Agentic Security

面向 LLM 与智能体工作流的开源漏洞扫描器,用于检测越狱、模糊测试和多模态攻击。

Star 数
★ 2k
最近更新
今天
License
Apache-2.0
主语言
Python

30 秒速览

运行形态
命令行工具网页应用代码库 / SDK
可在哪里用
通用 · 跨平台OpenAI API
费用
软件免费,模型调用费用自付
上手难度
中 · 需要几步配置
开始前需要
Python 3.9+pipShell / 命令行网络访问本地文件系统
典型场景
安全工程师在 CI/CD 流水线中集成 agentic_security ci,确保每次部署前 LLM 安全性达标。
不适合
  • 希望开箱即用、无需编写 HTTP 规格配置的用户
  • 需要稳定生产级工具而非路线图阶段项目的团队

这个 Agent 能做什么,适合哪些场景?

Agentic Security 是一个开源漏洞扫描器,专为 LLM 和智能体工作流设计,帮助开发者、研究人员和安全团队主动识别并降低 AI 系统的安全风险。它支持多模态攻击探测(文本、图像、音频)、多步越狱模拟、综合模糊测试、API 集成和压力测试,以及基于强化学习的自适应攻击。项目采用 Apache 2.0 许可证,可通过 pip 安装,并可通过 CLI 启动,同时提供 Web UI 界面。扫描结果以报告形式呈现,支持通过 CI/CD 集成(如 GitHub Actions)进行自动化安全扫描。该工具与任何 LLM API 兼容,用户可通过自定义 HTTP 规范配置目标模型。

Agentic Security 通过读取自定义的 LLM API 规范(HTTP 请求模板),执行一系列预定义的攻击向量(prompt)来测试目标 LLM 的鲁棒性。它从 Hugging Face 数据集或本地 CSV 文件加载 prompt 集,并通过 fuzzer 模块(如 perform_single_shot_scan)进行扫描,计算失败率并生成包含通过/未通过状态的报告。用户可通过 CLI 命令(如 agentic_security ci)在 CI/CD 中运行扫描。它提供了 /v1/self-probe 端点用于测试,并支持图像和音频模态的探测。工具还支持自定义数据集加载和动态数据集变异(如加密、噪声注入等)。

  1. 安全工程师在 CI/CD 流水线中集成 agentic_security ci,确保每次部署前 LLM 安全性达标。
  2. 研究员使用多步越狱模拟测试最新 LLM 的防御机制,评估其对抗复杂攻击的能力。
  3. 开发者利用模糊测试功能随机输入,发现 LLM 应用中的意外行为或边缘案例。
  4. 红队成员使用 RL 攻击模块生成自适应探测向量,以模拟真实世界的自适应攻击。
  5. 质量保障团队通过压力测试验证 LLM API 在高负载下的稳定性和安全响应。

如何安装或部署这个 Agent?

通过 pip 安装:pip install agentic_security。需要 Python 3.9+ 环境。

如何使用这个 Agent?

安装后,直接运行 agentic_security 启动 Web UI(默认端口 8718)。或者通过 agentic_security --port=PORT --host=HOST 指定端口和主机。初始化配置:agentic_security init 生成 agesec.toml 配置文件。编辑该文件,设置 llmSpec 字段(HTTP 请求模板,包含 Authorization 和 Body),并指定要使用的数据集模块。然后运行 agentic_security ci 执行安全扫描,扫描结果会输出通过/失败状态。也可通过 Python API 集成,参考 /v1/self-probe 端点示例。

这个 Agent 有哪些优点和局限?

优点
  • 支持多模态攻击(文本、图像、音频),覆盖更广的攻击面。
  • 提供多步越狱模拟和 RL 攻击,能够模拟复杂攻击场景。
  • 易于集成到 CI/CD 流程,提供 CLI 和配置支持。
  • 支持自定义数据集和动态变异,扩展性强。
局限
  • 需要用户提供 LLM API 的认证信息(如 API Key),存在安全风险。
  • 当前集成第三方工具(如 Garak、InspectAI)在文档中标注为计划,可能尚未完全实现。
  • 扫描性能受网络延迟和 API 限流影响,大规模扫描可能需要较长时间。
  • 依赖外部 Hugging Face 数据集,若数据集被删除或更改可能影响稳定性。

这个 Agent 与同类方案有什么区别?

与相关度最高的同类 agent 并排比较关键指标。

Agent 源码审查 形态 / 费用 Star 最近更新 主语言 完整支持的平台
Agentic Security 当前 45 · 缺口较多 命令行工具免费 + 模型费 ★ 2k 今天 Python OpenAI API
AI-Infra-Guard(A.I.G)——腾讯朱雀实验室AI红队平台 48 · 缺口较多 自托管服务免费版 + 付费版 ★ 6.9k 今天 Python —
DeepTeam - LLM红队测试框架 29 · 缺口较多 代码库 / SDK免费 + 模型费 ★ 3k 2 天前 Python —
T3MP3ST 安全测试编排台 55 · 缺口较多 命令行工具免费 + 模型费 ★ 6.6k 1 个月前 TypeScript Codex · Claude Code · OpenAI API · Claude API

FollowAgents 如何评估这个 Agent?

FollowAgents 源码审查 · FARS-2.1
缺口较多
45/ 100 五分制 2.3 / 5
信任安全 7/29
可靠稳定 6/14
适用触发 12/18
规范维护 10/18
有效结果 7/13
证据核验 3/8
查看各维度的扣分理由
信任安全7 / 29 · 1.2/5

证据显示:工具需要用户提供API密钥(如Bearer token)和访问外部LLM API,但未明确说明权限最小化或用户确认机制。数据流透明度部分:README说明了HTTP请求格式和数据集加载,但未详细说明数据如何被处理或存储。敏感数据处理:未提及如何处理API密钥或用户数据。依赖安全:pyproject.toml列出了依赖,但未提供漏洞扫描或版本锁定信息。外部影响:工具会向外部API发送请求,但未说明用户确认或限制。回滚:未提及。来源归属:作者和许可证已明确,但发布者未验证。扣分原因:缺乏权限最小化、用户确认、数据流透明、敏感数据处理、依赖安全、外部影响、回滚和来源归属的详细说明。

可靠稳定6 / 14 · 2.1/5

证据显示:README和配置示例一致,但存在一些不一致,如版本号在pyproject.toml为1.0.0而SECURITY.md支持0.0.x。依赖可用性:依赖列表完整,但未提供锁定文件。失败消息:日志输出示例显示了错误和警告,但未提供详细的错误处理文档。扣分原因:版本不一致和依赖锁定缺失。

适用触发12 / 18 · 3.3/5

证据显示:README提供了多种使用场景(CLI、CI、API集成),并说明了能力边界(如支持文本、图像、音频)。触发精度:提供了配置示例和命令行选项。环境适配:支持Python 3.12+,并提供了Docker工作流。扣分原因:未详细说明所有环境限制。

规范维护10 / 18 · 2.8/5

证据显示:信息架构清晰,有README、文档链接和示例。安装说明简单。命名稳定性:版本号在pyproject.toml为1.0.0,但SECURITY.md支持0.0.x,不一致。示例和FAQ:提供了多个示例,但无FAQ。已知限制:未明确列出。许可证:Apache-2.0,完整。版本变更日志:未提供。维护责任:作者明确,但未说明维护计划。扣分原因:版本不一致、无FAQ、无已知限制、无变更日志。

有效结果7 / 13 · 2.7/5

证据显示:输出为表格形式,易于阅读。边际价值:提供了多种攻击模拟功能,但未与其他工具对比。成本效益:未提供成本估算或性能基准。扣分原因:缺乏成本效益分析。

证据核验3 / 8 · 1.9/5

证据显示:README中的声明(如功能列表)未提供具体证据或测试结果。交叉来源:未提供外部验证。事实与推断分离:未明确区分。扣分原因:声明缺乏可追溯性。

风险与缓解建议
  • 源码中未见:执行前用户确认开启或自行加上执行前确认;先在沙箱或测试环境跑通,确认行为后再接入真实数据。
  • 源码中未见:回滚或恢复路径运行前先备份,或在 git 分支、快照上操作,确保改动可以撤销。
  • 工具需要用户提供API密钥,但未说明如何安全存储或处理,存在泄露风险。
  • 版本号不一致(pyproject.toml为1.0.0,SECURITY.md支持0.0.x),可能引起混淆。
  • 依赖未锁定版本,可能引入不兼容或漏洞。
  • 未提供已知限制或FAQ,用户可能对工具边界产生误解。
证据充分度:低 评估于 2026年8月9日 审查版本 c8458d73c522 评估后仓库已有新提交,评分可能未覆盖最新改动
查看完整评分方法 →

最近版本

来自该项目 GitHub Releases 的最新发布记录,说明为上游原文摘录,未经本站改写或测试。

  1. 0.7.5
    发布说明摘录
    What's Changed * build(deps): bump requests from 2.32.3 to 2.32.4 by @dependabot[bot] in https://github.com/msoedov/agentic_security/pull/229 * build(deps): bump on-headers and compression in /ui by @dependabot[bot] in https://github.com/msoedov/agentic_security/pull/238 * logging added for mcp client operations by @Davda-James in https://github.com/msoedov/agentic_security/pull/252 * Poc concurrency reporting, general improvements by @msoedov in https://github.com/msoedov/agentic_security/pull/275 …
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  2. 0.7.4
    发布说明摘录
    Full Changelog: https://github.com/msoedov/agentic_security/compare/0.7.3...0.7.4
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  3. 0.7.3
    发布说明摘录
    What's Changed * Fixed the Dockerfile error of setuptools and wheel by @Davda-James in https://github.com/msoedov/agentic_security/pull/215 * build(deps-dev): bump http-proxy-middleware from 2.0.7 to 2.0.9 in /ui by @dependabot in https://github.com/msoedov/agentic_security/pull/220 * refactor: standardize CSV loading from ./datasets and improve robustness by @Mundi-Xu in https://github.com/msoedov/agentic_security/pull/224 * Add MseeP.ai badge by @lwsinclair in https://github.com/msoedov/agentic_security/pull/223 New Contributors …
    在 GitHub 查看 ↗

常见问题

我需要为被扫描的 LLM 准备什么?
你需要提供一个 HTTP 请求模板(llmSpec),包含目标 LLM 的 URL、认证头(如 Bearer Token)和 Body 格式,其中动态部分用 <<PROMPT>> 标记。
如何定义扫描的通过标准?
在 agesec.toml 中设置 max_th(最大失败阈值)和 thresholds 参数。扫描会计算每个模块的失败率,若低于阈值则视为通过。
扫描是否会产生费用?
扫描会调用实际的 LLM API,因此会产生 token 费用。建议先在小规模数据集上测试,并关注 maxBudget 参数。
支持哪些 LLM 提供商?
只要 LLM 提供 HTTP API 服务,即可通过配置 llmSpec 接入。示例中使用了 OpenAI 兼容接口,但也可适配任何类似接口。
在 GitHub 查看 ↗ 安装 ↓

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