🔍 VulnHuntr: автоматический охотник за уязвимостями в ML и LLM-моделях

🔍 VulnHuntr: автоматический охотник за уязвимостями в ML и LLM-моделях

Как защитить свои модели до того, как их сломают злоумышленники

Современные ИИ-системы — это уже не просто код, а сложные архитектуры с сотнями скрытых параметров и цепочками данных. Их уязвимости не всегда очевидны, а последствия могут быть критическими: от обхода защитных фильтров до утечек данных.

VulnHuntr — open-source-инструмент от Protect AI, который позволяет системно и автоматически находить слабые места в LLM ML-моделях, прежде чем их найдут атакующие.

⚙️ Что умеет VulnHuntr?

🔹 Автоматизированное сканирование моделей

Проводит серию атак (white-box или black-box) и фиксирует, где модель «падает».

🔹 Генерация отчётов

Создаёт подробные отчёты, которые можно интегрировать в баг-трекинг или CI/CD.

🔹 Проверка на известные классы атак

Поддерживает шаблоны для популярных техник из MITRE ATLAS и academic papers.

🔹 Поддержка разных фреймворков

Работает с PyTorch, TensorFlow, ONNX и любыми моделями, доступными через API.

🔹 Модульность

Можно писать свои плагины: например, тест на утечку векторных эмбеддингов или проверку генеративных моделей на jailbreak-промпты.

🧪 Как это выглядит на практике?

1⃣ Подключаете модель (локально или по API).

2⃣ Выбираете тесты: от простых атак (изменение пикселя в изображении) до сложных adversarial-паттернов.

3⃣ Запускаете VulnHuntr — он генерирует входные данные, анализирует ответы и выявляет уязвимости.

4⃣ Получаете отчёт с примерами, где модель даёт небезопасный результат.

🔗 Где взять?

💻 GitHub: github.com/protectai/vulnhuntr

📄 Документация: protectai.com

Stay secure and read SecureTechTalks 📚

#VulnHuntr #MLSecurity #AdversarialML #RedTeamTools #Cybersecurity #AIhardening #OpenSourceTools #DevSecOps #LLMSecurity #ModelSecurity #MITREATLAS #PentestTools #AIthreats #SecureTechTalks #AISecurity #MLops #ThreatModeling #AIvulnerabilities #SecurityAutomation #ProtectAI