Conduct Red Team and Adversarial Testing of Agent Learning
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評価
- 難易度
- 5/5
- 見積もり時間
- 1週間以上
- 初心者へのやさしさ
- 30/100
調査の方向性
Issue にはファイル、テスト、エントリーポイントが特定されていないため、まずリポジトリを調査して Agent Learning の実装と既存のテスト構造を特定します。reward hacking、policy poisoning、episode tampering、prompt injection、tool abuse、data poisoning、および evaluator の動作を対象として、threat model と adversarial test の範囲を定義します。完了とは、列挙された受け入れ条件が実施されていることを意味します。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Summary
Perform a structured security evaluation of Agent Learning to identify vulnerabilities, abuse paths, and learning manipulation risks.
Areas of Focus
Reward hacking
Policy poisoning
Episode tampering
Prompt injection
Tool abuse
Data poisoning
Adversarial evaluator behavior
Deliverables
Threat model
Attack catalog
Findings report
Mitigation recommendations
Acceptance Criteria
Threat model completed
Adversarial test suite created
Security findings documented
Mitigation backlog generated
- 主要言語
- Python
- スター
- 10
- フォーク
- 9
- 平均マージ
- 1日 19時間
- マージ済み PR（30日）
- 4
コントリビューションガイド
このリポジトリのコントリビューションガイドは索引されていません
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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