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

해결하는 문제

이 리포지토리는 공격적 AI 보안 분야에 대한 포괄적이고 큐레이션된 인덱스입니다. 연구원, 보안 엔지니어 및 기업 의사 결정자가 AI 기반 모의 해킹 및 자율 레드팀 에이전트 분야의 주요 오픈소스 프로젝트, 모델, 기술, MCP 서버, 학술 논문, 벤치마크 및 상용 솔루션을 빠르게 찾고 이해할 수 있도록 돕습니다. 여러 소스를 검색할 필요 없이, 카운트, 별점, 링크가 포함된 정리된 개요를 얻을 수 있습니다.

작동 방식

README는 명확한 섹션으로 구성되어 있습니다. GitHub 별점순으로 정렬된 46개의 오픈소스 에이전트 프로젝트(모의 해킹, 레드팀, CTF 등), 11개의 공격/안전 특화 오픈 웨이트 모델(무검열 공격 모델과 보안 정렬 모델로 구분), 3개의 순수 에이전트 기술 리소스, 7개의 보안 도구 MCP 서버, 116개의 학술 논문, 13개의 벤치마크, 9개의 Awesome 리스트, 32개의 상용 솔루션(국제 20개, 중국 12개)을 나열합니다. 또한 DARPA AIxCC와 같은 주목할 만한 대회도 강조합니다. 데이터는 업데이트, 별점 변환 및 선별 결정에 대한 메모와 함께 유지 관리됩니다.

대상 독자

주로 AI 기반 공격적 보안 도구를 탐색하거나 도입하려는 보안 연구원, 모의 해킹 전문가, 레드팀 운영자 및 기업 보안 의사 결정자를 위한 것입니다. 또한 최신 연구(논문 및 벤치마크)를 추적하는 학계 관계자와 업무를 위해 모델, MCP 서버 또는 상용 제품을 선택하는 실무자에게도 유용합니다.

주요 특징

• 주요 오픈소스 에이전트로는 strix (60.1k stars), shannon (47.6k), pentagi (22.2k), PentestGPT (15.2k) 등이 있습니다.
• 진정한 무검열 공격 모델(예: Qwythos, DeepHat/WhiteRabbitNeo, BaronLLM)과 보안 특화 모델이지만 정렬된 모델(예: VulnLLM-R, Meta-SecAlign)을 구분합니다.
• AI 에이전트를 Burp, Metasploit, Shodan과 같은 실제 도구에 연결하는 MCP 서버를 나열합니다.
• 116개의 엄선된 논문 (2023→2026)과 에이전트 능력을 평가하기 위한 13개의 벤치마크를 포함합니다.
• 최첨단 사이버 추론 시스템을 선보이는 DARPA AIxCC 2025 결선 진출자를 기록합니다.