Yeti-791/Tsec-Hackathon

해결하는 문제

AI 기반 침투 테스트 에이전트를 구축하는 것은 어렵습니다. 팀은 아키텍처, 도구, 평가 전략을 재창조해야 합니다. 이 저장소는 Tencent Cloud Intelligent Penetration Hackathon(TCH)의 중앙 아카이브 역할을 하며, 방어 슬라이드, 이벤트 자료, 두 차례 대회에서 상위 20개 팀의 오픈소스 프로젝트 링크를 수집합니다. 초보자와 실무자 모두에게 성공적인 LLM 기반 침투 에이전트가 어떻게 설계, 구현, 평가되는지 배울 수 있는 단일 출발점을 제공합니다.

작동 방식

이 저장소는 내비게이션 인덱스로 구성되어 있습니다. 첫 번째와 두 번째 해커톤의 상위 팀을 나열하고, 각 팀에 대해 짧은 하이라이트(예: "Manager+Solver+Observer 3계층 분리" 또는 "블랙보드 시스템 + 개미 군집 알고리즘"), 공개 저장소 링크, 그리고 많은 경우 녹화된 방어 비디오와 발표 PDF 링크를 포함합니다. README는 또한 공식 이벤트 페이지, 공개 모델 게이트웨이 로그 보고서, 일련의 사후 분석 기사, 그리고 AI 공격적 보안 분야의 논문, 벤치마크, 상용 제품의 별도 큐레이션 컬렉션을 안내합니다.

대상 독자

• 실제 지능형 침투 에이전트를 연구하려는 사이버 보안 연구원 및 엔지니어
• AI 보안 대회를 준비하는 학생과 팀
• LLM 기반 공격적 보안의 현재 오픈소스 환경에 대한 구조화된 개요를 찾는 모든 사람

하이라이트

• 두 차례 해커톤 각각에서 상위 20개 오픈소스 프로젝트를 집계하여 멀티 에이전트 협업, 자율 계획, 시나리오 인식 블랙박스 침투를 다룹니다.
• 대회 플랫폼의 공식 PPT, 비디오, 공개 채팅 로그를 포함하여 심층 분석을 가능하게 합니다.
• CyberStrikeAI(6.6k 스타), Cairn(2.8k 스타), LuaN1aoAgent(1.3k 스타)와 같은 높은 스타 수의 저장소를 소개합니다.
• AI 침투 테스트, LLM 레드 팀, 벤치마크, 상용 제품을 조사하는 포괄적인 학습 자산 문서로 연결됩니다.
• 모든 자료는 교육용으로 제공되며 불법 사용에 대한 면책 조항이 명확히 표시되어 있습니다.