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AI大模型红队自动化渗透测试平台 AI大模型红队安全测试套件,160+攻击载荷覆盖提示注入、越狱、数据提取等核心风险,支持自适应攻击引擎与可视化漏洞热图,仅限授权渗透测试使用。 使用说明 核心概述 RedPincer 是一款专为 LLM/AI 大语言模型设计的自动化红队安全测试工具,由安全研究者 rustyorb 开发。该工具以 Web 仪表盘形式提供完整的渗透测试工作流,支持对 OpenAI、Anthropic、OpenRouter 及任意兼容 OpenAI 格式的 API 端点进行系统性安全评估。 核心功能 攻击引擎:内置 160+ 基础攻击载荷,覆盖四大核心类别——提示注入(40 种)、越狱攻击(40 种)、数据提取(40 种)、护栏绕过(40 种)。通过 20 种变体转换(Unicode 编码、大小写轮换、混淆等)生成总计 3,200 种测试排列组合。支持攻击链模板({{previous_response}})实现多步骤渗透,并具备 AI 驱动的自适应攻击生成能力——利用目标模型自身生成针对其弱点的新型攻击载荷。 智能分析:采用启发式响应分类器,可识别"解释后拒绝"等复杂模式以降低误报;支持漏洞热图可视化、自定义加权评分体系(A+ 至 F)、多目标横向对比及回归测试基线管理。 合规设计:纯客户端架构,API 密钥本地存储不上传;NDJSON 流式传输实现实时结果反馈;无需额外 LLM 调用即可完成分级评估,避免二次成本。 显著优势 覆盖面广:160+ 载荷 × 20 变体 = 3,200 测试场景,模型专用攻击适配 GPT、Claude、Llama 系列 自适应智能:分析弱点后自动生成针对性后续攻击,实现半自主渗透 工程成熟度:Next.js 技术栈、完整 CI/CD 工作流、生产级部署支持 生态协同:与姊妹工具 RedClaw(CLI 自主代理)形成完整测试矩阵 潜在局限 依赖外部 API:测试本身消耗目标模型 Token,大规模测试成本不可忽略 启发式局限:分类器基于模式匹配,新型攻击变体可能出现漏检 无主动防御:纯攻击侧工具,不提供实时防护或缓解建议生成 法律风险:明确标注"仅限授权测试",但工具本身无技术机制阻止滥用 适合人群 AI 安全研究员与红队成员 企业 LLM 应用安全团队(需具备渗透测试授权流程) 模型提供商内部安全评估团队 合规审计机构(需配合正式授权文件使用) 常规风险提示 ⚠️ 法律合规:未经授权测试第三方系统违反 CFAA、GDPR 等法规,可能导致刑事/民事责任⚠️ 数据泄露:数据提取类测试可能意外暴露敏感训练数据或系统提示词⚠️ 模型滥用:自适应攻击生成功能可能被滥用于优化恶意提示注入⚠️ 供应链风险:npm 依赖需审计,建议锁定版本并扫描漏洞 --- 配套工具 RedClaw 提供 CLI/TUI 自主多策略渗透能力,两者结合可覆盖手动+自动化完整测试场景。 原始说明 AI/LLM red team testing skill. Point at any LLM API endpoint and run automated security assessments. 160+ attack payloads across prompt injection, jailbreak,...
AI大模型红队自动化渗透测试平台
AI大模型红队安全测试套件,160+攻击载荷覆盖提示注入、越狱、数据提取等核心风险,支持自适应攻击引擎与可视化漏洞热图,仅限授权渗透测试使用。
RedPincer 是一款专为 LLM/AI 大语言模型设计的自动化红队安全测试工具,由安全研究者 rustyorb 开发。该工具以 Web 仪表盘形式提供完整的渗透测试工作流,支持对 OpenAI、Anthropic、OpenRouter 及任意兼容 OpenAI 格式的 API 端点进行系统性安全评估。
攻击引擎:内置 160+ 基础攻击载荷,覆盖四大核心类别——提示注入(40 种)、越狱攻击(40 种)、数据提取(40 种)、护栏绕过(40 种)。通过 20 种变体转换(Unicode 编码、大小写轮换、混淆等)生成总计 3,200 种测试排列组合。支持攻击链模板({{previous_response}})实现多步骤渗透,并具备 AI 驱动的自适应攻击生成能力——利用目标模型自身生成针对其弱点的新型攻击载荷。
智能分析:采用启发式响应分类器,可识别"解释后拒绝"等复杂模式以降低误报;支持漏洞热图可视化、自定义加权评分体系(A+ 至 F)、多目标横向对比及回归测试基线管理。
合规设计:纯客户端架构,API 密钥本地存储不上传;NDJSON 流式传输实现实时结果反馈;无需额外 LLM 调用即可完成分级评估,避免二次成本。
⚠️ 法律合规:未经授权测试第三方系统违反 CFAA、GDPR 等法规,可能导致刑事/民事责任
⚠️ 数据泄露:数据提取类测试可能意外暴露敏感训练数据或系统提示词
⚠️ 模型滥用:自适应攻击生成功能可能被滥用于优化恶意提示注入
⚠️ 供应链风险:npm 依赖需审计,建议锁定版本并扫描漏洞
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配套工具 RedClaw 提供 CLI/TUI 自主多策略渗透能力,两者结合可覆盖手动+自动化完整测试场景。
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