Polski

← Powrót do listy

Tencent udostępnia platformę red teamingu AI: 55 komponentów, niezbędne narzędzie do testów bezpieczeństwa

itadol5j

AI-Infra-Guard od Tencent

🛡️ Tencent publikuje platformę red teamingu AI: pełne pokrycie 55 komponentów, niezbędne narzędzie do testów bezpieczeństwa

Tencent udostępnił jako open sourceAI-Infra-Guard (A.I.G)—pełnostosową platformę red teamingu AI, która za jednym zamachem obejmuje55 komponentów AI.

To pierwsze w kraju narzędzie open source do red teamingu obejmujące bezpieczeństwo całego ekosystemu AI; jest już wykorzystywane przezzespoły takie jak DeepSeek, a także zaprezentowane podczasBlack Hat EU 25 Arsenal.

🎯 Pięć kluczowych funkcji

Funkcja Opis
ClawScan Jednym kliknięciem ocenia ryzyka bezpieczeństwa OpenClaw (konfiguracja, Skill, CVE, prywatność)
Agent Scan Zautomatyzowana struktura skanowania wielu agentów, obsługa Dify i Coze
Skanowanie MCP/Skills 14 kategorii ryzyk bezpieczeństwa, obsługa kodu źródłowego i zdalnych URL
Skanowanie podatności AI Infra Ponad 55 frameworków AI, ponad 1000 znanych CVE
Ocena podatności na jailbreak Ocena ryzyka bezpieczeństwa promptów, testy z użyciem wielu metod ataku

📊 Kluczowe dane

Wskaźnik Dane
Pokrycie komponentów AI 55+ Komponenty frameworków AI
Podatności CVE 1000+ Znane podatności
Kategorie ryzyka 14 Główne kategorie ryzyka bezpieczeństwa
CVE w OpenClaw 281 Nowe wpisy CVE/GHSA

🔍 Obsługiwane komponenty AI

AI-Infra-Guard obsługuje następującepopularne frameworki AI:

Kategoria Komponenty
Frameworki inferencyjne Ollama, vLLM, Triton Inference Server, KubeAI
AI generatywne ComfyUI, LobeHub, n8n, CrewAI
Usługi API LiteLLM, New-API, Blinko
Platformy agentowe Dify, Coze, OpenClaw

Nowe w wersji v4.1.3: CrewAI, KubeAI, LobeHub

🚀 Szybka instalacja

Metoda 1: Docker Compose (zalecane)

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

Adres:http://localhost:8088

Metoda 2: skrypt instalacyjny jednym poleceniem

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

Metoda 3: ClawHub Skill

clawhub install aig-scanner

Konfiguracja AIG_BASE_URL wskazuje na uruchomioną usługę A.I.G.

💡 Przykłady zastosowań

Scenariusz 1: skanowanie lokalnej instancji vLLM

  1. Uruchom vLLM (np. python -m vllm.entrypoints.api_server)
  2. W interfejsie WWW A.I.G kliknij „Skanowanie bezpieczeństwa infrastruktury AI”
  3. Wpisz http://127.0.0.1:8000
  4. Kliknij „Rozpocznij skanowanie”
  5. Przejrzyj raport: wersje komponentów, dopasowane podatności, krytyczność i linki do poprawek

Scenariusz 2: skanowanie MCP Server

Podaj zdalny URL (np. https://github.com/user/mcp-server) lub prześlij lokalny kod źródłowy.

Scenariusz 3: ocena podatności na jailbreak

W sekcji „Ustawienia → Konfiguracja modelu” skonfiguruj endpoint API docelowego LLM, wybierz zestaw danych i rozpocznij ocenę.

🌟 Najważniejsze atuty

  • Black Hat EU 25 Arsenal: zakwalifikowany do pokazów Black Hat Europe 2025 Arsenal
  • Wykorzystywany przez DeepSeek: z zaufaniem używany przez zespół DeepSeek
  • DeepSeek Awesome Integration: wpisany na oficjalną listę integracji DeepSeek
  • ClawHub Skills: EdgeOne ClawScan, EdgeOne Skill Scanner, AIG Scanner
  • Pełne API: dokumentacja Swagger, łatwa integracja
  • Wielojęzyczność: interfejs w języku chińskim i angielskim
  • Wieloplatformowość: obsługa Linux, macOS i Windows
  • Darmowy i open source: licencja Apache 2.0

⚠️ Ważne ostrzeżenie dotyczące bezpieczeństwa

AI-Infra-Guard jest pomyślany jakoplatforma red teamingu AI do wewnętrznego użytku firm i osób prywatnych:

  • Brak mechanizmu uwierzytelniania: nie należy wdrażać jej w sieci publicznej
  • Tylko do użytku wewnętrznego: do wewnętrznej kontroli bezpieczeństwa
  • Operacje ryzykowne: skanowanie może wywołać alerty bezpieczeństwa

🔥 Wykrywanie ataków na łańcuch dostaw

v4.1.1 W tej wersji wykrytoatak na łańcuch dostaw LiteLLM(poziom CRITICAL):

  • Precyzyjne wykrywanie ataków na łańcuch dostaw
  • Szybkie ostrzeżenie przed krytycznymi podatnościami
  • Zalecenia dotyczące naprawy

📝 Podsumowanie

AI-Infra-Guard od Tencent topierwsza w kraju pełnostosowa platforma red teamingu AI:

  • Pełne pokrycie 55 komponentów AI
  • Ponad 1000 znanych podatności CVE
  • Pięć kluczowych funkcji: ClawScan, Agent Scan, MCP/Skills, AI Infra, Jailbreak
  • Prezentacja na Black Hat EU 25 Arsenal
  • Używany przez zespół DeepSeek
  • Całkowicie darmowy i open source (Apache 2.0)

Do testów red teamowych bezpieczeństwa AI Tencent dał nam naprawdę ostre narzędzie.

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

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

Wersja Pro:https://aigsec.ai/(wymagany kod zaproszenia)