## 🛠️ 前置条件 在开始本课程之前，您应该具备： - ✅ **Python 编程** (必需) - 📊 **基础统计学** (推荐) - 🔢 **线性代数** (推荐) - 📐 **微积分** (推荐) ## 📖 如何使用本仓库 1. **顺序学习：** 按顺序学习模块 (01 → 12) 效果最佳 2. **基于主题：** 使用模块文件夹直接导航到特定主题 3. **参考材料：** 用作 AI 安全概念的综合参考 4. **实际应用：** 查看 `labs/` 和 `payloads/` 获取实战材料 ## 📊 进度追踪器 | 模块 | 主题 | 已完成 | 状态 | |--------|--------|-----------|--------| | 01 - AI 基础 | 25 | 25 | 🟢 已完成 | | 02 - 信息安全应用 | 26 | 26 | 🟢 已完成 | | 03 - AI Red Teaming | 12 | 3 | 🟡 进行中 | | 04 - Prompt 注入 | 13 | 0 | ⚪ 未开始 | | 05 - LLM 输出攻击 | 15 | 0 | ⚪ 未开始 | | 06 - AI 数据攻击 | 26 | 0 | ⚪ 未开始 | | 07 - 攻击 AI 系统 | 15 | 0 | ⚪ 未开始 | | 08 - AI 规避基础 | 13 | 0 | ⚪ 未开始 | | 09 - 一阶攻击 | 24 | 0 | ⚪ 未开始 | | 10 - 稀疏攻击 | 29 | 0 | ⚪ 未开始 | | 11 - AI 隐私 | 22 | 5 | 🟡 进行中 | | 12 - AI 防御 | 22 | 0 | ⚪ 未开始 | | **总计** | **242** | **59** | **24%** | ## 🎓 学习目标 完成本课程后，您将能够： - ✅ 理解基础的 AI/ML 概念与架构 - ✅ 识别 AI 系统中的漏洞 - ✅ 执行各种 AI 攻击技术 - ✅ 实施 AI 安全的防御措施 - ✅ 评估 AI 系统的安全风险 - ✅ 将 Red Teaming 方法论应用于 AI 应用 ## 🔗 资源 - **HackTheBox 平台：** [https://www.hackthebox.eu](https://www.hackthebox.eu) - **课程资料：** 本仓库 - **社区：** HTB Discord 与论坛 ## 📝 备注 - 每个模块都包含带有详细解释的 Markdown 文件 - 包含用于视觉学习的图像和图表 - 贯穿各模块的实践实验室和实操练习 - 这是一条实战型的 AI Red Teamer 认证路径 - 包含技能评估以测试实用知识 - 专业 AI 安全认证项目的一部分 ## 🤝 贡献 这是一个个人学习仓库。如果您发现错误或有建议： 1. 提交 issue 2. 提交 pull request 3. 联系仓库所有者 ## 📄 许可证 本仓库包含用于个人学习目的的教育材料。 ## ⚠️ 免责声明 本课程仅供教育目的使用。在您不拥有的系统上测试安全技能之前，请务必获得适当的授权。未经授权访问计算机系统是违法行为。 **最后更新：** 2026 年 2 月 10 日 **仓库状态：** 活跃开发中 **当前重点：** 模块 03 - AI Red Teaming 简介

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