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面向 AI agent 的开源杀毒软件:在运行时拦截高风险工具、机密访问、提示注入、恶意软件包、MCP 服务器、插件和技能。
AI 安全相关的开源项目、工具与仓库动态,按内容类型筛选,支持搜索。
面向 AI agent 的开源杀毒软件:在运行时拦截高风险工具、机密访问、提示注入、恶意软件包、MCP 服务器、插件和技能。
面向 MCP 安全和智能体出口的开源 AI 智能体防火墙。扫描经其代理的 HTTP、MCP、A2A 和 WebSocket 流量,检测数据外泄、SSRF 和提示词注入,并生成由中介签名的操作回执:来自智能体外部的可验证审计证据。
Superagent 保护 AI 应用免受提示注入、数据泄露和有害输出影响。将安全能力直接嵌入应用,并向客户证明合规性。
面向模型产物、在线端点、MCP 服务器和录制的 agent 轨迹的开源 AI 安全验证工具,为发布决策提供可复现的证据。
Security-testing methodology as portable, tool-agnostic agent skills for Claude Code and any agent runtime: white-box bug hunting, AI-agent and LLM red-teaming, supply-chain risk, and appsec depth.
Multi-tier firewall for AI agents — blocks prompt injections, jailbreaks, and scope violations. Local tiers first; LLM judge only when uncertain.
面向所有编码代理的自动模式,基于 Jev:结合会话上下文对每次工具调用进行风险评分(拒绝/询问/允许),标记结果中的提示注入,检查技能和插件。支持 Claude Code、Codex、Copilot、Gemini、Cursor、pi、OpenCode、ACP。
面向 AI 代理的安全邮件代理——通过 MCP 实现内容过滤、PII 脱敏和提示注入检测
面向 LLM 与 Agentic AI 应用的白盒与黑盒 AI 红队框架。它分析应用源码以发现工具、角色和护栏,然后跨多个类别生成新的攻击链,并在多轮多轮交互中自适应以发现漏洞
面向 AI 代理的安全工具集。扫描本机中危险的技能与 MCP 配置,监控供应链攻击,测试提示注入抵抗力,并审计在线 MCP 服务器的工具投毒问题。
AI 防火墙与 LLM 安全工具包——保护 AI 应用免受提示注入、越狱、PII 泄露和对抗性攻击
面向 AI 编码代理的安全扫描 MCP 服务器。提示注入防火墙、包幻觉检测(430 万+ 包)、1000+ 条漏洞规则(含 AST 与污点分析)、自动修复。
自托管的 AI 安全代理,可脱敏 PII、拦截提示注入,并路由到任意 LLM 提供商,兼容 OpenAI 接口。
面向 LLM 智能体的省 token 网页微抓取工具:任意 URL → 干净 markdown,提供 CLI、MCP 服务器和 Claude Code 插件。支持真实浏览器 Cookie 认证、passkey、反爬绕过,默认开启提示注入防御,并具备端侧多模态 ASR/OCR。单个 Rust 二进制文件——不是浏览器。
针对 OpenClaw 代理的本地只读安全审计工具,可发现配置、提示注入与供应链风险,监控漂移并在安装前审查技能,完全离线、零依赖,五层检测后给出 A–F 评级。
Prompt Police 团队在 MCI 的 LLM 安全黑客松(Quera,2025 年 11 月)中的比赛日记:通过跨语言、音译和框架攻击越狱 14 个禁止领域的安全防护模型。
精选的、安全优先的 OpenClaw 技能(基于 Markdown),安全审计技能可检测提示注入、供应链攻击和凭据泄露,适用于 Codex CLI、Claude Code 及任意 LLM
25 个经生产验证的 Claude Code 防御性安全技能——WordPress、VPS、Cloudflare、Next.js 加固、AI 代理护栏、MCP 安全、提示注入防御、OWASP LLM Top 10、LLM 编码失败模式(slopsquatting、幻觉 API、谄媚)、事件响应、GDPR/DACH 合规。MIT,久经实战。
面向独立创始人的上线前检查清单。包含 4,573 个条目,87% 可移植到任意技术栈,另有 26 份技术栈补充——以及 AI/智能体安全和 AI 编程助手实际写出的 bug。
🛡️ 面向 MCP (Model Context Protocol) 服务器的安全扫描器——提示注入、凭据暴露、SSRF、工具投毒及源码级凭据处理缺陷。pip install mcp-safeguard
面向 Java LLM 应用的可编程防护栏,与框架无关的工具包,支持输入/输出校验、PII 脱敏和越狱检测,是 NVIDIA NeMo Guardrails 的 Java 替代方案
AI 代理安全实践资源:在部署到云端的 LangChain IT 服务台代理上演示 OWASP GenAI 的攻击、修复与验证。
通过向量数据库嵌入在 RAG 系统中实施隐蔽的提示注入与投毒。
JailBreak-Ai is an advanced AI red-teaming app for Android. It generates high-fidelity payload prompts to test AI safety filters, model robustness, and logical boundary security for Jailbreaking capabillities.
LLM 防护栏 Python SDK,提供安全分类、PII 检测、提示注入防御和依据性检查,无需外部 API 即可在本地保护 AI 应用,支持流式输出,可即插即用地集成到任意 LLM
面向 AI agent 的高级提示注入防御系统。多语言检测、严重性评分和安全审计。
面向 LLM API 的开源安全网关,提供提示注入检测、PII 脱敏、危险响应过滤与审计日志,兼容 OpenAI/Claude,可作为 Cursor、Claude Code 等 AI 编码代理的即插即用代理。
面向 Python 的 LLM 防护栏与提示注入检测。自动接入 LangChain、CrewAI、OpenAI、LiteLLM 等 8 个以上框架,支持 PII 掩码、毒性检测和策略 CI/CD,一行接入、无需改代码。
面向 AI 智能体的安全 CLI 代理——用 HCL 定义操作模板,密钥存于操作系统钥匙串,集成 MCP,并提供提示注入防护。
面向 LLM Agent 的透明 OpenAI 兼容安全网关——在出口处进行 DLP、密钥泄露、越狱和提示注入检测。是 Akav Labs 出品的 AgentSentry 的开源核心。
RAG/LLM 安全扫描器,可识别 AI 应用(包括聊天机器人、虚拟助手和知识检索系统)中的关键漏洞。
面向 Python 的开源 LLM 安全库。三行代码即可保护你的 AI 应用免受提示注入、数据泄露和有害输出影响。
找出那些躲过人类却对机器说话的文字。用于扫描不可信内容中间接提示注入的防御性工具。
零代码 LLM 安全与可观测性代理。为 OpenAI 兼容 API 提供实时提示注入检测、PII 扫描和成本控制,使用 Rust 构建。
易用的 LLM 提示注入检测与提示输入净化 Python 包,支持本地模型、基于 API 的防护、工具调用防护和 LangChain 防护栏
Helixar 出品的 MCP 安全扫描器
SecureMCP 是一款安全审计工具,用于检测使用 Model Context Protocol (MCP) 的应用中的漏洞和错误配置。它主动识别 OAuth 令牌泄露、提示注入漏洞、恶意 MCP 服务器和工具投毒攻击等威胁。