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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 Builders
AI Fluency for Small Businesses
AI Capabilities and Limitations
Introduction to Subagents
Introduction to Agent Skills
AI Fluency for Nonprofits
Teaching the AI Fluency Framework
Claude on Google Cloud
Claude with Amazon Bedrock
Model Context Protocol: Advanced Topics
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%