416rehman/DeepZero
Find zero-days while you sleep. DeepZero is an automated vulnerability research framework that parses, decompiles, and analyzes thousands of Windows kernel drivers for exploitable IOCTLs natively using AI agents.
何を解決するか
DeepZeroは、脆弱性調査のための自動化パイプラインエンジンを提供します。複雑なセキュリティ分析ワークフローを手動で調整する作業を排除し、研究者がYAMLファイルでデータインジェスト、フィルタリング、変換、LLMベースの評価ステージの順序を宣言的に定義できるようにします。
動作方法
ユーザーはYAMLファイルを使って分析パイプラインを定義します。エンジンはこれらのステージの実行を処理し、ThreadPoolExecutorを介して並列処理を管理し、ディスク上にサンプルごとのアトミックな状態を保持します。これにより、プロセスが中断された場合でも、中断した場所から再開できます。AI駆動の分析には、LiteLLMを介してさまざまなLLMプロバイダーと統合され、プロンプトテンプレートにはJinja2が使用されています。
対象ユーザー
ソフトウェア(例:カーネルドライバ)の分析をスケーリングし、データ処理および評価パイプラインの繰り返し作業を自動化したいセキュリティ研究者や脆弱性分析担当者向けに設計されています。
特徴
- パイプラインはYAMLで定義: インジェスト、フィルタリング、LLM評価ステージを宣言的に連鎖可能。
- 再開可能な実行: ディスク上に状態を保持し、クラッシュや手動中断後に再開可能。
- 並列実行: 各ステージごとに並列実行数を設定可能で処理速度を向上。
- LLM統合: LiteLLMを介して任意のLLMプロバイダーに対応し、柔軟なJinja2プロンプトテンプレートをサポート。
- 拡張可能なアーキテクチャ: カスタムPythonプロセッサを記述することで、パイプラインの機能を拡張可能。
関連
- プロジェクト
zenml-io/zenmlZenMLは、AIエンジニアがパイプライン(LLMやエージェントワークフローを含む)を任意のインフラストラクチャ上で定義、バージョン管理、実行できるオープンソースのMLOpsプラットフォームです。自動コンテナ化、実行追跡、MLflow/W&B/LangChainとの統合、Webダッシュボード、チャットベースのクエリインターフェースを備え、Apache-2.0ライセンスで提供されます。
- プロジェクト
- プロジェクト
confident-ai/deepevalDeepEval は、チャットボット、エージェント、RAG パイプライン、マルチモーダル生成器など、あらゆる LLM ベースのアプリケーションに対して pytest スタイルのテストを記述できるオープンソースの Python フレームワークです。研究に裏付けられた数十のメトリクス(例:G-Eval、JevEval、タスク完了、幻覚、バイアス)が同梱されており、任意のモデルでローカルに実行でき、カスタムメトリクスを追加することもできます。このライブラリは人気のツールキット(LangChain、OpenAI、Anthropic、LlamaIndex など)と統合し、モデル呼び出しを自動的にトレースして、エンドツーエンドおよびステップレベルの評価を可能にします。テストは CLI から実行でき、CI/CD に適合し、商用の Confident AI プラットフォームにリンクして本番環境のモニタリングを行うこともできます。LLM アプリケーションに定量的な品質ゲートを必要とする開発者やチームに最適です。
- プロジェクト
confident-ai/deepteamDeepTeam は、脱獄やプロンプトインジェクションなどの敵対的攻撃をシミュレートして、AI エージェント、RAG パイプライン、チャットボットのバイアス、データ漏洩、SQL インジェクションなどの脆弱性を発見するオープンソースの LLM レッドチーミングフレームワークです。ローカルで実行され、50 以上の事前構築された脆弱性、20 以上の攻撃方法、および本番環境向けのガードレールを提供します。
- プロジェクト
ruc-datalab/DeepAnalyzeDeepAnalyzeは、人間の介入なしにデータサイエンスワークフロー全体(クリーニング、分析、モデリング、可視化、レポート生成)を実行できる、オープンソースのエージェント型LLM(8Bパラメータ)です。リポジトリにはモデル、500K命令データセット、すぐに実行できるデモ(Web UI、Jupyter UI、CLI)、OpenAI互換APIが含まれており、すべてvLLMでデプロイ可能です。