HKHiago Kin Levi
Hiago Kin Levi

自2007年以来从事 Cyber Ops

Hiago Kin Levi

我负责实现工作流程和战术，并构建防御性安全工具以及公共教育材料，覆盖事件响应、DFIR、云安全、IAM、WAF、机密检测、AI 安全、容器、钓鱼监控和应用密码学。我的使命是通过经过实战检验的工具赋能全球安全团队，弥合理论知识与真实世界防御运营之间的鸿沟。

又名: Kin Levi · Kin Levy · Yaakov Ben Levi · Yaacov Ben Levy · Yaacov Ben Levi

GitHub 主页LinkedInPaper Files关于我

01 / Focus

当前公开重点

  • 仅防御性的 cybersecurity 工具——本作品集中的每个工具都专门用于保护、检测和响应威胁。未经协调披露，不进行攻击性利用。
  • 经过测试、文档完备且可复用的工程资产——每个仓库都遵循软件工程最佳实践，包括自动化测试、完整文档、使用示例以及便于集成的模块化架构。
  • 面向从初学者到高级团队的安全教育——所有材料都被设计为渐进式学习路径，从基础概念开始，逐步构建到企业安全运营中心（SOC）使用的高级技术。
  • 在一个 13 个仓库的作品集中持续进行微迭代——每个项目都会根据社区反馈和不断演变的威胁形势定期更新、安全补丁和功能改进。

02 / Domains

核心领域

  • 事件响应和 DFIR——检测、调查并从安全事件中恢复的学科。这包括取证工件收集、时间线重建、恶意软件分流、内存分析，以及事件后报告，以防止未来入侵。
  • 云态势、IAM 和容器安全——全面覆盖云原生安全挑战，包括错误配置检测、身份治理、最小权限执行、Kubernetes 加固，以及跨 AWS、Azure 和 GCP 的持续合规监控。
  • WAF 防御、AppSec 和安全流水线——在每一层保护 Web 应用：从针对 OWASP Top 10 攻击的 WAF 规则优化，到静态/动态应用安全测试（SAST/DAST），再到将安全门集成到 CI/CD 流水线中以实现左移安全。
  • AI 安全、机密监控和应用密码学——应对来自 AI/ML 系统的新兴威胁，包括提示注入和数据投毒，并结合跨仓库的主动机密泄漏检测，以及为静态和传输中的数据保护实施密码学最佳实践。

Research / 2026

DAI & ADAI

Research preprints in English and Portuguese. The PDFs preserve the original layout.

DAI · EN

DAI: A Domain-Specific LLM with Model-Excluded Authority, Capability-Disjoint Verification, and Recomputable Receipts

DAI (Decripte Artificial Intelligence) is a proprietary domain-specific LLM within a governed autonomous defensive architecture. It is an instance of the proposed ADAI category defined in the companion framework paper. The paper describes incident-response ses…

Read paper →ADAI · EN

Autonomous Defensive AI: An Envelope-and-Evidence Framework for Governed LLMs Acting on Production Infrastructure

ADAI (Autonomous Defensive Artificial Intelligence) is a proposed category of governed autonomous cyber defense. The framework specifies defended perimeters, bounded effects, declared rollback and capability-disjoint verification for systems acting on producti…

Read paper →

作品集

Cyber Port 仓库

一个全面的 13 个仓库的防御性安全生态系统，精心打造并以 CC BY 4.0 许可发布。每个仓库都针对 cybersecurity 的关键领域，提供可直接用于生产的工具、详尽文档和教育资源。

Detection

honeypot-foundry

一个完整的企业级工具包，用于部署、管理和监控 honeypot——这些欺骗性系统会模拟易受攻击的服务，以实时吸引并分析恶意活动。

Explore →DFIR

dfir-attack-lab

一个完全自包含的攻击模拟实验室，专为 Digital Forensics and Incident Response（DFIR）培训而构建，包含逼真的入侵场景和预生成的取证工件，可进行动手分析。

Explore →AppSec

waf-defense-rulepacks

经过实战检验、可直接用于生产的 Web Application Firewall（WAF）规则集，为 ModSecurity、AWS WAF 和 Cloudflare 提供针对 OWASP Top 10 攻击、API 滥用以及现代绕过技术的全面防护。

Explore →DevSecOps

secure-pipeline-blueprints

可直接用于生产的模板和蓝图，用于构建安全的 CI/CD 流水线，集成 SAST、DAST、SCA、机密扫描和安全门——在现代软件开发工作流中实现真正的左移安全。

Explore →AI Security

ai-security-guardrails

一个全面的 AI 和 LLM 驱动应用安全中间件框架，通过可配置的护栏和实时监控，防御提示注入、数据泄漏、对抗性操纵和滥用。

Explore →IAM

iam-audit-lab

一个自动化平台，用于跨多云环境对 Identity and Access Management（IAM）策略进行全面审计和评估，识别过度权限、孤儿账户和策略违规，并提供修复指导。

Explore →Cloud

cloud-posture-watch

一个持续的云安全态势管理（CSPM）系统，监控对 CIS Benchmarks 的合规性，实时检测配置漂移，并对暴露或配置错误的云资源提供自动告警。

Explore →Containers

container-defense-stack

一个全面的、纵深防御的容器环境安全套件，提供镜像漏洞扫描、运行时威胁防护、网络策略强制执行，以及针对 Kubernetes 和 Docker 的合规审计。

Explore →IR

ir-playbooks-automation

一个用于安全事件响应的自动化、SOAR 集成 playbook 库，通过逐步编排覆盖钓鱼、恶意软件、勒索软件、账户受损和数据泄露场景的完整响应生命周期。

Explore →Crypto

cryptologik

一个应用密码学工具包，提供加密算法、TLS 配置分析、证书生命周期管理的安全且经过审计的实现，以及用于理解密码学原理的教育资源。

Explore →Research

offensive-gvuln

一个负责任的漏洞研究工具包，包含自定义 fuzzers、二进制分析工具和漏洞利用开发框架——全部旨在用于合乎道德的安全研究，并将协调披露作为核心原则。

Explore →Phishing

phishing-surface-monitor

一个自动化监控系统，通过分析证书透明度日志、DNS 注册信息和视觉相似性，持续检测针对您组织的钓鱼域名、克隆网站和社会工程活动。

Explore →Secrets

secret-leak-sentinel

一个全面的机密检测与防护平台，持续监控仓库、日志、CI/CD 工件和云环境中的泄露凭证、API key、token 和证书——并配有自动告警和修复工作流。

Explore →