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活跃·★ 2.0k·Apache-2.0·更新于 2026-10-19
★ 时下流行

Agentic Security 是一个开源扫描器,用来探测大模型和智能体工作流中的漏洞。README 列出的能力有:覆盖文本、图像和音频的多模态攻击,多步骤越狱序列,用随机输入做模糊测试,对接 API 并用大量攻击场景做压力测试,以及能随模型防御而调整的强化学习攻击。它面向希望在上线前发现弱点的开发者、研究人员和安全团队。

用 `pip install agentic_security` 安装,用 `agentic_security` 启动网页界面(默认监听 8718 端口,可用 `--port` 和 `--host` 修改)。被测目标用一段纯文本的 HTTP 描述来配置,比如向 OpenAI 风格的 chat completions 地址发 POST 请求并带 `Authorization: Bearer` 头,扫描时 `>` 会被替换成每一条攻击提示词。可以放入带 `prompt` 列的自己的 CSV 数据集,也可以作为 CI 检查运行:`agentic_security init` 会生成包含 LLM 描述、最大预算和失败阈值的 `agesec.toml`。README 里有些章节(比如添加集成模板)还标着 TBD。许可证为 Apache。

本文根据项目 README 和公开仓库数据整理,我们没有实际试用过该工具。数据截至 2026-10-25。

许可证
Apache-2.0
最新发布
0.7.5 · 2026-06-03
最近提交
2026-10-19
贡献者
36
复刻数
296
未关闭的 issue 和 PR
11
首次发布
2024-04-11
PyPI 包
agentic_security 1.0.0 · 185 上周下载

来源:GitHub、npm 和 PyPI 的公开接口。

#AI安全#大型语言模型#漏洞扫描器#越狱检测#模糊测试
$ 安装
$ pip install agentic_security
↗ 访问官网★ GitHub
01

功能特性

01多模态攻击
02多步越狱攻击
03全面模糊测试
04API集成与压力测试
05基于强化学习的攻击
02

为什么选择它

+一个工具涵盖多种攻击类型:多模态、多步骤越狱、模糊测试和强化学习探测
+只要是 HTTP 形式的 LLM 接口,都可以用纯文本请求描述来测试
+可通过配置文件、预算和失败阈值作为 CI 检查运行
+可以用 CSV 文件导入自己的提示词数据集
03

权衡点

!只应扫描你自己拥有或已获授权测试的系统;扫描会发送大量攻击提示词,可能产生 API 费用(所以才有预算设置)
!README 有部分内容仍标着 TBD,比如添加 LLM 集成模板
!请求描述里要填 API 密钥,配置文件必须妥善保管
!扫描器能发现一部分弱点,但不能证明系统是安全的
05

维护状况检查

活跃检查日期: 2026-10-27
最近提交
2026-10-19
近 90 天提交数
59
近 90 天发布数
0
最新发布
0.7.5 (2026-06-03)
未关闭 issue
11
近期 issue 至少有一条评论的比例
5/9
近 12 周每周提交数
近 12 周每周提交数: 1, 8, 1, 4, 14, 0, 3, 0, 0, 0, 11, 0

最早的一周在左边,最近 4 周为橙色。数据来源:GitHub 提交统计。

状态规则:GitHub 上已归档 = 已归档;最近提交在 90 天内 = 活跃;91 到 365 天 = 放缓;更久 = 停滞。所有数字来自所示日期的 GitHub API。

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issue 标题引自 GitHub。请打开链接确认该问题是否仍适用于你使用的版本。

04

适合谁

适合选它的情况
  • 想用多模态攻击、多步越狱、模糊测试和强化学习探测,对自己的 LLM 或智能体接口做红队测试。
  • 目标是任意 HTTP API:用纯文本请求描述即可。
  • 想把它作为 CI 检查,设置预算和失败阈值,并使用自己的 CSV 提示词数据集。
建议换别的情况
  • 你没有测试目标系统的授权:只能扫描自己的或获准测试的系统。
  • 你需要在安装前审查 MCP 服务器:它测试的是模型接口,不是 MCP 服务器代码。
  • 你在意 API 费用:扫描会发送大量攻击提示词。
06

与同类的区别

mcp-scanner logovs mcp-scanner★ 1.1k

MCP Scanner 检查 MCP 服务器、工具及其代码。Agentic Security 向你部署的模型或智能体发送攻击提示词。

完整横向对比 →
07

兼容性

Garak
支持
已通过文档验证
InspectAI
支持
已通过文档验证
llm-adaptive-attacks
支持
已通过文档验证
Hugging Face Datasets
支持
已通过文档验证
Local CSV Datasets
支持
已通过文档验证
08

快速开始

1
$ pip install agentic_security
09

使用场景

↳AI系统漏洞测试
↳LLM安全研究
↳AI的开发安全运维
10

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本页内容
01功能特性02为什么选择它03权衡点05维护状况检查04适合谁06与同类的区别07兼容性08快速开始09使用场景10同类工具
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agentic_security
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面向大模型和智能体工作流的开源漏洞扫描器

2.0k296Apache-2.0
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