/简历
下载简历Mohammad Raouf Abedini
人工智能安全研究 · 大语言模型代理红队测试 · 攻击性与防御性安全工程
关于
安全研究员，致力于构建用于测量和遏制前沿人工智能网络能力的系统。Project Simurgh 的创建者——一个与提供方无关的遏制证明框架，在对抗性的、不诚实生产者威胁模型下对大语言模型代理进行红队测试，并生成经 Ed25519 签名、可离线验证的证据，记录代理在护栏失效后的行为：遏制了 138/138 个分类器漏检的案例，在 AgentDojo 上将实时代理的攻击成功率从 9/140 降至 0/140，五个经机器验证的 Lean 定理。在 Anthropic 的安全评估项目中（通过 Alignerr）评估了 Claude 输出的可利用代码与护栏绕过情况。定位为与内联分类器互补的纵深防御层：分类器管控模型可以说什么，而本框架则证明代理被允许做什么。端到端交付检测能力：设备端钓鱼检测机器学习模型达到 87% F1，实时入侵检测达到每秒 500K+ 数据包。一家孵化器支持的校园人工智能初创公司的联合创始人；已发布 70+ 个项目。
安全研究
Project Simurgh
2026Project Simurgh —— 面向代理型人工智能的可验证遏制证明（创建者 · AGPL-3.0）
技术能力
> 编程语言
Python（主要）、C、C++、TypeScript、JavaScript、Swift、Kotlin、Bash、SQL、Go（熟悉）
> 安全与攻击性
漏洞研究、跨平台漏洞开发（Win32 API、macOS ScreenCaptureKit）、威胁建模、安全代码审查、渗透测试、负责任披露（OWASP/FIRST/CISA）、Wireshark、Nmap、Burp Suite
> 人工智能与机器学习
大语言模型（LLM）集成与评估、检索增强生成（RAG）评估、引用忠实度基准测试、人工智能辅助漏洞研究、自然语言处理（NLP）、生成式人工智能工具、机器学习模型评估、双重用途风险评估
> 系统与工具
Linux（Ubuntu/Kali）、CMake、Docker、Git/GitHub、GitHub Actions CI/CD、Google Test、FastAPI、Cloudflare Workers、libpcap
> 框架
OWASP Top 10、MITRE ATT&CK、NIST 框架、W3C Screen Capture 规范
教育背景
网络安全学士
Macquarie University信息技术文凭
Macquarie University精选研究与工程项目
The Invisible Window [披露]
2026IEEE 格式漏洞研究：独立发现并负责任地披露了一类跨平台屏幕捕获规避手法，利用操作系统级的显示关联 API（Windows/macOS）击败了基于浏览器的捕获以及人工智能视觉管线——在全部受测平台上实现 100% 规避，在超过 10,000 帧分析中零视觉伪影，并向操作系统厂商与监考厂商执行了协调一致的披露。DOI：10.5281/zenodo.20376495。
Aion [圣经 RAG]
2026构建了人工智能驱动的圣经伴读应用，并撰写了 Aion-BibleQA——一篇 8 页预印本，提出了一个 40 题基准，用于评估引用忠实度与对错误前提的鲁棒性——R@5 = 0.941，平均引用支持度 = 0.978，零无依据引用，且对错误前提的拒答率为 6/6。DOI：10.5281/zenodo.20522874。
NanoMatch [系统]
2026设计了高性能撮合引擎，以亚微秒级延迟处理每秒 100 万以上订单——实现了基于红黑树的价格档位、自定义内存池分配器，以及包含 p50/p99 延迟基准的完整测试套件。
SentinelFlow [IDS]
2026构建了实时网络数据包处理引擎，每秒解析 50 万以上数据包——支持协议解析（Ethernet/IPv4/TCP/UDP/ICMP/DNS）、基于特征的检测引擎，以及有状态分析（端口扫描、SYN 洪泛）。
Nexus Archive [全栈]
2025上线了一个全栈数据平台，配备人工智能推荐引擎、事件驱动的 API 设计、速率限制及自动化安全扫描——从数据库架构到部署基础设施的端到端负责。
Mehr Guard [KOTLINCONF]
2024构建了具备本地机器学习分类能力的跨平台离线威胁检测工具——已提交至 KotlinConf 全球开发者大会。
职业经历
自由职业安全工程师与全栈开发者
自雇 · 2024年1月 – 至今IT 经理
伊朗药房 · 2019年8月 – 2024年5月人工智能安全、领导力与社区
- ● 人工智能安全评估员，Claude（Alignerr，Anthropic 人工智能安全评估项目，2026 年）：评估 Claude 输出的可利用代码，并分析安全护栏如何被绕过，提供结构化、基于评分标准的发现（延续先前 2024 年 Claude Code 评估工作）
Co-Founder · Macquarie Persian Students Society
2026 – Present创立并协助运营大学的波斯学生社区——活动、同伴支持和文化项目。
许可证与认证
> Anthropic
AI Fluency for Students
AI Fluency for Educators
Introduction to Model Context Protocol
Building with the Claude API
AI Fluency: Framework & Foundations
Claude Code in Action
Introduction to Claude Cowork
Claude Platform 101
Claude Code 101
Claude 101
> Macquarie University
Cyber Security: GRC Part 2 — Risk Management and Compliance
99.20%Cyber Security: GRC Part 1 — Governance
95%Cyber Security: Mobile Security
99.28%Cyber Security: Applied Cryptography
98.56%Cyber Security: Data Security and Information Privacy
97.84%Cyber Security: Digital Forensics
95%Cyber Security: Identity Access Management and Authentication
100%Cyber Security: DevSecOps
99.10%Cyber Security: Application of AI
99.20%Cyber Security: Security of AI
95.50%Cyber Security: Essentials for Managers and Leaders
99.40%Cyber Security: Essentials for Workplace
92.80%Cyber Security: Essentials
96%