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更新于 10-25 00:14

安全与审计

7,415 个结果

agentic-app-audit

agentic-app-audit 是一个针对已部署 AI 智能体的黑盒安全审计技能,属于 agentic-bug-hunter 项目。它从产品界面出发,检验智能体是否会在攻击者诱导下,借自身权限执行越权操作,重点关注工具调用劫持、跨会话记忆投毒、经由已连接工具的混淆代理、智能体间 IDOR、过度代理和权限越界等问题。该技能强调确定性验证:用带外回调证明工具可达,用双身份金丝雀验证跨租户泄漏,用特权记录证明越权,并要求记录完整对话序列以便复现,避免误报。

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llm-redteam

llm-redteam 是一个面向 LLM 应用的红队测试技能,用于系统化探测聊天接口、RAG 应用和具备工具调用能力的智能体中的安全缺陷。它覆盖直接与间接提示注入、越狱、系统提示词泄露、数据外泄、护栏绕过、多轮渐进升级、跨语言指令、编码混淆、隐形 Unicode 指令走私、过度代理调用和不安全输出等攻击类别。该技能通过内置扫描器 tools/llm_redteam.py 对目标端点运行语料库,每次运行注入金丝雀标记(RT_PWNED_xxxx),只有当响应中出现金丝雀、真实泄露或实际工具调用时才判定该类攻击“命中”。技能强调“反射不等于利用”,要求将单独的攻击信号链接到 IDOR、外泄、SSRF、存储型 XSS、RCE 等具体影响,并遵循 OWASP ASI01–ASI10 分类映射进行定性。适用于授权范围内的 LLM 应用安全评估、漏洞赏金验证与 AI 功能上线前审计。

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mcp-server-audit

mcp-server-audit 是一套针对 Model Context Protocol(MCP)服务器的安全审计方法,聚焦工具投毒、经由工具描述与结果触发的提示注入、工具权限范围缺失或过度授权、副作用操作缺少审批门、结果通道泄密、后门定义的“rug-pull”(先批准后变定义)以及传输与配置风险。它以“不可信输入能否让智能体执行用户未批准的操作、泄露秘密或越权访问资源”为核心判据,并按用途、主要能力、使用方式、适用场景和限制组织内容。该资料以检查清单与源码检索命令的形式给出审计要点,强调必须用具体可复现的工具调用证明问题,未提供可证明路径的“理论可利用”不算漏洞。适用对象为审计或开发 MCP 服务器、评估智能体工具安全边界的人员;不提供可直接运行的独立产品、收费信息、平台支持范围或效果数据,这些暂未提供。

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