LLM Security Toolkit 的目标是创建一个全面的、标准化的、开源的AI安全工具平台，涵盖从静态检测到动态测试的全链条安全能力。
- 静态扫描引擎: Pickle、Config、Keras 文件安全扫描
- 安全加载器: 强制安全的模型加载
- CLI工具: 命令行安全审计工具
- 标准化接口: 统一的扫描结果格式
- 模块化架构: 插件化的扫描器设计
- 🔄 自动化: 将之前15天的手动安全技巧全部工具化
- 📏 规范化: 清晰的代码结构便于社区贡献
- 🎯 完整性: 预留了动态测试和红队能力的框架
# 新增扫描器
- TensorFlow SavedModel 扫描器
- JAX/Flax 模型扫描器
- ONNX 模型扫描器
- Diffusers 模型扫描器
# 云服务集成
- HuggingFace Hub 安全扫描
- AWS S3 批量扫描
- Google Cloud Storage 扫描# 新增安全加载器
SafeLoader.load_tensorflow_model()
SafeLoader.load_onnx_model()
SafeLoader.load_diffusers_pipeline()
# 高级安全特性
- 模型完整性验证 (哈希校验)
- 依赖安全检查
- 运行时监控钩子# 安全审计报告
- HTML/PDF 安全报告生成
- 风险趋势分析
- 合规性检查报告
# 可视化界面
- ✅ Web 界面 (Flask) - 已实现基础版本
- 扫描结果可视化
- 历史审计追踪# llm_sec/redteam/
├── jailbreak/ # Jailbreak 攻击
│ ├── dan_attacks.py # DAN 系列攻击
│ ├── cipher_attacks.py # 编码攻击
│ └── prompt_injection.py # 提示注入
├── privacy/ # 隐私攻击
│ ├── membership_inference.py
│ └── data_extraction.py
└── adversarial/ # 对抗攻击
├── gradient_attack.py
├── watermark_attack.py# 自动化红队测试
redteam_runner = RedTeamRunner(model)
results = redteam_runner.run_all_attacks()
# 智能攻击生成
attack_generator = AttackGenerator(model)
new_attacks = attack_generator.generate(prompt)- 分布式扫描: 支持大规模模型仓库
- 实时监控: 生产环境运行时防护
- 合规管理: SOX, GDPR, 等保合规
- 审计追踪: 完整的安全审计日志
# 使用AI发现新威胁
threat_discovery = AIDiscovery(model)
new_patterns = threat_discovery.find_anomalies(dataset)
# 自动生成安全规则
rule_generator = SecurityRuleGenerator()
rules = rule_generator.generate_from_attacks(attack_logs)- 插件市场: 第三方扫描器插件
- 数据集: 恶意样本共享平台
- 最佳实践: 安全指南和教程
- 认证体系: 安全工具认证
- 在线课程: AI安全工程师培训
- 认证考试: 官方安全能力认证
- 研讨会: 定期安全研究分享
2025 Q1: v1.1 扩展扫描能力
2025 Q2: v1.2 增强安全加载器
2025 Q3: v1.3 报告和可视化
2025 Q4: v2.0 动态测试框架
2026 Q1: v2.5 企业级功能基础
2026 Q2: v3.0 完整企业平台
2026 Q3+: 生态系统建设
- 新AI框架扫描器
- 关键安全漏洞修复
- 性能和稳定性改进
- 红队攻击自动化
- 新型威胁检测
- 云服务集成
- 可视化界面
- 报告生成
- 教育内容
- 插件系统: 更灵活的插件加载机制
- 配置管理: 统一的配置和规则管理
- 错误处理: 更健壮的错误处理和恢复
- 并发扫描: 多线程/异步扫描支持
- 缓存机制: 扫描结果缓存
- 增量扫描: 仅扫描变更部分
- GitHub Stars: 1000+ stars
- Contributors: 50+ 活跃贡献者
- Downloads: 10,000+ 月下载量
- Supported Frameworks: 10+ AI框架
- Detection Coverage: 95%+ 已知威胁
- 行业采用: 被3+大型AI公司采用
- 学术引用: 在5+安全研究论文中引用
- 标准制定: 参与AI安全标准制定
- 教育影响: 培训1000+安全工程师
这个路线图不是一成不变的，它会随着社区反馈和技术发展不断调整。最重要的是，我们要保持开放、协作的精神，一起把AI安全变得更加系统化和民主化。
加入我们，一起把AI安全从"艺术"变成"科学"! 🚀🛡️