Offensive-Security-AI-Models

找能聊攻防的开源模型，本地跑不拒答

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署评测安全 🍴 复刻 99 🐛 待处理 2 👀 关注 10

GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 831

维护状态维护中

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源模型，免费使用

项目预览

Offensive-Security-AI-Models 项目界面预览图 — 图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类评测安全

开发团队JoasASantos

GitHubhttps://github.com/JoasASantos/Offensive-Security-AI-Models

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源模型，免费使用

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

GitHub 星标★ 831

上线时间2026-09-27 00:00:00

代码更新2026-09-28

仓库体积1.0 MB

本站数据更新2026-11-12

维护状态维护中

收录时间2026-09-29

浏览次数7

项目介绍

Offensive-Security-AI-Models 是一个面向网络安全攻防场景的模型资源汇总项目，主要收录未经审查（uncensored）或针对网络安全任务微调的大语言模型。它解决的核心问题是：主流商用模型因安全对齐策略，往往拒绝回答渗透测试、漏洞利用、恶意代码分析等敏感请求，导致安全从业者在授权测试、红队演练和应急响应中缺少可用的 AI 助手。项目通过整理可本地部署的开源模型清单，让研究者能按需选择合适权重，在隔离环境中完成侦察、payload 生成、日志研判等任务。核心能力是资源索引与分类，而非训练框架或工具链，属于选型参考型仓库。

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 2026-09-29 · 当前星标 ★ 831

使用教程

难度：入门约 8 分钟部署方式：无需安装 4 步

环境要求

GPU（运行本地模型）
隔离的实验环境

安装与启动步骤

1看定位

面向授权红队与安全研究的开源模型清单。
```
https://github.com/joasasantos/Offensive-Security-AI-Models
```
2按用途分

漏洞分析、社工文本、代码审计分开列。
```
在页面内搜索：Pentest
```
3确认许可

不少模型禁止商业或恶意使用。
```
读各模型的 LICENSE
```
4本地部署

用 Ollama 或 vLLM 起一个隔离实例。
```
ollama run <model>
```