AI-Infra-Guard：检测AI系统潜在安全风险的开源工具

综合介绍

AI-Infra-Guard 是由腾讯混元安全团队朱雀实验室开发的一款开源AI基础设施安全评估工具，旨在帮助用户快速发现和检测AI系统中的潜在安全风险。该工具支持对30多种AI框架和组件进行指纹识别，内置超过200个安全漏洞数据库，适用于个人开发者、企业运维人员以及安全研究者。通过高效扫描和易用性设计，用户无需复杂配置即可完成AI系统的安全巡检。项目托管于GitHub，采用MIT许可证开放源代码，欢迎社区贡献指纹规则和漏洞数据。AI-Infra-Guard不仅适用于AI开发环境的安全检测，还能集成到DevSecOps流程中，为企业提供轻量、实用的安全解决方案。

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功能列表

• 高效指纹识别: 支持识别包括LangChain、Ollama、Gradio、Open-WebUI、ComfyUI等在内的30多种AI组件，快速定位目标系统使用的技术栈。
• 漏洞扫描: 内置200多个安全漏洞匹配规则，检测AI基础设施中的潜在威胁并提供CVE漏洞信息。
• AI分析报告: 可选集成混元大模型或其他AI模型，生成详细的安全分析报告和修复建议。
• 本地一键检测: 支持本地环境扫描，无需额外网络请求，保护数据隐私。
• 多目标扫描: 支持同时扫描多个IP或域名，提升大规模检测效率。
• 可视化界面: 提供Web UI操作模式，方便用户直观查看扫描结果。
• 灵活规则定制: 用户可通过YAML文件自定义指纹和漏洞规则，适应特定需求。

使用帮助

AI-Infra-Guard 是一个命令行工具，同时支持可视化界面操作。以下是详细的安装和使用指南，帮助用户快速上手。

安装流程

1. 环境准备
   • 系统要求：支持Linux、macOS、Windows。
   • 依赖：需要安装 Go 语言环境（建议版本 1.18 或更高）。
   • 可选：若使用AI分析功能，需配置混元大模型 token 或其他模型的 API Key（如 OpenAI）。
2. 下载工具
   • 访问 GitHub Releases 页面，根据操作系统下载最新版本的二进制文件（如 ai-infra-guard-linux-amd64）。
   • 或者从源码构建：

     git clone https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard.git
     cd AI-Infra-Guard
     go build -o ai-infra-guard main.go
     

3. 验证安装
   • 在终端运行以下命令检查版本：

     ./ai-infra-guard --version
     

   • 若显示版本号（如 v0.0.6），说明安装成功。

功能操作流程

1. 本地一键检测

• 用途：快速扫描本地运行的AI系统。
• 操作步骤：
  1. 确保本地AI服务正在运行。
  2. 在终端输入：

     ./ai-infra-guard -localscan
     

  3. 工具会自动检测本地端口和服务，输出识别到的AI组件和潜在漏洞。
• 输出示例：

[INFO] Detected Component: Gradio
[VULN] CVE-2023-1234: Vulnerability in Gradio v3.0

2. 扫描单个目标

• 用途：检测指定IP或域名的AI系统。
• 操作步骤：

1. 输入命令并指定目标：

   ./ai-infra-guard -target 192.168.1.1
   

2. 工具将扫描目标地址，识别AI组件并列出安全风险。

• 注意：确保目标可访问，否则会提示连接失败。

3. 扫描多个目标

• 用途：批量检测多个地址。
• 操作步骤：

1. 运行多目标扫描命令：

   ./ai-infra-guard -target 192.168.1.1 -target example.com
   

2. 或者将目标写入文件（如 targets.txt），每行一个地址：

   192.168.1.1
   example.com
   

3. 使用文件输入扫描：

   ./ai-infra-guard -file targets.txt
   

4. 扫描完成后，结果会逐一显示。

4. AI分析功能

• 用途：生成详细的安全报告和修复建议。
• 操作步骤：

1. 获取混元 token（或配置其他模型的 API Key，如 OpenAI）。
2. 运行带AI分析的扫描：

   ./ai-infra-guard -target example.com -ai -token [your-token]
   

3. 输出将包括漏洞详情和修复建议：

[REPORT] Component: LangChain
[VULN] CVE-2023-5678
[FIX] Update to version 1.2.3

5. 可视化界面操作

• 用途：通过Web界面查看扫描结果。
• 操作步骤：

1. 启动Web服务：

./ai-infra-guard -ws

2. 打开浏览器，访问 http://localhost:8080。
3. 在界面输入目标地址，点击“扫描”按钮，实时查看结果。

• 界面功能：
• 显示扫描进度。
• 列出检测到的组件和漏洞。
• 下载报告文件。

自定义规则

• 路径：指纹规则位于 data/fingerprints 目录，漏洞规则位于 data/vuln 目录。
• 操作步骤：

1. 编辑 YAML 文件，例如添加新的指纹规则：

   info:
   name: my-component
   author: User
   severity: info
   http:
   - method: GET
   path: "/"
   matchers:
   - body: "unique-string"
   

2. 保存后重新运行扫描，工具会加载新规则。

注意事项

• 网络权限：扫描外部目标时，确保有合法授权，避免违反法律。
• 性能优化：多目标扫描时，建议根据硬件配置调整并发数（默认优化良好）。
• 更新工具：定期检查 GitHub Releases，下载最新版本以获取更多指纹和漏洞数据。

通过以上步骤，用户可以轻松使用 AI-Infra-Guard 检测AI系统的安全性，无论是本地开发环境还是企业级部署，都能快速上手并获得实用结果。