照着路线图学，从零入门 AI 渗透与提示注入
这是一个面向安全从业者和初学者的 AI/ML 渗透测试学习路线图与资源合集，核心解决的是「想入门 AI 安全却不知道从哪学、学什么」的问题。项目把 AI/ML 在安全攻防中的应用场景整理成一条可执行的学习路径，覆盖提示注入（Prompt Injection）、大模型越狱、对抗样本、模型窃取、数据投毒等典型攻击面，同时给出配套的论文、工具、靶场和练习资源。它更像一份持续维护的索引，而不是可运行的代码库，适合用来建立 AI 安全知识框架、规划学习顺序，或作为团队内部培训的参考清单。对于已经熟悉传统渗透测试、想迁移到 LLM 安全方向的人来说，能快速定位到关键概念和实操入口，减少在零散资料里翻找的时间。
OWASP Top 10 for LLM Applications、Awesome-LLM-Security
AI-ML-Free-Resources-for-Security-and-Prompt-Injection 是评测安全领域的开源项目，由 anmolksachan 开发，2024 年首次发布。
在全站 12,909 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（789）位列前 30%，在评测安全分类中处于中上游。
项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-20。免费开源学习资源。
它主要面向的使用场景是：安全工程师转型LLM安全方向时规划学习路径。同类可对比的替代方案包括 OWASP Top 10 for LLM Applications、Awesome-LLM-Security。
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