AI-Infra-Guard – 腾讯开源的 AI 基础设施安全评估工具

AI-Infra-Guard是什么

AI-Infra-Guard是腾讯开源的高效、轻量级易于使用的 AI 基础设施安全评估工具，能发现和检测 AI 系统中的潜在安全风险。AI-Infra-Guard支持 28 种 AI 框架指纹识别，涵盖 200 多个安全漏洞数据库，支持快速扫描、识别漏洞。工具开箱即用，无需复杂配置，提供灵活的 YAML 规则定义和匹配语法。AI-Infra-Guard核心组件简洁高效，资源占用低，支持跨平台使用。用户基于本地扫描、指定目标或从文件读取目标等多种方式进行安全评估，能结合 AI 分析功能进一步提升检测能力。

AI-Infra-Guard的主要功能

• 高效扫描：支持 28 种主流 AI 框架的指纹识别，快速定位系统中使用的 AI 组件。覆盖 200 多个安全漏洞数据库，全面检测已知的安全风险。
• 漏洞检测：提供详细的漏洞信息，包括漏洞描述、严重性评级和修复建议。支持对多种 AI 组件的安全性评估，如 Gradio、JupyterLab、Triton 等。
• 灵活的使用方式：
  • 提供 WebUI 和命令行两种操作界面，满足不同用户的需求。
  • 支持本地扫描、单个目标扫描、多个目标扫描及从文件读取目标等多种扫描模式。
  • 支持 AI 分析功能，结合外部 AI 模型（如 Hunyuan）进行更深入的安全评估。
• 轻量级设计：核心组件简洁高效，二进制文件体积小，资源占用低。支持跨平台使用，包括 Windows、Linux 和 macOS。
• 易于扩展：用户根据需要自定义规则。提供灵活的匹配语法，支持模糊匹配、正则表达式匹配等多种方式。

AI-Infra-Guard的技术原理

• 指纹识别技术：基于发送 HTTP 请求到目标系统，分析返回的响应内容（如标题、正文、头部等），提取特征信息。用预定义的指纹规则（存储在 YAML 文件中），匹配逻辑（如正则表达式、模糊匹配等）识别目标系统中使用的 AI 框架和组件。
• 漏洞匹配机制：每个识别到的 AI 组件与漏洞数据库中的条目进行匹配。漏洞规则用 YAML 格式定义，包含漏洞的详细信息（如描述、影响范围、修复建议等）。基于逻辑运算符（如 &&、||）组合多个匹配条件，确保漏洞检测的准确性。
• AI 分析增强：支持与外部 AI 模型（如 Hunyuan）集成，基于 API 调用获取更深入的分析结果。AI 模型用在识别复杂的漏洞模式或提供更智能的检测建议。
• 轻量级架构：核心组件基于高效的编程语言（如 Go）编写，确保工具的性能和资源利用率。通过模块化设计，将指纹识别、漏洞匹配、用户界面等功能分离，提升系统的可维护性和可扩展性。
• 跨平台支持：编译为静态二进制文件，工具能在 Windows、Linux 和 macOS 等不同操作系统上运行。

AI-Infra-Guard的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard

AI-Infra-Guard的应用场景

• AI 开发与部署：帮助开发团队在开发和部署 AI 模型时，快速检测框架和组件的安全漏洞，提前修复风险，保障系统安全。
• 云服务安全：云平台扫描 AI 服务，及时发现、修复漏洞，确保用户数据和平台的安全性。
• 安全审计与合规：支持企业进行安全审计，生成漏洞报告，满足行业合规性要求。
• IT 运维管理：企业运维团队定期扫描 AI 系统，监控安全状态，快速响应和修复问题。
• 安全研究与社区贡献：研究人员和社区研究新漏洞检测方法，贡献新的指纹和漏洞规则。