Machine_Learning_CTF_Challenges

实战演练AI攻防,用CTF挑战掌握模型攻击与LLM漏洞利用

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 35 🐛 待处理 1 👀 关注 3
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 278
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,完全免费,可自行部署使用。

项目预览

Machine_Learning_CTF_Challenges 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队alexdevassy
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,完全免费,可自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
主要语言Python
技术栈/模型adversarial-machine-learning,ai,aisecurity,ctf,large-language-models,machine-learning,machine-learning-security,offensive-security,penetration-testing,vulnerable-llm-application
GitHub 星标★ 278
上线时间2021-07-05 00:00:00
代码更新2026-05-13
仓库体积52.5 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

这是一个面向AI/ML安全的CTF挑战集合,旨在通过实战演练帮助安全研究者和开发者理解并攻击AI应用。项目包含针对模型攻击、大语言模型(LLM)和AI代理(Agent)的漏洞利用挑战,覆盖提示注入、模型窃取、数据投毒等典型攻击手法。每个挑战提供独立的场景和靶标,参与者需要利用漏洞获取flag或达成特定目标。项目以Python为主要语言,提供详细的解题思路和参考文档,适合作为AI安全教学、CTF训练或企业安全测试的素材库。其核心价值在于将抽象的AI安全理论转化为可操作的攻防实践,提升对AI系统脆弱性的认知。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 278

核心亮点

  • 提供真实可运行的AI攻击场景,覆盖模型窃取、提示注入、Agent漏洞等热点
  • 每个挑战附带详细writeup和解题思路,适合自学和教学
  • 基于Python实现,环境搭建简单,便于二次开发和扩展新挑战

不足之处

  • 项目仍处于早期阶段,挑战数量和覆盖攻击类型有限
  • 文档和社区支持尚不完善,部分挑战可能缺少自动化验证脚本

适用场景

  • 高校或培训机构的AI安全课程实践教学
  • CTF竞赛中AI/ML方向赛题的出题参考
  • 企业安全团队评估自身AI系统鲁棒性的内部演练

替代项目

Garak、Counterfit、Adversarial Robustness Toolbox (ART)

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