Yeti-791/Awesome-Offensive-AI-Agentic-Landscape

解決する課題

このリポジトリは、攻撃的AIセキュリティ分野の包括的かつキュレーションされたインデックスです。研究者、セキュリティエンジニア、企業の意思決定者が、AI駆動のペネトレーションテストや自律型レッドチームエージェントにおける主要なオープンソースプロジェクト、モデル、スキル、MCPサーバー、学術論文、ベンチマーク、商用ソリューションを迅速に見つけ、理解するのに役立ちます。多くのソースを検索する代わりに、カウント、スター数、リンクを含む整理された概要を得ることができます。

仕組み

READMEは明確なセクションに構成されています。GitHubのスター数でソートされた46のオープンソースエージェントプロジェクト（ペネトレーションテスト、レッドチーム、CTFなど）、11の攻撃/安全特化型オープンウェイトモデル（無修正の攻撃モデルとセキュリティアライメント済みモデルに分類）、3つの純粋なエージェントスキルリソース、7つのセキュリティツールMCPサーバー、116の学術論文、13のベンチマーク、9つのAwesomeリスト、および32の商用ソリューション（国際20、中国12）をリストアップしています。また、DARPA AIxCCのような注目すべき競技会も強調しています。データは、更新、スター数の変換、および選別に関する注記とともに維持されています。

対象読者

主に、AI駆動の攻撃的セキュリティツールを探索または導入したいセキュリティ研究者、ペネトレーションテスター、レッドチームオペレーター、および企業セキュリティの意思決定者を対象としています。また、最新の研究（論文やベンチマーク）を追跡する学者や、業務のためにモデル、MCPサーバー、商用製品を選択する実務者にも役立ちます。

ハイライト

• 主要なオープンソースエージェントには strix (60.1k stars), shannon (47.6k), pentagi (22.2k), PentestGPT (15.2k) が含まれます。
• 真に無修正の攻撃的モデル（例: Qwythos, DeepHat/WhiteRabbitNeo, BaronLLM）と、セキュリティ特化型だがアライメント済みのモデル（例: VulnLLM-R, Meta-SecAlign）を区別しています。
• AIエージェントを Burp, Metasploit, Shodan などの実際のツールに接続するMCPサーバーをリストアップしています。
• 116の厳選された論文 (2023→2026) と、エージェントの能力を評価するための13のベンチマークが含まれています。
• 最先端のサイバー推論システムを紹介する DARPA AIxCC 2025 のファイナリストを記録しています。