AI-Infra-Guard进阶技巧：提升AI系统安全检测效率的10个方法

【免费下载链接】AI-Infra-Guard AI infrastructure security assessment tool designed to discover and detect potential security risks in AI systems. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/AI-Infra-Guard

AI-Infra-Guard是一款全面的AI基础设施安全评估工具，旨在发现和检测AI系统中的潜在安全风险。作为腾讯朱雀实验室开发的AI红队平台，它集成了ClawScan安全扫描、Agent扫描、AI基础设施漏洞扫描等多种能力，为用户提供一站式AI安全风险自检解决方案。以下是提升其安全检测效率的10个实用技巧，帮助新手和普通用户更高效地使用这款工具。

1. 优化Docker部署配置，实现快速启动 ⚡

AI-Infra-Guard推荐使用Docker Compose进行部署，通过预构建镜像可显著提升启动速度。在部署时，建议使用以下命令拉取官方优化镜像：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/AI-Infra-Guard
cd AI-Infra-Guard
docker-compose -f docker-compose.images.yml up -d

此方法利用Docker Hub的预构建镜像，比从源码构建节省约60%的部署时间。部署完成后，可通过http://localhost:8088访问Web界面开始使用。

2. 配置多源Agent接入，实现全面扫描 🔍

系统支持Dify、Coze和自定义HTTP接口等多种Agent接入方式。在「Agent配置」页面，通过YAML文件导入或表单填写方式添加目标Agent，可同时扫描多个平台的AI应用。

配置技巧：

• Dify Agent需填写app-xxxx格式的API Key
• Coze平台使用pat-xxxx格式认证密钥
• 自定义HTTP接口可配置请求头和响应解析规则

配置完成后使用「Agent接入验证」功能测试连通性，确保扫描前配置正确。

3. 合理选择规划模型，提升检测精准度 🧠

扫描流程由大语言模型驱动任务规划与多阶段推理，建议选择性能匹配的规划模型：

• 推荐使用deepseek/deepseek-v3.2或moonshotai/kimi-k2.5等高性能模型
• API基础URL需根据模型服务提供商进行配置
• 确保模型具备足够的上下文窗口处理复杂扫描任务

4. 利用插件系统扩展检测能力 🧩

DeepTeam插件系统支持自定义攻击技术、评估指标和测试场景，通过以下路径添加插件：

• 攻击技术插件：AIG-PromptSecurity/plugin/
• 评估指标插件：继承BaseRedTeamingMetric基类
• 测试场景插件：实现get_prompts方法返回攻击提示列表

示例命令：

python cli_run.py --plugins plugin/example_custom_attack_plugin.py --techniques CustomPrefixAttack

5. 定制扫描策略，聚焦关键风险领域 🎯

根据业务需求定制扫描策略，通过以下参数优化扫描效率：

• --scenarios：指定检测场景（如Bias、SQLInjection）
• --techniques：选择攻击技术（如CustomPrefixAttack）
• --metric：配置评估指标（如CustomLengthMetric）

针对高风险模块可增加扫描深度，对低风险区域采用快速扫描模式。

6. 善用批量扫描功能，提高检测覆盖率 📊

通过批量导入目标配置实现多Agent同时扫描，在「任务管理」页面创建批量任务：

1. 准备包含多个Agent配置的YAML文件
2. 在批量任务页面上传配置文件
3. 设置并发数（建议不超过5个并发任务）
4. 启动扫描并监控进度

批量扫描特别适合同时评估多个环境（开发/测试/生产）的AI系统。

7. 深入分析扫描报告，精准定位漏洞 🔬

扫描完成后，通过报告页面的多维度分析定位漏洞：

关键报告内容：

• 风险等级分布：按高危/中危/低危统计
• 漏洞详情：包含位置、类型、证据和修复建议
• 项目概览：Agent能力和技术栈分析

重点关注标记为「高危」的漏洞，如服务器端请求伪造(SSRF)和权限绕过等问题。

8. 定期更新漏洞库，保持检测能力前沿 🔄

系统漏洞规则存储在以下路径，建议定期更新：

• 指纹规则：data/fingerprints/
• 漏洞规则：data/vuln/
• MCP插件：data/mcp/

通过git pull更新项目即可获取最新的漏洞检测规则，保持对新型AI安全威胁的检测能力。

9. 配置定时扫描任务，实现持续监控 ⏰

在「任务调度」页面设置定时扫描，建议：

• 关键业务系统：每日扫描
• 开发测试环境：每周扫描
• 新上线功能：上线前强制扫描

定时任务可通过Web界面或API进行配置，扫描结果将通过邮件或系统通知及时推送。

10. 参与社区贡献，获取高级功能访问权 🤝

通过贡献插件、报告漏洞或完善文档，可获得Pro版本访问权限，使用高级功能：

• 多模型对比评估
• 自定义风险评分体系
• 高级报告导出功能

社区贡献指南详见CONTRIBUTING.md，活跃贡献者将优先获得新功能测试资格。

通过以上10个技巧，您可以充分发挥AI-Infra-Guard的强大功能，显著提升AI系统安全检测的效率和准确性。无论是独立开发者还是企业安全团队，都能通过这款工具构建更安全的AI应用环境。

【免费下载链接】AI-Infra-Guard AI infrastructure security assessment tool designed to discover and detect potential security risks in AI systems. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/AI-Infra-Guard