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解決的問題

DeepTeam 提供一種結構化的方式，對 LLM 系統（包括 AI 代理、RAG 流水線和聊天機器人）進行紅隊測試（對抗性滲透測試）。它幫助開發者在系統進入生產環境前，識別安全漏洞、安全風險與倫理偏見，並提供即時阻止這些威脅的工具。

工作原理

DeepTeam 使用 model_callback 包裝 LLM 應用程式，然後對其施加動態生成的對抗性攻擊。它利用 LLM-as-a-Judge 指標評估回應，並產生二元通過/失敗分數。此框架支援：

• 漏洞探測：涵蓋資料隱私、負責任的 AI、安全性（例如 SQL 注入）、安全性與代理風險等類別的 50 多個預定義漏洞。
• 對抗性攻擊：包含 20 多種基於研究的方法，包括單回合攻擊（提示注入、Base64 編碼、角色扮演）與多回合對話攻擊（Crescendo 與 Tree Jailbreaking）。
• 安全框架：開箱即用地對應產業標準，如 OWASP LLM/Agent 榜單、NIST AI RMF 與 MITRE ATLAS。
• 防護機制：即時二元分類器，監控輸入與輸出，以在生產環境中阻止違規內容。

適用對象

專為需要對 LLM 應用進行安全與合規性壓力測試的 AI 開發者與安全工程師設計，尤其適用於建構複雜代理系統或 RAG 流水線的使用者。

主要亮點

• 全面的攻擊程式庫：包含大量先進的越獄與混淆技術。
• 代理專用測試：針對代理風險（如目標竊取、遞迴劫持、工具編排濫用）的專用漏洞。
• 框架整合：自動與全球 AI 安全標準（OWASP、NIST、MITRE）對齊。
• 本地執行：可在使用者本地機器上執行，基於 DeepEval 框架建構。