一、检测质量与服务容量，必须在同一条请求上测量 📡

AI 时代！人人都在深耕 AI 安全，你缺的就是这关键一步！

AI 正重塑安全边界，与其在门外徘徊，不如直接掌握主动权！

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Analyse Bench 是一个面向提示注入检测 API 的模块化黑盒基准客户端，通过统一 HTTP 合约比较决策、覆盖率和开放环路负载表现，而不需要访问检测器源代码。它同时计算混淆矩阵、Precision/Recall/F1、FPR/FNR、Wilson 区间与 PR 曲线，并执行 smoke、steady、阶梯、峰值、浸泡和过载恢复测试。📊 它补上的不是另一个准确率公式，而是检测器在真实请求压力下还能否保持同一安全决策。

很多团队离线跑完固定数据集就宣布检测服务可上线，却没有把超时、429、生成器丢请求、排队延迟和恢复时间计入漏检。⚠️ 当调用方在超时后 fail-open，容量问题会直接变成安全绕过。即使服务正常返回时召回很高，只要高峰期大量请求没有获得有效判定，系统的有效覆盖率就会下降。

Oxo Security 的判断是：提示注入检测服务的安全 SLO 必须同时包含“答对”和“来得及答”。⏱️ 只报告 p95 延迟会隐藏未发送或被丢弃的请求；只报告 F1 又会忽略不同语言、上下文字段和攻击投递方式的差异。

二、统一合约先解决“比较的不是同一件事” 🔌

不同检测 API 对输入字段的假设不同：有的只读文本，有的需要 system/user/tool 分层，有的返回布尔值，有的返回方向不同的分数。Analyse Bench 通过版本化合约、严格响应校验和可配置嵌套适配，把输入与输出规范化。🧩 如果字段映射错误，一个优秀检测器也会在基准中显得很差；如果把期望标签发给服务，基准又会无意泄题。

项目明确不把标签传给适配器编码路径，并限制凭证只能通过环境变量引用；结果保留数据 ID、标签和时序，但不记录原始提示、响应体或解析后的凭证。🔐 这些设计让性能审计不必新建一份敏感攻击语料副本。

完整流程应包含：

• 🗂️ 导入时固定数据来源、版本、许可证和内容哈希；
• 🧹 检查精确重复、近重复和模板组，按组切分开发/评测集；
• 
  🧪 先校验 API 合约，再跑检测质量；
• 🚦 经明确授权后才对自有目标执行负载测试；
• 📉 将超时、错误、截断、丢弃与有效判定使用同一请求分母；
• 🔁 压力结束后继续测量恢复阶段，避免只看峰值瞬间。

黑盒并不意味着缺少证据，而是证据要落在可重复输入、标准化输出和可审计时序上。✅ 对专有检测器尤其如此：不暴露模型和规则，也能比较部署行为。

三、内置Mock通过，只证明管线能跑通 🧯

🎯【内置Mock通过，只证明管线能跑通 🧯】

这一节真正关键的不是「内置Mock通过，只证明管线能跑通 🧯」这个概念本身，而是它背后的判断路径、执行边界和可复用方法。

它怎样落到真实安全团队的工作流里？哪些细节会直接影响 AI 代理的可靠性？

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