Yeti-791/Tsec-Hackathon

解決する課題

AI を活用したペネトレーションテストエージェントの構築は困難です。チームはアーキテクチャ、ツール、評価戦略を再発明する必要があります。このリポジトリは、Tencent Cloud Intelligent Penetration Hackathon（TCH）の中央アーカイブとして機能し、防御スライド、イベント資料、および 2 回の開催からの上位 20 チームのオープンソースプロジェクトへのリンクを収集しています。これにより、初心者と実践者の両方に、成功した LLM 駆動のペネトレーションエージェントがどのように設計、実装、評価されるかを学ぶための単一の出発点を提供します。

仕組み

このリポジトリはナビゲーションインデックスとして構成されています。第 1 回と第 2 回のハッカソンの上位チームをリストし、各チームに短いハイライト（例：「Manager+Solver+Observer の 3 層分離」や「ブラックボードシステム + アリコロニーアルゴリズム」）、公開リポジトリへのリンク、多くの場合には録画された防御ビデオとプレゼンテーション PDF へのリンクを含めています。README はまた、公式イベントページ、公開モデルゲートウェイログレポート、一連のイベント後分析記事、および AI 攻撃的セキュリティ分野の論文、ベンチマーク、商用製品の厳選コレクションへのリンクも提供しています。

対象読者

• 実際のインテリジェントペネトレーションエージェントを研究したいサイバーセキュリティ研究者とエンジニア
• AI セキュリティコンテストに備える学生とチーム
• LLM 駆動の攻撃的セキュリティにおける現在のオープンソース環境の構造化された概要を求めるすべての人

ハイライト

• 2 回のハッカソン各回の上位 20 のオープンソースプロジェクトを集約し、マルチエージェントコラボレーション、自律計画、シナリオ認識型ブラックボックス侵入をカバー
• 競技プラットフォームからの公式 PPT、ビデオ、公開チャットログを含み、深い分析を可能にします
• CyberStrikeAI（6.6k スター）、Cairn（2.8k スター）、LuaN1aoAgent（1.3k スター）などの高スターリポジトリを特集
• AI ペネトレーションテスト、LLM レッドチーミング、ベンチマーク、商用製品を調査する包括的な学習資産ドキュメントへのリンク
• すべての資料は教育目的であり、不正使用に対する免責事項が明確に記載されています