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代理式 LLM 漏洞扫描器 / AI 红队工具包
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代理式 LLM 漏洞扫描器 / AI 红队工具包
面向 AI 智能体技能的 security scanner。在安装前检测 Claude Code、Codex 和 MCP 技能中的漏洞、恶意模式、安全风险、提示注入、数据外泄和供应链风险
面向 AI 应用和 agent 的运行时安全:提示注入检测、工具调用授权、敏感数据脱敏、机器人防护和限流。可直接接入你的 JS/TS 代码。
面向 AI 代理的自托管运行时控制平面。在恶意工具调用执行前进行观察、人工审批或阻断:密钥泄露、提示注入、供应链等,均在本地仪表盘中处理。与代理无关(Claude、codex、langchain 等)。
面向 AI 代理安全威胁的开放检测规则标准——类似 Sigma,但针对 AI 代理。提供可执行、可测试的规则,覆盖提示注入、工具投毒、上下文窃取和 MCP 攻击。已合并进 Microsoft、Cisco、Gen Digital、MISP 和 FINOS 的开源项目。MIT 许可。
开源运行时 AI 代理安全工具——实时监控和控制 AI 代理,在代理行动之前捕获恶意工具使用、提示注入和策略漂移。
AI 智能体安全测试框架,对抗性测试:v4.28.0 版本包含 649 个可执行测试,覆盖 MCP、A2A、x402/L402、决策治理、基准完整性、人在回路、技能供应链。四种目标形态:判定必须既可能出错,也可能正确。对应 OWASP Agentic v1.1 T1-T17、AIUC-1 19/20(2026-Q1/Q2 集)、NIST AI 800-2。
AI 代理安全工具的开源基准——提示注入、数据外泄、工具滥用、来源追踪
Arc Gate —— 带提示注入检测的 LLM 代理。Bendex Geometry。
开源 AI Agent 安全框架,可对 AI Agent 进行评分、加固和治理,基于 DoD/DISA 零信任原则构建。
比较 LLM 智能体在系统提示词泄露与攻击探测方面安全性的排行榜。