Tencent تفتح المصدر منصة الفريق الأحمر للذكاء الاصطناعي: تغطية كاملة لـ 55 مكوّنًا وأداة استثنائية لاختبار الأمان

🛡️ Tencent تفتح المصدر منصة الفريق الأحمر للذكاء الاصطناعي: تغطية كاملة لـ 55 مكوّنًا وأداة استثنائية لاختبار الأمان

أطلقت TencentAI-Infra-Guard (A.I.G)— وهيمنصة فريق أحمر شاملة للذكاء الاصطناعيتغطي دفعة واحدة55 مكوّنًا للذكاء الاصطناعي.

وهي أول أداة فريق أحمر مفتوحة المصدر في الصين تغطي أمن منظومة الذكاء الاصطناعي بشكل شامل، وقد اعتمدتهافرق مثل DeepSeekوقد عُرضت فيBlack Hat EU 25 Arsenal.

🎯 خمس وظائف أساسية

الوظيفة	الوصف
ClawScan	تقييم مخاطر أمان OpenClaw بنقرة واحدة (الإعدادات والمهارات وCVE والخصوصية)
Agent Scan	إطار مسح آلي متعدد الوكلاء يدعم Dify وCoze
مسح MCP/Skills	14 فئة من المخاطر الأمنية، ويدعم الشيفرة المصدرية وعناوين URL البعيدة
مسح ثغرات البنية التحتية للذكاء الاصطناعي	أكثر من 55 إطار عمل للذكاء الاصطناعي، وأكثر من 1000 ثغرة CVE معروفة
تقييم الاختراق (Jailbreak)	تقييم مخاطر أمان المطالبات، واختبارات بأساليب هجوم متعددة

📊 أرقام رئيسية

المؤشر	القيمة
تغطية مكوّنات الذكاء الاصطناعي	55+ مكوّنات أطر عمل الذكاء الاصطناعي
ثغرات CVE	1000+ ثغرات معروفة
فئات المخاطر	14 فئات المخاطر الأمنية الكبرى
ثغرات OpenClaw CVE	281 ثغرات CVE/GHSA الجديدة

🔍 مكوّنات الذكاء الاصطناعي المدعومة

يدعم AI-Infra-Guardأطر عمل الذكاء الاصطناعي الرئيسيةالتالية:

الفئة	المكوّنات
أطر الاستدلال	Ollama, vLLM, Triton Inference Server, KubeAI
الذكاء الاصطناعي التوليدي	ComfyUI, LobeHub, n8n, CrewAI
خدمات API	LiteLLM, New-API, Blinko
منصات الوكلاء	Dify, Coze, OpenClaw

الجديد في v4.1.3: CrewAI وKubeAI وLobeHub

🚀 التثبيت السريع

الطريقة 1: Docker Compose (مستحسن)

git clone https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard.git
cd AI-Infra-Guard
docker-compose -f docker-compose.images.yml up -d

زيارة:http://localhost:8088

الطريقة 2: سكربت تثبيت بنقرة واحدة

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

الطريقة 3: ClawHub Skill

clawhub install aig-scanner

عيّن AIG_BASE_URL لتشير إلى خدمة A.I.G قيد التشغيل.

💡 سيناريوهات الاستخدام

السيناريو 1: مسح مثيل vLLM محلي

1. شغّل vLLM (مثل python -m vllm.entrypoints.api_server)
2. في واجهة A.I.G Web UI انقر «مسح أمان البنية التحتية للذكاء الاصطناعي»
3. أدخل http://127.0.0.1:8000
4. انقر «بدء المسح»
5. اعرض التقرير: إصدارات المكوّنات والثغرات المطابقة ودرجة الخطورة وروابط الإصلاح

السيناريو 2: مسح MCP Server

أدخل رابط URL بعيدًا (مثل https://github.com/user/mcp-server) أو ارفع الشيفرة المصدرية محليًا.

السيناريو 3: تقييم الاختراق (Jailbreak)

في «الإعدادات ← إعدادات النموذج» اضبط نقطة نهاية API للنموذج اللغوي الهدف واختر مجموعة البيانات لبدء التقييم.

🌟 أبرز المميزات

• Black Hat EU 25 Arsenal: اختيرت للعرض في Black Hat Europe 2025 Arsenal
• اعتماد DeepSeek: تستخدمها ويثق بها فريق DeepSeek
• DeepSeek Awesome Integration: مدرجة في قائمة التكاملات الرسمية لـ DeepSeek
• ClawHub Skills: EdgeOne ClawScan وEdgeOne Skill Scanner وAIG Scanner
• API كاملة: وثائق Swagger يسهل التكامل معها
• تعدد اللغات: دعم واجهات بالصينية والإنجليزية
• تعدد المنصات: دعم Linux وmacOS وWindows
• مجانية ومفتوحة المصدر: ترخيص Apache 2.0

⚠️ تنبيه أمني مهم

صُممت AI-Infra-Guard لتكونمنصة فريق أحمر للذكاء الاصطناعي للاستخدام الداخلي للشركات أو الأفراد:

• لا توجد آلية مصادقة: لا ينبغي نشرها على الشبكات العامة
• للاستخدام الداخلي فقط: تُستخدم للفحص الذاتي للأمان الداخلي
• عمليات خطرة: قد يؤدي المسح إلى إطلاق تنبيهات أمنية

🔥 كشف هجمات سلسلة التوريد

في الإصدار v4.1.1 تم اكتشافهجوم سلسلة التوريد في LiteLLM(بخطورة CRITICAL):

• تحديد دقيق لهجمات سلسلة التوريد
• إنذار مبكر بالثغرات الخطيرة
• تقديم توصيات للإصلاح

📝 الخلاصة

تُعد AI-Infra-Guard من Tencentأول منصة فريق أحمر شاملة للذكاء الاصطناعي في الصين:

• تغطية كاملة لـ 55 مكوّنًا للذكاء الاصطناعي
• أكثر من 1000 ثغرة CVE معروفة
• خمس وظائف أساسية: ClawScan وAgent Scan وMCP/Skills وAI Infra وJailbreak
• العرض في Black Hat EU 25 Arsenal
• استخدام فريق DeepSeek لها
• مجانية ومفتوحة المصدر بالكامل (Apache 2.0)

في اختبارات الفريق الأحمر لأمن الذكاء الاصطناعي، منحتنا Tencent أداة فعالة.

GitHub:https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard

الوثائق:https://tencent.github.io/AI-Infra-Guard/

النسخة Pro:https://aigsec.ai/(تتطلب رمز دعوة)