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解决的问题

Beelzebub 是一个欺骗运行时框架，旨在超越传统的被动式蜜罐。它会创建自适应且由 LLM 驱动的诱饵服务，主动与攻击者交涉以收集高保真度的威胁情报、识别攻击者战术（TTPs），并专门检测针对 AI 代理的提示注入攻击。

工作原理

系统会在多个协议（SSH、HTTP、TCP、TELNET 和 MCP）上部署诱饵服务。它采用双层配置系统，通过 YAML 管理核心设置与各个服务定义。

为了让诱饵更逼真，它集成了 LLM（通过 OpenAI 或 Ollama）以实时生成符合上下文的准确响应。它还具备插件系统，允许开发者创建自定义响应生成器或二进制 TCP 观察器。对于 AI 代理，它使用模型上下文协议（MCP）来公开永远不应被调用的“诱饵工具”；如果代理调用了该工具，即代表发生了成功的提示注入攻击。

适用人群

需要检测入侵、研究攻击者行为，并保护 AI 代理攻击面免受提示注入攻击的安全工程师与威胁情报分析师。

亮点

• 多协议支持：涵盖 SSH、HTTP、TCP、TELNET 和 MCP。
• LLM 驱动的交互：使用实时 AI 让攻击者持续与逼真的响应进行交互。
• LLM 代理防御：通过 MCP 诱饵工具专门检测 AI 代理中的安全防护绕过行为。
• 可扩展架构：包含基于 Go 的插件 SDK，可用于自定义逻辑与二进制 TCP 帧。
• 生产就绪：支持 Docker、Kubernetes (Helm)、Prometheus 指标和 RabbitMQ 事件流。