Tencent/AI-Infra-Guard

A full-stack AI Red Teaming platform securing AI ecosystems via Agent Scan, Skills Scan, MCP scan, AI Infra scan and LLM jailbreak evaluation.

🤖 AI‑Infra‑Guard (A.I.G) – 腾讯开源 AI 红队平台

简介 – A.I.G 是一套免费且采用 Apache‑2.0 授权的工具集，用于AI 系统的安全测试。它整合了多种扫描器（ClawScan、Agent Scan、MCP Scan、基础设施 CVE 扫描、越狱评估及模型 API 中继检查），并提供网页 UI 和 REST API，让您能审计 LLM 服务、AI 代理工作流以及底层 AI 基础设施。

🎯 核心功能

组件	检测内容	常见目标
ClawScan / OpenClaw	不安全配置、技能级风险、隐私泄漏	OpenClaw 聊天机器人、自定义技能
Agent Scan	多代理工作流安全性（失控、工具滥用、权限提升）	基于 Dify、Coze 等构建的代理
MCP Scan	模型控制平面服务器与代理技能中的 14 类安全问题	MCP 服务器、技能存储库（源代码或 URL）
AI‑Infra 漏洞扫描	识别 AI 框架版本并比对超过 2,000 条 CVE/GHSA 规则	Ollama、vLLM、ComfyUI、Triton、n8n 等
越狱评估	对目标 LLM 执行多轮越狱攻击并报告成功率
模型与 API 中继检查	模型指纹识别、Claude 风格签名验证、黑箱中继审计

🚀 快速开始 (Docker)

# 克隆并启动 (Docker Compose v2+)
git clone https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard.git && cd AI-Infra-Guard
docker-compose -f docker-compose.images.yml up -d   # 拉取预构建映像档

UI 可透过 http://localhost:8088 存取。

若要在全新机器上一键安装：

curl https://raw.githubusercontent.com/Tencent/AI-Infra-Guard/main/docker.sh | bash

（若需要会自动安装 Docker、拉取映像档并启动服务。）

🛠️ 使用扫描器

基础设施扫描 – 输入执行中 AI 服务的地址（例如 vLLM 的 http://127.0.0.1:8000）并点击 Start Scan。A.I.G 会识别服务指纹、查询匹配的 CVE，并返回包含严重程度与修复链接的报告。
MCP / 技能扫描 – 上传技能存储库的 zip 档或提供 Git URL；扫描器会分析源代码中九大 SkillTrustBench 风险类别（指令劫持、内存中毒、远程代码执行、权限提升、工具劫持、不安全依赖等）。
代理扫描 – 将工具指向代理端点（或 Dify/Coze 项目），它会执行变异引擎来探测失控行为，例如工具滥用或非预期的工具调用。
越狱评估 – 设定目标模型的 API 密钥，选择内置的越狱数据集，并执行多轮攻击套件（Many‑Shot, PAIR, GOAT, ActorAttack）。结果包含每个模型的成功率。
API 检查器 – 执行内置的 CLI (./ai-infra-guard api-checker …) 来审计模型中继端点，检查指纹不匹配、后门风险或 PAMELA 风格的篡改。

📦 直接安装技能扫描 CLI

pip install aig-skill-scan
export LLM_API_KEY="your‑key"
aig-skill-scan -m deepseek-v4-flash -l en -o result.json /path/to/skill

此 CLI 遵循 SkillTrustBench T01‑T09 分类法，可轻松嵌入 CI/CD 管线中。

🌐 生态系统与整合

ClawHub 技能 – aig-scanner、edgeone-clawscan、edgeone-skill-scanner 让您能从任何 OpenClaw 聊天机器人调用 A.I.G。
Swagger / OpenAPI – 网页 UI 附带 /docs 和 /api-checker/docs 以供程序化使用。
插件框架 – 将 YAML 文件放入 data/fingerprints/、data/vuln/ 或 data/mcp/ 并提交 PR，即可新增指纹或漏洞规则。

📚 适用对象

企业：运行私有 LLM 服务（自托管 vLLM、Ollama、Triton 等）且需要自动化 CVE 审计者。
AI 代理开发者（Dify、Coze、自定义管线）：希望验证代理不会被劫持或导致非预期工具使用的人员。
红队人员 / 安全研究员：寻找现成平台来评估越狱稳健性与模型中继完整性者。
CI/CD 管线：可将 aig-skill-scan CLI 作为技能存储库的 lint 步骤。

📖 文档与社区

完整文档：https://tencent.github.io/AI-Infra-Guard/
API 参考：http://localhost:8088/docs/index.html
问题追踪、功能请求与贡献指南皆在 GitHub 存储库中。
社区聊天与插件市场托管于 Matrix 平台（README 中有 skill‑market 链接）。

🏆 近期亮点（截至 2026 年 9 月）

v4.6.2 – 新增 155 条针对 40 多种 AI 组件的 CVE 规则，改进技能扫描误报处理，引入失控基准测试（FORGE‑Bench, RogueHandoff‑20）。
v4.6.0 – 首个 LLM‑API 中毒检测（黑箱模型替换/后门审计）。
v4.5.2 – 字节码 (.pyc) 绕过检测与字符集走私防御。

📜 授权

Apache 2.0 – 免费供商业与非商业使用。