Кибербезопасность и ИИ · CAI

Открытая платформа, которая заложила основы кибербезопасности и ИИ как области исследований.
Архивировано. Исследования, проведённые в её рамках, продолжаются.

[!IMPORTANT] 📦 Этот репозиторий заархивирован.

Разработка CAI больше не ведётся. Эта ветка содержит полное финальное дерево исходников, доступное только для чтения, как артефакт исследований — эталонная реализация, лежащая в основе работ, охватывающих 18 научных статей, 30+ CVE и первые места в международных соревнованиях по кибербезопасности.

Репозиторий был объединён в один архивный коммит. Ни один исходный файл не потерян: здесь присутствует каждая часть финального релиза, а опубликованные пакеты, issues и pull requests остаются доступными (см. Где находятся исходники).

Дальнейшие релизы, исправления ошибок, патчи безопасности или поддержка предоставляться не будут.

Всё, что доказал CAI, и всё, чему нас научили два года открытой разработки, было перенесено в Cybersecurity Superintelligence (CSI).

[!NOTE] Существующие профессиональные (платные) клиенты CAI — вы не остались без поддержки.

Мы рекомендуем перейти на CSI, где теперь доступны все возможности CAI, исправления и средства защиты. Если CSI не подходит для вашего развёртывания, напишите на support@aliasrobotics.com, чтобы обсудить продлённую поддержку вашей существующей установки CAI. Подписки, активные или истёкшие, рассматриваются в индивидуальном порядке — свяжитесь с нами, прежде чем этот архив станет для вас проблемой.

В двух словах

Cybersecurity AI (CAI) — это лёгкий фреймворк с открытым исходным кодом для создания и развёртывания ИИ-решений для наступательной и оборонительной автоматизации в сфере кибербезопасности. Выпущенный в апреле 2025 года компанией Alias Robotics, он стал де-факто открытым фреймворком для ИБ на базе ИИ — использовался тысячами исследователей и сотнями организаций, а также служил экспериментальной платформой, на которой было сформировано направление исследований Cybersecurity AI.

^† _{включает авторов, унаследованных из истории upstream-репозитория openai-agents-python}

Содержание

📦 Архив · 🚀 CSI · 🔬 Исследования · 🇪🇺 Финансирование · 🧰 Использование архива · 📖 Цитирование · 🙏 Благодарности · ⚖️ Лицензия

📦 Архив

Заморожен, но не удалён. Всё остаётся доступным для чтения.

Где находятся исходники

Этот репозиторий был сжат до одного коммита при архивировании, поэтому пошаговая история больше не

Дополнительная информация доступна здесь. Сам код полностью сохранён и доступен в нескольких формах:

Если вам требуется что-то из предархивной истории для исследовательских или соответственных целей, напишите на research@aliasrobotics.com.

[!WARNING] Архивированный фреймворк для наступательной безопасности — это неподдерживаемый инструмент для атак. Зависимости будут устаревать, API провайдеров будут меняться, а известные уязвимости — включая классы инъекций промптов, которые мы сами задокументировали — не будут исправлены здесь. Запускайте его только в изолированных средах, против систем, на тестирование которых у вас есть явное разрешение, и никогда не используйте в рамках производственной программы безопасности.

🚀 CSI

Шесть слоёв. Один продукт. Создан для профессионалов.

Cybersecurity Superintelligence (CSI) — это эволюция CAI в корпоративный продукт. Если CAI был открытым исследовательским фреймворком — бесплатным, с лучшими усилиями и созданным для доказательства возможностей агентной безопасности, — то CSI — это коммерчески поддерживаемая, лицензируемая платформа для профессиональных команд безопасности, предприятий, операторов критической инфраструктуры, оборонных и государственных заказчиков.

CAI продолжает существовать внутри него как слой каркаса, теперь один из нескольких фреймворков, обёрнутый в проприетарные модели, наборы данных, агентов, управление и бенчмаркинг, которых у CAI никогда не было, — и поставляемый с поддержкой, лицензированием и гарантиями суверенитета, необходимыми для производственного и национально-безопасного использования.

Что CSI исправляет, чего не мог CAI

Два года открытой разработки позволили составить точный перечень того, что фреймворк агентной безопасности делает не так — большая часть этого видна в наших issues и pull requests. CSI — это ответ на этот перечень.

CSI PRO — для профессиональных команд и предприятий
CSI Локально — автономные развёртывания с воздушным зазором для оборонной сферы, государственных структур и критически важной инфраструктуры

support@aliasrobotics.com

🔬 Исследования

Одна платформа. Восемнадцать статей. Новая исследовательская область.

CAI никогда не был просто инструментом. Он стал инструментом, с помощью которого Кибербезопасность на базе ИИ была утверждена как исследовательская область — испытательным стендом для вопросов об автономности, оценке, стратегии, обороне и регулировании, на которые невозможно было ответить только на бумаге.

Платформа архивирована. Исследования — это долговременный вклад, и они продолжаются.

Полный курированный указатель → aliasrobotics.com/research-security.php

Эволюция

  2023  ·  PentestGPT              LLM-guided penetration testing, +228.6% over baseline.
           USENIX Security '24     Security expertise externalised into natural-language guidance.
             │                     ── humans, guided by AI
             │
  2025  ·  CAI                     Open, bug bounty-ready agentic framework.
           this repository         3,600× faster than humans, 156× cheaper. #1 across CTF circuits.
             │                     ── AI, guided by humans
             │
  2026  ·  G-CTR + CSI             Game-theoretic neurosymbolic reasoning, multi-scaffold blackboard
           the successor           orchestration, sovereign on-premise models.
                                   ── human-guided cybersecurity superintelligence

Полностью задокументировано в К кибербезопасности суперинтеллекта: от ИИ-направляемых людей к человеко-направляемому ИИ.

Корпус исследований

🏛️ Основы и платформа

♟️ Стратегия, оценка и бенчмаркинг

🛡️ Оборона, безопасность и устойчивость к атакам

📜 Данные, политика и регулирование

Предшественник. PentestGPT (USENIX Security 2024) стал пионером в области тестирования на проникновение с использованием LLM и заложил основу для всего этого направления.

Достижения в соревнованиях

🏢 Примеры применения — CAI против реальных систем

Записанные доказательства концепции

CAI + alias0 — инъекция ROS на MiR-100	CAI + alias0 — обнаружение API на Mercado Libre

CAI на JWT @ PortSwigger CTF	CAI на HackableII Boot2Root CTF

Больше на aliasrobotics.com/case-studies-robot-cybersecurity.php.

🧬 Фундаментальные исследования в области кибербезопасности роботов — откуда началась эта линия

Линия Cybersecurity AI выросла из работ по безопасности роботов в Alias Robotics, начавшихся в 2018 году:

SROS2 (IROS 2022) · Кибербезопасность роботов: обзор · Разбор роботов · Кибербезопасность в робототехнике · Защита роботов в OT-средах · alurity · Red teaming ROS в промышленности · DevSecOps в робототехнике · Akerbeltz, вымогательское ПО для промышленных роботов (IEEE IRC 2020) · База данных уязвимостей роботов · Aztarna · Опасности роботов · Фреймворк безопасности роботов · Robotics CTF · Система оценки уязвимостей роботов

Мероприятия — USENIX Security · Black Hat USA 2021 · Black Hat Europe 2021 · RootedCON · IROS · ICRA · ROSCon · GameSec · IEEE IRC · Humanoids

Ответственное раскрытие — более 30 идентификаторов CVE, выданных в качестве Органа по присвоению номеров CVE с февраля 2020 года · 2 совместных консультативных сообщения CISA ICS · более 100 раскрытых уязвимостей роботов · 90-дневный период раскрытия

🎓 CAI Fluency — образовательная программа

Бесплатно и всё ещё доступно. Опубликовано в arXiv:2508.13588.

🇪🇺 Финансирование

Один финансируемый исследовательский проект сделал всё вышеперечисленное возможным.

CAI и исследовательское направление Cybersecurity AI были совместно профинансированы Европейским советом по инновациям (EIC) Accelerator в рамках проекта RIS — Революция в кибербезопасности с помощью платформы безопасности нового поколения на базе ИИ, по конкурсу HORIZON-EIC-2023-ACCELERATOR-01 программы Horizon Europe.

Проект RIS был направлен на создание искусственной иммунной системы для промышленных роботов — биоинспирированного ИИ, который обнаруживает аномалии и обеспечивает комплексную защиту роботов, работающих рядом с людьми. Для честного достижения этой цели сначала требовалось понять, на что способен ИИ в наступательной кибербезопасности, поскольку защитная система может быть разработана только против противника, чьи реальные возможности известны.

CAI — это результат ответа на этот вопрос: открытый фреймворк, используемый для измерения, публично и воспроизводимо, того, насколько далеко могут зайти агентные ИИ в сфере безопасности. 18 вышеупомянутых статей — это публичный исследовательский результат этой работы, а её защитные выводы — агенты-защитники на базе генеративного ИИ, динамические киберполигоны, фреймворки защитных барьеров, суверенные модели для локального развёртывания — теперь живут в CSI.

_{Финансируется Европейским Союзом. Выраженные взгляды и мнения принадлежат исключительно авторам и не обязательно отражают точку зрения Европейского Союза или Европейского совета по инновациям. Ни Европейский Союз, ни предоставляющий финансирование орган не несут ответственности за них.}

🧰 Использование архива

[!CAUTION] Неподдерживаемое программное обеспечение. Без исправлений, без патчей, без поддержки. Используйте только в изолированных средах для тестирования систем, на которые у вас есть разрешение. Для всего остального используйте CSI. Установка pip install cai-framework через команду открытая версия с заморозкой на 0.5.10 (публичный PyPI, декабрь 2025). Ветка v1.1.5 в этом репозитории была профессиональной дистрибуцией для платных клиентов и никогда не публиковалась в публичном PyPI — если у вас есть подписка на CAI, обратите внимание на заметку в начале прежде чем полагаться на неё.

Установка переменной CAI_LICENSE_OFF=1 отключает проверку лицензии при запуске и нацеливается на публичный пакет из PyPI. Модели alias недоступны таким способом — настройте любого другого поддерживаемого провайдера (OpenAI, Anthropic, DeepSeek, Ollama и т. д.) через CAI_MODEL и соответствующий API-ключ.

# Python 3.12 recommended; always use a fresh virtual environment
python3.12 -m venv cai_env
source cai_env/bin/activate
pip install cai-framework

# minimal .env — fill in the provider key you intend to use
echo -e 'OPENAI_API_KEY="sk-1234"\nANTHROPIC_API_KEY=""\nOLLAMA=""\nPROMPT_TOOLKIT_NO_CPR=1\nCAI_STREAM=false' > .env

# run without an Alias Robotics license
export CAI_LICENSE_OFF=1
cai   # the first launch can take up to 30 seconds

📚 Справочные материалы, сохранённые на момент финального релиза

Форки приветствуются — условия в LICENSE продолжают действовать — но пулл-реквесты и ишью в этом репозитории рассматриваться не будут.

📖 Цитирование

Если вы используете CAI, его наборы данных или бенчмарки в своих исследованиях, пожалуйста, сошлитесь на статью о фреймворке. Машинно-читаемые метаданные находятся в CITATION.cff.

@article{mayoral2025cai,
  title={CAI: An Open, Bug Bounty-Ready Cybersecurity AI},
  author={Mayoral-Vilches, V{\'\i}ctor and Navarrete-Lozano, Luis Javier and Sanz-G{\'o}mez, Mar{\'\i}a and Espejo, Lidia Salas and Crespo-{\'A}lvarez, Marti{\~n}o and Oca-Gonzalez, Francisco and Balassone, Francesco and Glera-Pic{\'o}n, Alfonso and Ayucar-Carbajo, Unai and Ruiz-Alcalde, Jon Ander and Rass, Stefan and Pinzger, Martin and Gil-Uriarte, Endika},
  journal={arXiv preprint arXiv:2504.06017},
  year={2025}
}

Полная библиография Cybersecurity AI — 18 записей, по дате публикации

@article{mayoral2025cai,
title={CAI: An Open, Bug Bounty-Ready Cybersecurity AI},
author={Mayoral-Vilches, V{\'\i}ctor and Navarrete-Lozano, Luis Javier and Sanz-G{\'o}mez, Mar{\'\i}a and Espejo, Lidia Salas and Crespo-{\'A}lvarez, Marti{\~n}o and Oca-Gonzalez, Francisco and Balassone, Francesco and Glera-Pic{\'o}n, Alfonso and Ayucar-Carbajo, Unai and Ruiz-Alcalde, Jon Ander and Rass, Stefan and Pinzger, Martin and Gil-Uriarte, Endika},
journal={arXiv preprint arXiv:2504.06017},
year={2025}
}

@article{mayoral2025automation,
title={Cybersecurity AI: The Dangerous Gap Between Automation and Autonomy},
author={Mayoral-Vilches, V{\'\i}ctor},
journal={arXiv preprint arXiv:2506.23592},
year={2025}
}

@article{mayoral2025fluency,
title={CAI Fluency: A Framework for Cybersecurity AI Fluency},
author={Mayoral-Vilches, V{\'\i}ctor and Wachter, Jasmin and Chavez, Crist{\'o}bal RJ and Schachner, Cathrin and Navarrete-Lozano, Luis Javier and Sanz-G{\'o}mez, Mar{\'\i}a},
journal={arXiv preprint arXiv:2508.13588},
year={2025}
}

@article{mayoral2025hacking,
title={Cybersecurity AI: Hacking the AI Hackers via Prompt Injection},
author={Mayoral-Vilches, V{\'\i}ctor and Rynning, Per Mannermaa},
journal={arXiv preprint arXiv:2508.21669},
year={2025}
}

@article{mayoral2025humanoidsecurity,
title={The Cybersecurity of a Humanoid Robot},
author={Mayoral-Vilches, V{\'\i}ctor},
journal={arXiv preprint arXiv:2509.14096},
year={2025}
}

@article{mayoral2025humanoid,
title={Cybersecurity AI: Humanoid Robots as Attack Vectors},
author={Mayoral-Vilches, V{\'\i}ctor},
journal={arXiv preprint arXiv:2509.14139},
year={2025}
}

@article{balassone2025evaluation,
title={Cybersecurity AI: Evaluating Agentic Cybersecurity in Attack/Defense CTFs},
author={Balassone, Francesco and Mayoral-Vilches, V{\'\i}ctor and Rass, Stefan and Pinzger, Martin and Perrone, Gaetano and Romano, Simon Pietro and Schartner, Peter},
journal={arXiv preprint arXiv:2510.17521},
year={2025}
}

@article{mayoral2025caibench,
title={CAIBench: A Meta-Benchmark for Evaluating Cybersecurity AI Agents},
author={Mayoral-Vilches, V{\'\i}ctor and Balassone, Francesco and Navarrete-Lozano, Luis Javier and Sanz-G{\'o}mez, Mar{\'\i}a and Crespo-{\'A}lvarez, Marti{\~n}o and Rass, Stefan and Pinzger, Martin},
journal={arXiv preprint arXiv:2510.24317},
year={2025}
}

@article{mayoral2025dragos,
title={Cybersecurity AI in OT: Insights from an AI Top-10 Ranker in the Dragos OT CTF 2025},
author={Mayoral-Vilches, V{\'\i}ctor and Navarrete-Lozano, Luis Javier and Balassone, Francesco and Sanz-G{\'o}mez, Mar{\'\i}a and Veas-Ch{\'a}vez, Crist{\'o}bal Ricardo and del Mundo de Torres, Maite},
journal={arXiv preprint arXiv:2511.05119},
year={2025}
}

@article{mayoral2025topctf,
title={Cybersecurity AI: The World's Top AI Agent for Security Capture-the-Flag (CTF)},
author={Mayoral-Vilches, V{\'\i}ctor and Navarrete-Lozano, Luis Javier and Balassone, Francesco and Sanz-G{\'o}mez, Mar{\'\i}a and Veas-Chavez, Crist{\'o}bal R. J. and del Mundo de Torres, Maite and Turiel, Vanesa},
journal={arXiv preprint arXiv:2512.02654},
year={2025}
}

@article{mayoral2026gctr,
title={Cybersecurity AI: A Game-Theoretic AI for Guiding Attack and Defense},
author={Mayoral-Vilches, V{\'\i}ctor and Sanz-G{\'o}mez, Mar{\'\i}a and Balassone, Francesco and Rass, Stefan and Salas-Espejo, Lidia and Jablonski, Benjamin and Navarrete-Lozano, Luis Javier and del Mundo de Torres, Maite and Veas-Chavez, Crist{\'o}bal R. J.},
journal={arXiv preprint arXiv:2601.05887},
year={2026}
}

@article{mayoral2026superintelligence,
title={Towards Cybersecurity Superintelligence: from AI-guided humans to human-guided AI},
author={Mayoral-Vilches, V{\'\i}ctor and Rass, Stefan and Pinzger, Martin and Gil-Uriarte, Endika and Ayucar-Carbajo, Unai and Ruiz-Alcalde, Jon Ander and del Mundo de Torres, Maite and Sanz-G{\'o}mez, Mar{\'\i}a and Balassone, Francesco and Veas-Chavez, Crist{\'o}bal R. J. and Turiel, Vanesa and Glera-Pic{\'o}n, Alfonso and S{\'a}nchez-Prieto, Daniel and Salvatierra, Yuri and Zabalegui-Landa, Paul and Cabrera-{\'A}lvarez, Ruffino Reydel and Mayoral-Pizarroso, Patxi},
journal={arXiv preprint arXiv:2601.14614},
year={2026}
}

@article{mayoral2026consumerrobots,
title={Cybersecurity AI: Hacking Consumer Robots in the AI Era},
author={Mayoral-Vilches, V{\'\i}ctor and Ayucar-Carbajo, Unai and Laflamme, Olivier and Peng, Ruikai and Sanz-G{\'o}mez, Mar{\'\i}a and Balassone, Francesco and Apa, Lucas and Gil-Uriarte, Endika},
journal={arXiv preprint arXiv:2603.08665},
year={2026}
}

@article{mayoral2026cyberranges,
title={Dynamic Cyber Ranges},
author={Mayoral-Vilches, V{\'\i}ctor and Sanz-G{\'o}mez, Mar{\'\i}a and Balassone, Francesco and del Mundo de Torres, Maite and Nicolaou, George and Rodriguez Borines, Samuel and Graziano, Almerindo and Zabalegui, Paul and Gil-Uriarte, Endika},
journal={arXiv preprint arXiv:2604.24184},
year={2026}
}

@article{mayoral2026caidataset,
title={Cybersecurity AI (CAI) Dataset},
author={Mayoral-Vilches, V{\'\i}ctor},
journal={arXiv preprint arXiv:2605.28146},
year={2026}
}

@article{mayoral2026csiharness,
title={Towards Cybersecurity SuperIntelligence (CSI): What's the best harness for cybersecurity?},
author={Mayoral-Vilches, V{\'\i}ctor and Balassone, Francesco and Sanz-G{\'o}mez, Mar{\'\i}a and Zabalegui-Landa, Paul and S{\'a}nchez-Prieto, Daniel and Oteiza-{\'A}lvarez, Marina and Quarta, Davide and Pinzger, Martin},
journal={arXiv preprint arXiv:2605.28334},
year={2026}
}

@article{balassone2026syntheticapts,
title={Synthetic APTs: the Collapse of TTP-Based Attribution},
author={Balassone, Francesco and Mayoral-Vilches, V{\'\i}ctor and Sanz-G{\'o}mez, Mar{\'\i}a and Zabalegui-Landa, Paul and Rass, Stefan and Quarta, Davide and S{\'a}nchez-Prieto, Daniel and Oteiza-{\'A}lvarez, Marina and Graziano, Almerindo and Kim, Lauren Min and Choi, MinSeok},
journal={arXiv preprint arXiv:2606.07158},
year={2026}
}

@article{mayoral2026certifyingghosts,
title={Certifying Ghosts: How Cybersecurity AI Agents Break the EU Cyber Resilience Act},
author={Mayoral-Vilches, V{\'\i}ctor},
journal={arXiv preprint arXiv:2607.07109},
year={2026}
}

🙏 Благодарности

Европейскому Союзу. CAI был разработан Alias Robotics и софинансирован в рамках проекта EIC Accelerator RIS (GA 101161136), конкурс HORIZON-EIC-2023-ACCELERATOR-01. Это финансирование — причина, по которой это исследование существует и является публичным.

Каждому участнику, кто создал одно из 275 ишью, открыл один из 195 пулл-реквестов, портировал CAI на новые платформы, написал агентов, ломал вещи креативными способами и сообщал нам об этом: спасибо. Многое из того, что делает CSI надёжным сегодня, было изучено из ваших отчётов. Эти 275 ишью и 195 пулл-реквестов остаются публичными здесь навсегда, и работа всех участников продолжает вносить свой вклад.

В этом снимке присутствуют 103 автора в каждом файле.

Нашим академическим партнёрам в учебных заведениях по всему миру за соавторство, строгость и продвижение разработки бенчмарков, учебных программ и защитных механизмов дальше, чем могла бы компания в одиночку. Исследовательское сотрудничество в области ИИ для кибербезопасности продолжается по адресу research@aliasrobotics.com — PhD-проекты, исследования бенчмарков с CAIBench, инициативы в области обучения кибербезопасности и доступ к наборам данных.

Открытому исходному коду, на котором мы построили этот проект — агентные принципы, вдохновлённые OpenAI swarm и openai-agents-python; маршрутизация моделей из LiteLLM; трассировка и наблюдаемость из phoenix.

PentestGPT и сообществу USENIX Security, где началось это направление исследований.

⚖️ Лицензия и отказ от ответственности

Этот проект объединяет компоненты с лицензией MIT — производные от openai/openai-agents-python, находящиеся в src/cai/agents — с проприетарными дополнениями, лицензированными исключительно для исследовательских целей. См. LICENSE · LICENSE-MIT · DISCLAIMER.

[!WARNING] Доступ к этой библиотеке и использование содержащихся в ней информации и материалов не предназначены и запрещены в случаях, когда такой доступ или использование нарушают применимые законы или нормативные акты. Авторы не поощряют и не поддерживают несанкционированное вмешательство в работающие системы; это может привести к серьёзному ущербу для людей и материальным потерям.

Проводите пентесты во благо. Загружая, используя или модифицируя этот исходный код, вы соглашаетесь с условиями LICENSE и ограничениями, изложенными в DISCLAIMER.

Фреймворк архивирован. Исследования продолжаются.

_{Создано в Стране Басков 🇪🇺 · research@aliasrobotics.com · support@aliasrobotics.com}