# AI-Infra-Guard **Repository Path**: wwj_2020/AI-Infra-Guard ## Basic Information - **Project Name**: AI-Infra-Guard - **Description**: No description available - **Primary Language**: Unknown - **License**: MIT - **Default Branch**: main - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 0 - **Created**: 2025-08-25 - **Last Updated**: 2025-08-25 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README

🛡️ A.I.G (AI-Infra-Guard)

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🚀 腾讯朱雀实验室推出的一站式 AI 红队安全测试平台

**A.I.G (AI-Infra-Guard)** 集成AI基础设施漏洞扫描、MCP Server风险检测与大模型安全体检等能力,旨在为用户提供最全面、智能与易用的AI安全风险自查解决方案。 ## 目录 - [✨ 核心功能](#-核心功能) - [🖼️ 功能展示](#-功能展示) - [🚀 快速开始](#-快速开始) - [🙏 贡献指南](#-贡献指南) - [💬 加入社区](#-加入社区) - [📄 开源协议](#-开源协议) ## ✨ 核心功能

🔍 AI 基础设施漏洞扫描

精准识别 30+ AI 框架组件
覆盖 近400个 已知 CVE 漏洞
如 Ollama、ComfyUI、vLLM 等

🤖 MCP Server 安全检测

基于AI Agent驱动
检测 9 大类MCP安全风险
支持源代码/远程URL扫描

⚡ 大模型安全体检

快速评估Prompt安全风险
内置多个精选越狱评测集
快速获取大模型安全体检报告


## 🖼️ 功能展示 ### A.I.G 主界面 ![AIG首页](img/background.png) ### AI 基础设施漏洞扫描 ![一键扫描发现 AI 组件安全漏洞](img/ai-infra-scan.png) ### MCP Server 安全检测 ![智能分析 MCP Server 安全风险](img/mcp-server.png) ### 大模型安全体检 ![全面评估大模型安全性](img/model-security.png) ### 插件管理

## 🚀 快速开始 ### Docker 一键部署 **系统要求** - Docker 20.10 或更高版本 - 至少 4GB 可用内存 - 至少 10GB 可用磁盘空间 首先,克隆本项目: ```bash git clone https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard.git cd AI-Infra-Guard ``` 然后安装好[Docker相关环境](https://docs.docker.com/get-started/get-docker/),您可以选择以下任一方式部署A.I.G服务: **1. 使用预构建镜像运行 (推荐)** ```bash # 此方法会从 Docker Hub 拉取预构建的镜像,启动速度更快 docker-compose -f docker-compose.images.yml up -d ``` **2. 从源码构建并运行** ```bash # 此方法会使用本地代码构建 Docker 镜像并启动服务 docker-compose up -d ``` 服务启动后,即可访问A.I.G的 Web 界面: `http://localhost:8088` **目录说明** | 目录/文件 | 说明 | 挂载路径 | |------------|------------------|---------------------------| | `uploads/` | 上传文件存储目录 | `/ai-infra-guard/uploads` | | `db/` | 数据库文件目录 | `/ai-infra-guard/db` | | `data/` | 知识库数据目录(指纹库、漏洞库) | `/ai-infra-guard/data` | | `logs/` | 应用日志目录 | `/ai-infra-guard/logs` |
## 📝 贡献指南 A.I.G 的核心能力之一就是其丰富且可快速配置的插件系统。我们欢迎社区贡献高质量的插件和功能。 ### 贡献插件规则 1. **指纹规则**: 在 `data/fingerprints/` 目录下添加新的 YAML 指纹文件 2. **漏洞规则**: 在 `data/vuln/` 目录下添加新的漏洞检测规则 3. **MCP 插件**: 在 `data/mcp/` 目录下添加新的 MCP 安全检测规则 4. **模型评测集**: 在 `data/eval` 目录下添加新的模型评测集 请参考现有规则格式,创建新文件并通过 Pull Request 提交。 ### 其他贡献方式 - 🐛 [报告 Bug](https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard/issues) - 💡 [提出新功能](https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard/issues) - ⭐ [改进文档](https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard/pulls)
## 🙏 致谢 感谢以下安全团队的专业共建:
Keen Lab WeChat Security Fit Security

感谢为 A.I.G 项目贡献代码的开发者:
## 💬 加入社区
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如您有合作需求或问题反馈,可以通过以下邮箱联系我们: zhuque(at)tencent.com

## 📄 开源协议 本项目基于 **MIT 许可证** 开源。详细信息请查阅 [License.txt](./License.txt) 文件。
[![Star History Chart](https://api.star-history.com/svg?repos=Tencent/AI-Infra-Guard&type=Date)](https://star-history.com/#Tencent/AI-Infra-Guard&Date)