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腾讯朱雀开源 AI 红队工具:1900+CVE、14 大类 MCP 风险,给 Agent 做上线前安全体检

当前时间： 2026-08-22 10:42:31 分类：办公文件 评论(0)
腾讯朱雀开源 AI 红队工具:1900+CVE、14 大类 MCP 风险,给 Agent 做上线前安全体检
本文仅技术分享，安全测试仅允许针对自己拥有授权的资产，请勿用于未授权渗透。
现在几乎人人都在搭建 AI 应用：本地跑 Ollama 推理，vLLM 做后端服务，ComfyUI 生成图像，Dify/Coze 拖拽编排 Agent 工作流，接入各式各样 MCP Server 扩展能力。身边十个开发者，八个正在折腾 Agent 生态。
但绝大多数人都忽略一个致命问题：你的整套 AI 系统，真的安全吗？
传统安全工具 Nessus、Nmap、Burp Suite 擅长服务器、Web 漏洞，面对 MCP 投毒、Skill 语义劫持、系统提示词泄露、Agent 工具滥用这类 AI 原生漏洞，基本完全失效。
手动测试又极其低效：自己绞尽脑汁编写刁钻问题，很容易出现漏测；安装一堆 MCP、Skill，很难逐行审计源码，恶意逻辑藏在描述、注释里肉眼很难识别；Agent 即将上线，却没有一套标准化手段验证会不会失控。
直到腾讯朱雀实验室开源 AI‑Infra‑Guard（简称 AIG），入选 Black Hat Europe 2025 Arsenal，把内部使用的 AI 红队整套能力对外开源。它不是简单正则匹配 CVE 的脚本，是一套覆盖底层 AI 基础设施、Agent 工作流、MCP/Skill 供应链、模型越狱评估的完整 AI 红队平台。GitHub 已经四千多 Star，腾讯、DeepSeek、工行、B 站、vivo、OPPO 等企业，多所高校都在落地使用。
01
AIG 到底解决哪些真实痛点
我自己踩过两个非常典型的坑，相信很多做 Agent 开发的同学深有体会。
  1. Skill 与 MCP 黑盒风险：Agent 安装一堆 Skill、对接多个 MCP 服务，不清楚内部会执行什么操作。翻看源码效率极低，很多恶意逻辑藏在工具描述、伪装注释中，肉眼很难识别投毒、Rug Pull、语义劫持。
  2. Agent 上线前安全验证难：对接内部知识库、业务系统的 Agent 准备上线。担心提示词泄露、间接注入、工具越权执行。只能人工构造问题测试，覆盖面不全，无法复现多轮诱导攻击。一旦 Agent 失控，不是简单报错，它会真实调用工具：篡改数据库、发送错误邮件、泄露内部资料，事后排查成本极高。
AIG 就是为这类 AI 专属安全场景而生。它有完整 Web 平台，也支持命令行二进制、Python SDK、OpenClaw Skill 多种形态，不用完整部署整套平台，按需取用模块。
02
五大核心模块，覆盖 AI 全栈攻击面
对照官方 README[ZH.md](ZH.md)，AIG 划分五大能力模块，覆盖从底层推理服务到上层 Agent 插件全链路。
1. ClawScan OpenClaw 安全扫描
面向 OpenClaw 生态专属扫描引擎，检测不安全配置、Skill 风险、CVE 漏洞、隐私泄露。安全引擎来自朱雀实验室，Skill 情报数据与科恩实验室联合共建。如果你使用 OpenClaw，直接安装aig‑agent‑redteam这个 Skill，无需部署完整平台。
安装命令：
npx skills add https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard.git --skill aig-agent-redteam
安装完成后直接用自然语言下达指令，例如 “对当前 Agent 做一次完整安全检测”“扫描我已安装 MCP 与 Skill 安全风险”。扫描能力在本地执行，不会把你的权限配置、业务数据外传，保障敏感配置不泄露。执行结束生成本地报告，不只是风险评分，附带完整 Payload、Agent 原始响应、可落地修复建议，证据链完整，方便定位修改。
2. Agent Scan Agent 红队扫描
对标 OWASP Top10 for Agentic Applications（ASI 2026）标准，LLM 驱动多阶段红队流程：信息收集 → 漏洞探测 → 风险分级研判。
支持 Dify、Coze，也支持自定义 HTTP Agent 接口。你甚至可以导入 Chrome 抓包 HAR 文件，让工具学习目标 Agent 接口调用逻辑，自动化开展红队测试。
它不止简单单轮提问，内置多轮对抗攻击策略：
  • 构造大量正常问答上下文降低模型警惕，再抛出诱导提问；
  • 攻击 Agent 和目标 Agent 多轮对话博弈，依据上一轮响应动态生成 Payload；
  • 多套策略交叉验证，确认是否存在系统提示词泄露、间接注入、工具滥用、越权访问。
实测对接内部知识库 Agent，仅十余分钟输出完整安全评估报告，可以发现很多人工测试漏掉的 AI 原生漏洞。不再依靠主观感觉判断 Agent 安不安全，有可复现的实测证据。
3. MCP Server & Agent Skills 供应链扫描
这是当前生态最关键模块，覆盖14 大类 MCP/Skill 安全风险。支持三种输入源：本地源代码、GitHub 远程仓库 URL、在线远程 MCP 服务，无需运行服务即可完成审计。
重点高危风险类型：
  • 工具投毒：MCP 工具描述暗藏隐藏指令，诱导 Agent 执行未授权操作；
  • Rug Pull 骗局：前期行为正常，等待用户审批授权之后才触发恶意逻辑，极难人工排查；
  • 语义劫持：恶意 Skill 匹配高频业务意图，抢占调用优先级，优先执行恶意逻辑；
  • 幽灵指令：在 [SKILL.md](SKILL.md) 伪装成注释写入恶意 Prompt，加载阶段注入 Agent 上下文；
  • 同时覆盖工具覆写、恶意代码执行、数据窃取、包名劫持等威胁。
该模块可以独立使用，提供aig‑skill‑scanPython 包，直接嵌入 CI/CD 流水线，PR 提交时自动扫描 Skill 代码，充当 AI 组件安全门禁。
pip install aig-skill-scanexport LLM_API_KEY="your-api-key"aig-skill-scan --repo /path/to/skill -m deepseek-v4-flash -o result.json
4. AI 基础设施漏洞扫描
指纹识别100+AI 组件，匹配 1900 + 公开 CVE 漏洞库。覆盖 vLLM、Ollama、llama.cpp 推理引擎；Gradio、LangChain、Streamlit 开发框架；ComfyUI、n8n、Dify、Coze 应用平台。输入 IP / 域名自动识别版本，匹配漏洞库输出风险等级与修复方案。
之前朱雀实验室预警过大量本地部署 Ollama 默认配置高危漏洞，公网暴露直接被攻击者接管服务器，这类传统扫描器识别不到的 AI 组件漏洞，AIG 可以检出。项目也跟进供应链威胁，可检测 LiteLLM 这类热门库的供应链攻击。
5. 大模型越狱评估
内置高质量越狱测试数据集，批量执行各类 Prompt 对抗攻击。支持多模型横向对比输出报告，直观对比不同大模型抗越狱能力。
03
多种部署方式
⚠️重要官方提醒：WebUI 版本没有鉴权认证机制，严禁部署到公网，仅限内网本地使用。
方式一：完整 Web 平台（Docker，推荐体验全部能力）
最低硬件要求：4G 内存、10G 磁盘。
git clone https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard.gitcd AI-Infra-Guarddocker-compose -f docker-compose.images.yml up -d
也可以使用一键脚本：
curl https://raw.githubusercontent.com/Tencent/AI-Infra-Guard/refs/heads/main/docker.sh | bash
部署完成访问：http://localhost:8088
默认账号密码 admin/admin，登录后务必第一时间修改密码。Web 界面原生中文，操作简单，扫描任务进度实时展示，报告支持导出，同时提供完整 API 与 Swagger 接口文档，便于二次集成。
方式二：独立二进制命令行（不想启动 Web，快速扫描）
下载对应平台二进制文件，直接终端执行，无需完整部署整套服务。
# 扫描单个目标./ai-infra-guard -target http://127.0.0.1:11434# 批量扫描多个目标./ai-infra-guard -target 192.168.1.100 -target example.com# 开启AI分析，调用大模型生成修复建议./ai-infra-guard -target http://127.0.0.1:8000 -ai -token your-token
方式三：OpenClaw Skill 模式
只需要 Agent 安全红队能力，直接安装 skill，零平台部署成本，自然语言驱动扫描。
方式四：CI/CD 流水线集成
使用aig‑skill‑scan Python 包，把 Skill/MCP 供应链扫描嵌入研发流水线，代码提交自动安全审计。
项目插件化架构，指纹规则、CVE 规则、MCP 扫描规则、越狱数据集全部支持 YAML/JSON 自定义扩展。开源协议 Apache‑2.0，支持商业场景二次修改使用。
04
客观看待项目局限
没有完美工具，官方文档明确写明限制，实操也会遇到：
  1. Web 版无鉴权，禁止公网部署；
  2. Agent Scan 目前原生优先适配 Dify、Coze，自定义 Agent 需要提供接口 / HAR 文件；
  3. Pro 版本需要邀请码，功能差异没有对外公开；
  4. 扫描依赖 LLM 语义理解，并非纯确定性静态扫描，会存在误报、漏报，我实测也遇到过判断偏严格的情况，结果需要人工复核；
  5. 运行平台形态，需要配置 LLM API Token 作为底层分析基座。
05
AI 安全不要等出事再救火
强大 Agent 的能力来自工具、上下文、外部插件，风险也同步来源于此。没有权限的 AI 最多输出错误回答；一旦授予执行权限，失控代价极高：篡改业务数据、发送错误通知、泄露内部提示词与业务资料。
这和 2000 年初 Web 行业非常相似：所有人疯狂上线业务，忽略 SQL 注入、XSS 等安全问题，直到拖库、挖矿事件爆发才紧急补救。现在 AI 应用正在重演历史。
AIG 的价值不只是一个扫描工具，它提供一套完整 AI 红队方法论：从底层推理基础设施，到 Agent 编排工作流，再到 MCP/Skill 供应链，每一层都需要专门安全检测。
上线 Agent 之前，花几分钟部署 AIG 做一轮安全审计，把风险前置，远比事后复盘日志成本低得多。
GitHub 项目地址

https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard

提醒：仅对自己拥有授权的资产执行安全检测，遵守网络安全相关法律法规。
06
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