<p align="center">
    <h1 align="center"><img vertical-align="middle" width="400px" src="../img/logo-full-new.png" alt="A.I.G"/></h1>
</p>
<p align="center">
  <a href="https://tencent.github.io/AI-Infra-Guard/">📖 문서</a> &nbsp;|&nbsp;
  🌐 <a href="../README.md">🇬🇧 English</a> · <a href="./README_ZH.md">🇨🇳 中文</a> · <a href="./README_JA.md">🇯🇵 日本語</a> · <a href="./README_ES.md">🇪🇸 Español</a> · <a href="./README_DE.md">🇩🇪 Deutsch</a> · <a href="./README_FR.md">🇫🇷 Français</a> · <b>🇰🇷 한국어</b> · <a href="./README_PT.md">🇧🇷 Português</a> · <a href="./README_RU.md">🇷🇺 Русский</a>
</p>
<p align="center">
    <a href="https://github.com/tencent/AI-Infra-Guard/stargazers">
      <img src="https://img.shields.io/github/stars/tencent/AI-Infra-Guard?style=social" alt="GitHub stars">
    </a>
    <a href="https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard">
        <img alt="GitHub downloads" src="https://img.shields.io/github/downloads/Tencent/AI-Infra-Guard/total">
    </a>
    <a href="https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard">
        <img alt="docker pulls" src="https://img.shields.io/docker/pulls/zhuquelab/aig-server.svg?color=gold">
    </a>
    <a href="https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard">
        <img alt="Release" src="https://img.shields.io/github/v/release/Tencent/AI-Infra-Guard?color=green">
    </a>
    <a href="https://deepwiki.com/Tencent/AI-Infra-Guard">
       <img src="https://deepwiki.com/badge.svg" alt="Ask DeepWiki">
    </a>
</p>
<p align="center">
    <a href="https://clawhub.ai/aigsec/edgeone-clawscan" target="_blank">
       <img src="https://img.shields.io/badge/ClawHub-EdgeOne%20ClawScan-a870dc" alt="EdgeOne ClawScan">
    </a>
    <a href="https://clawhub.ai/aigsec/edgeone-skill-scanner" target="_blank">
       <img src="https://img.shields.io/badge/ClawHub-EdgeOne%20Skill%20Scanner-2ea44f" alt="EdgeOne Skill Scanner">
    </a>
    <a href="https://clawhub.ai/aigsec/aig-scanner" target="_blank">
       <img src="https://img.shields.io/badge/ClawHub-AIG%20Scanner-e6a817" alt="AIG Scanner">
    </a>
</p>
<p align="center">
  <a href="https://trendshift.io/repositories/13637" target="_blank"><picture><source media="(prefers-color-scheme: dark)" srcset="https://trendshift.io/api/badge/repositories/13637"><source media="(prefers-color-scheme: light)" srcset="https://trendshift.io/api/badge/repositories/13637"><img src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/13637" alt="Tencent%2FAI-Infra-Guard | Trendshift" width="250" height="55"/></picture></a>&nbsp;
  <a href="https://www.blackhat.com/eu-25/arsenal/schedule/index.html#aigai-infra-guard-48381" target="_blank"><img src="../img/blackhat.png" alt="Tencent%2FAI-Infra-Guard | blackhat" width="175" height="55"/></a>&nbsp;
  <a href="https://github.com/deepseek-ai/awesome-deepseek-integration" target="_blank"><img src="../img/awesome-deepseek.png" alt="Tencent%2FAI-Infra-Guard | awesome-deepseek-integration" width="273" height="55"/></a>
</p>

<br>

<p align="center">
    <h2 align="center">🚀 Tencent Zhuque Lab의 AI 레드팀 플랫폼</h2>
</p>

<b>A.I.G (AI-Infra-Guard)</b>는 ClawScan(OpenClaw Security Scan), Agent Scan, AI 인프라 취약점 scan, MCP Server & Agent Skills scan, Jailbreak Evaluation 등의 기능을 통합하여, 사용자에게 가장 포괄적이고 지능적이며 사용하기 편리한 AI 보안 위험 자가 점검 솔루션을 제공하는 것을 목표로 합니다.

<p>
  저희는 A.I.G(AI-Infra-Guard)를 업계 선도적인 AI 레드팀 플랫폼으로 만들기 위해 노력하고 있습니다. 더 많은 스타는 이 프로젝트가 더 넓은 범위의 사용자에게 도달하도록 도와주며, 더 많은 개발자들이 기여하도록 유도하여 반복 개선을 가속화합니다. 여러분의 스타는 저희에게 매우 소중합니다!
</p>
<p align="center">
  <a href="https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard">
      <img src="https://img.shields.io/badge/⭐-Give%20us%20a%20Star-yellow?style=for-the-badge&logo=github" alt="Give us a Star">
  </a>
</p>

<br>

## 🚀 새로운 소식

- **2026-06-08** · [v4.1.12](https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard/releases/tag/v4.1.12) — 지문 라이브러리 확장: AI Web 지문 39개 신규 추가, 기존 18개 강화.
- **2026-06-04** · [v4.1.11](https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard/releases/tag/v4.1.11) — 신규 신뢰 보증: 우한대학교 및 Unicom Digital Tech.
- **2026-05-28** · [v4.1.10](https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard/releases/tag/v4.1.10) — 68개 AI 컴포넌트로 커버리지 확대(junoclaw, lollms, sglang 추가); 600개 이상의 신규 CVE 규칙 추가; Agent Scan에 WebSocket 프로바이더 지원.
- **2026-05-21** · [v4.1.9](https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard/releases/tag/v4.1.9) — Prompt Security: 26개 신규 공격 오퍼레이터(20개 싱글턴 + 6개 멀티턴); 스캔 Agent에 간접 프롬프트 인젝션 방어 추가.
- **2026-05-14** · [v4.1.8](https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard/releases/tag/v4.1.8) — 64개 AI 컴포넌트로 커버리지 확대(InstructLab, LMDeploy, SuperAGI, Pipecat, Paperclip, QnABot 추가); 취약점 DB 중복 제거 및 정리.
- **2026-04-23** · [v4.1.6](https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard/releases/tag/v4.1.6) — 58개 AI 컴포넌트로 커버리지 확대(FastGPT, Upsonic 추가); 7개 컴포넌트 취약점 DB 대규모 업데이트.
- **2026-04-23** · [v4.1.5](https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard/releases/tag/v4.1.5) — 노출된 AI Agent 구성 파일 탐지(13개 경로); 탈옥 데이터셋 및 취약점 DB 수동 업데이트 지원.
- **2026-04-17** · [v4.1.4](https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard/releases/tag/v4.1.4) — 자체 서명 인증서가 있는 HTTPS 모델 엔드포인트를 이제 지원합니다.
- **2026-04-09** · [v4.1.3](https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard/releases/tag/v4.1.3) — AI 컴포넌트 커버리지가 55개로 확장되었습니다. crewai, kubeai, lobehub가 추가되었습니다.
- **2026-04-03** · [v4.1.2](https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard/releases/tag/v4.1.2) — ClawHub에 3개의 신규 skill 추가(`edgeone-clawscan`, `edgeone-skill-scanner`, `aig-scanner`) 및 수동 작업 중지 기능이 추가되었습니다.
- **2026-03-25** · [v4.1.1](https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard/releases/tag/v4.1.1) — ☠️ LiteLLM 공급망 공격(CRITICAL) 탐지 기능 추가; Blinko 및 New-API 커버리지가 추가되었습니다.
- **2026-03-23** · [v4.1](https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard/releases/tag/v4.1) — OpenClaw 취약점 데이터베이스에 281개의 신규 CVE/GHSA 항목이 추가되어 확장되었습니다.
- **2026-03-10** · [v4.0](https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard/releases/tag/v4.0) — EdgeOne ClawScan(OpenClaw 보안 스쳪) 및 Agent-Scan 프레임워크 출시.

👉 [CHANGELOG](../CHANGELOG.md) · 🩺 [EdgeOne ClawScan 체험하기](https://matrix.tencent.com/clawscan)


## 목차
- [🚀 빠른 시작](#-빠른-시작)
- [✨ 주요 기능](#-주요-기능)
- [🖼️ 스크린샷](#-스크린샷)
- [📖 사용자 가이드](#-사용자-가이드)
- [🔧 API 문서](#-api-문서)
- [🏗️ 아키텍처 진화](../docs/architecture_evolution.md)
- [📝 기여 가이드](#-기여-가이드)
- [🛡️ 팀 소개](#️-팀-소개)
- [🙏 감사의 말씀](#-감사의-말씀)
- [💬 커뮤니티 참여](#-커뮤니티-참여)
- [📖 인용](#-인용)
- [📚 논문](#-논문)
- [⚖️ 라이선스 및 저작권 표시](#️-라이선스-및-저작권-표시)
<br><br>
## 🚀 빠른 시작
### Docker를 이용한 배포

| Docker | RAM | 디스크 공간 |
|:-------|:----|:----------|
| 20.10 이상 | 4GB 이상 | 10GB 이상 |

```bash
# 이 방법은 Docker Hub에서 사전 빌드된 이미지를 가져와 빠르게 시작합니다
git clone https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard.git
cd AI-Infra-Guard
# Docker Compose V2 이상의 경우 'docker-compose'를 'docker compose'로 교체하세요
docker-compose -f docker-compose.images.yml up -d
```

서비스가 실행되면 다음 주소에서 A.I.G 웹 인터페이스에 접속할 수 있습니다:
`http://localhost:8088`
<br>

### OpenClaw에서 사용하기

OpenClaw 채팅에서 `aig-scanner` skill을 통해 A.I.G를 직접 호출할 수도 있습니다.

```bash
clawhub install aig-scanner
```

그런 다음 `AIG_BASE_URL`을 실행 중인 A.I.G 서비스 주소로 설정하세요.

자세한 내용은 [`aig-scanner` README](../skills/aig-scanner/README.md)를 참조하세요.

<details>
<summary><strong>📦 추가 설치 옵션</strong></summary>

### 기타 설치 방법

**방법 2: 원클릭 설치 스크립트（권장）**
```bash
# 이 방법은 Docker를 자동으로 설치하고 A.I.G를 한 번의 명령으로 실행합니다  
curl https://raw.githubusercontent.com/Tencent/AI-Infra-Guard/refs/heads/main/docker.sh | bash
```

**방법 3: 소스 코드로 빌드 및 실행**
```bash
git clone https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard.git
cd AI-Infra-Guard
# 이 방법은 로컬 소스 코드에서 Docker 이미지를 빌드하고 서비스를 시작합니다
# (Docker Compose V2 이상의 경우 'docker-compose'를 'docker compose'로 교체하세요)
docker-compose up -d
```

참고: AI-Infra-Guard 프로젝트는 기업 또는 개인의 내부 사용을 위한 AI 레드팀 플랫폼으로 포지셔닝되어 있습니다. 현재 인증 메커니즘이 없으므로 공개 네트워크에 배포해서는 안 됩니다.

자세한 내용은 다음을 참조하세요: [https://tencent.github.io/AI-Infra-Guard/?menu=getting-started](https://tencent.github.io/AI-Infra-Guard/?menu=getting-started)

</details>

### 온라인 Pro 버전 체험하기
고급 기능과 향상된 성능을 갖춘 Pro 버전을 경험해 보세요. Pro 버전은 [초대 코드](https://wj.qq.com/s2/25099467/25vn/)가 필요하며, 이슈·풀 리퀘스트·토론을 제출했거나 커뮤니티 성장에 적극적으로 기여한 분들을 우선적으로 제공합니다. 방문: [https://aigsec.ai/](https://aigsec.ai/).
<br>
<br>

## ✨ 주요 기능

| 기능 | 상세 정보 |
|:--------|:------------|
| **ClawScan(OpenClaw&nbsp;Security&nbsp;Scan)** | OpenClaw 보안 위험에 대한 원클릭 평가를 지원합니다. 안전하지 않은 설정, Skill 위험, CVE 취약점 및 개인정보 유출을 탐지합니다. |
| **Agent&nbsp;Scan** | AI Agent 워크플로우의 보안을 평가하도록 설계된 독립적인 다중 Agent 자동화 scan 프레임워크입니다. Dify 및 Coze를 포함한 다양한 플랫폼에서 실행되는 Agent를 원활하게 지원합니다. |
| **MCP&nbsp;Server&nbsp;&&nbsp;Agent&nbsp;Skills&nbsp;scan** | 14가지 주요 보안 위험 카테고리를 철저히 탐지합니다. MCP Server와 Agent Skills 모두에 적용됩니다. 소스 코드와 원격 URL 모두에서 유연하게 scan을 지원합니다. |
| **AI&nbsp;인프라&nbsp;취약점&nbsp;scan** | 100개 이상의 AI 프레임워크 컴포넌트를 정확하게 식별합니다. 1,600개 이상의 알려진 CVE 취약점을 커버합니다. Ollama, ComfyUI, vLLM, n8n, Triton Inference Server 등의 프레임워크를 지원합니다. |
| **Jailbreak&nbsp;Evaluation** | 엄선된 데이터셋을 사용하여 prompt 보안 위험을 평가합니다. 다양한 공격 방법을 적용하여 견고성을 테스트합니다. 상세한 모델 간 비교 기능도 제공합니다. |

<details>
<summary><strong>💎 추가 혜택</strong></summary>

- 🖥️ **현대적인 웹 인터페이스**: 원클릭 scan 및 실시간 진행 상황 추적이 가능한 사용자 친화적 UI
- 🔌 **완전한 API**: 쉬운 통합을 위한 전체 인터페이스 문서 및 Swagger 사양
- 🤖 **Agent 지원**: ClawHub에서 바로 사용 가능한 에이전트 스킬 — [EdgeOne ClawScan](https://clawhub.ai/aigsec/edgeone-clawscan), [EdgeOne Skill Scanner](https://clawhub.ai/aigsec/edgeone-skill-scanner), [AIG Scanner](https://clawhub.ai/aigsec/aig-scanner) — 보안 스캔을 모든 AI 에이전트 워크플로에 손쉽게 통합
- 🌐 **다국어 지원**: 현지화된 문서와 함께 중국어 및 영어 인터페이스 제공
- 🐳 **크로스 플랫폼**: Docker 기반 배포로 Linux, macOS 및 Windows 지원
- 🆓 **무료 오픈소스**: Apache 2.0 라이선스 하에 완전 무료
</details>

<br />


## 🖼️ 스크린샷

### A.I.G 메인 인터페이스
![A.I.G Main Page](../img/aig.gif)

### 플러그인 관리
![Plugin Management](../img/plugin-gif.gif)

<br />


## 🗺️ 빠른 사용 가이드

> 배포 후 브라우저에서 `http://localhost:8088`을 엽니다.

### AI 인프라 취약점 Scan

**대상 URL / IP에 무엇을 입력해야 하나요?**

대상은 GitHub URL이나 소스 코드 경로가 아니라, scan하려는 **실행 중인 AI 서비스의 네트워크 주소**입니다. A.I.G는 라이브 서비스에 연결하여 알려진 CVE 취약점에 대한 지문을 채취합니다.

| 시나리오 | 예시 대상 |
|:---------|:--------------|
| 로컬에서 실행 중인 vLLM 인스턴스 | `http://127.0.0.1:8000` |
| LAN의 Ollama 서버 | `http://192.168.1.100:11434` |
| 내부적으로 노출된 ComfyUI 인스턴스 | `http://10.0.0.5:8188` |
| 여러 호스트 (한 줄에 하나씩) | `192.168.1.0/24` (CIDR), `10.0.0.1-10.0.0.20` (범위) |

**단계별 가이드: 로컬 vLLM 인스턴스 Scan**

1. vLLM을 정상적으로 시작합니다 (예: `python -m vllm.entrypoints.api_server --model meta-llama/...`)
2. A.I.G 웹 UI에서 **"AI基础设施安全扫描 / AI Infra Scan"**을 클릭합니다.
3. `http://127.0.0.1:8000`을 입력합니다 (또는 vLLM이 수신 대기 중인 IP/포트)
4. **Start Scan**을 클릭합니다 — A.I.G가 서비스의 지문을 채취하여 1,600개 이상의 알려진 CVE와 매칭합니다.
5. 보고서를 확인합니다: 컴포넌트 버전, 매칭된 취약점, 심각도 및 수정 링크

> 💡 **팁**: 특별히 vLLM의 *nightly* 빌드를 scan하려면 해당 nightly 빌드를 실행하고 A.I.G가 그 주소를 가리키도록 하세요. scanner가 버전을 자동으로 탐지합니다.

### MCP Server & Agent Skills Scan

**원격 URL** (예: `https://github.com/user/mcp-server`)을 입력하거나 **로컬 소스 아카이브를 업로드**하세요 — 실행 중인 인스턴스가 필요 없습니다.

### Jailbreak Evaluation

**설정 → 모델 설정**에서 대상 LLM의 API 엔드포인트(기본 URL + API 키)를 구성한 다음, 데이터셋을 선택하고 평가를 시작합니다.

---

## 📖 사용자 가이드

온라인 문서를 방문하세요: [https://tencent.github.io/AI-Infra-Guard/](https://tencent.github.io/AI-Infra-Guard/)

더 자세한 FAQ 및 문제 해결 가이드는 [문서](https://tencent.github.io/AI-Infra-Guard/?menu=faq)를 방문하세요.
<br />
<br>

## 🔧 API 문서

A.I.G는 AI 인프라 scan, MCP Server Scan 및 Jailbreak Evaluation 기능을 지원하는 포괄적인 작업 생성 API 세트를 제공합니다.

프로젝트 실행 후 `http://localhost:8088/docs/index.html`을 방문하여 전체 API 문서를 확인하세요.

자세한 API 사용 지침, 파라미터 설명 및 전체 예제 코드는 [전체 API 문서](../api.md)를 참조하세요.
<br />
<br>

## 📝 기여 가이드

확장 가능한 플러그인 프레임워크는 A.I.G의 아키텍처 핵심으로, 플러그인 및 기능 기여를 통한 커뮤니티 혁신을 환영합니다.

### 플러그인 기여 규칙
1.  **지문 규칙**: `data/fingerprints/` 디렉토리에 새로운 YAML 지문 파일을 추가하세요.
2.  **취약점 규칙**: `data/vuln/` 디렉토리에 새로운 취약점 scan 규칙을 추가하세요.
3.  **MCP 플러그인**: `data/mcp/` 디렉토리에 새로운 MCP 보안 scan 규칙을 추가하세요.
4.  **Jailbreak Evaluation 데이터셋**: `data/eval` 디렉토리에 새로운 Jailbreak 평가 데이터셋을 추가하세요.

기존 규칙 형식을 참고하여 새 파일을 만들고 Pull Request를 통해 제출해 주세요.

### 기타 기여 방법
- 🐛 [버그 신고](https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard/issues)
- 💡 [새로운 기능 제안](https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard/issues)
- ⭐ [문서 개선](https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard/pulls)
<br />
<br />

## 🛡️ 팀 소개

본 프로젝트는 텐센트 보안 플랫폼 부서 산하의 <strong>텐센트 주작 연구소(Tencent Zhuque Lab)</strong> 가 주도하여 개발하고 있습니다. <a href="https://matrix.tencent.com/">텐센트 주작 연구소</a>는 2019년에 설립된 최고 수준의 보안 연구소로, AI 보안 분야의 실전 공방 및 최첨단 기술 연구에 집중하고 있으며, 연구 분야는 대규모 언어 모델 보안, AI 에이전트 보안, AI 기반 보안, AI 생성 콘텐츠 탐지 등을 포괄합니다.

본 팀은 **NVIDIA, Google, Microsoft** 등 유수의 기업과 **OpenClaw, Linux, Hugging Face** 등의 오픈 소스 커뮤니티의 다수의 고위험 취약점 수정에 기여해 왔으며, 공식적인 공개 감사를 받은 바 있습니다.

오픈 소스 AI 레드팀 보안 테스트 플랫폼 **A.I.G(AI-Infra-Guard)** 와 **주작 AI 탐지 어시스턴트** 등 AI 보안 제품을 출시했습니다. 연구 성과는 **Black Hat, DEF CON, ICLR, CVPR, NeurIPS, ACL** 등 국제 최고 수준의 보안 및 AI 학술 대회에서 폭넓게 발표되었으며, 저서 『AI 보안: 기술과 실전』을 출간했습니다.

### 👥 핵심 멤버 및 기여

| 역할 | 멤버 | 기여 |
| --- | --- | --- |
| 텐센트 보안 플랫폼 부서 책임자 | **Yong Yang(양용)** | A.I.G 프로젝트를 시작하고 "AI 에이전트 제어 불능 리스크의 자동화 평가" 방향을 제시하여, 본 플랫폼을 AI 인프라 취약점 스캔에서 에이전트 실행 리스크, 도구 오용, 권한 경계 평가까지 확장하도록 견인. |
| 텐센트 주작 연구소 책임자 | **Xing Zheng(정흥)** | 자동화된 취약점 업데이트 및 벤치마크 정렬 메커니즘을 제안하여 AI Infra 핑거프린트, CVE/GHSA 규칙 및 벤치마크 체계의 지속적인 반복 개선을 추진. |
| 프로젝트 리더 | **Nicky** | 최첨단 보안 연구, 제품 기획, 기술 노선 결정, 내·외부 협업 및 홍보를 담당. |
| 기술 리더 | **Python** | 전체 아키텍처 설계, 핵심 모듈 개발 및 버전 이터레이션을 담당. |
| 핵심 기여자 | **Zona** | 프론트엔드 인터랙션 및 제품 경험, 커뮤니티 운영, 사용자 피드백 클로즈드 루프를 담당. |
| 핵심 기여자 | **Fyoung** | AI Infra 취약점 컴포넌트 핑거프린트 업데이트 및 벤치마크 체계 구축을 담당. |
| 핵심 기여자 | **Robert** | 대규모 모델 보안 평가(탈옥 평가) 전략 운영을 담당. |
| 핵심 기여자 | **Zoe** | 대규모 모델 보안 평가(탈옥 평가) 및 모델 연동 모듈 연구개발을 담당. |
| 핵심 기여자 | **Xiangfan** | Skill 및 에이전트 제어 불능 관련 보안 기능 연구개발을 담당. |
| 기여자 | **Ronin** | AI 에이전트 보안 스캔 연구개발에 참여. |
| 기여자 | **Rsin** | 커뮤니티 운영 및 캠페인 홍보에 참여. |

<br />

## 🙏 감사의 말씀

### 🎓 학술 협력

학술 파트너들의 연구 기여와 기술 지원에 감사드립니다.

#### <img src="../img/북대미래네트워크중점실험실2.png" height="30" align="middle"/>
<table>
  <tr>
    <td align="center" width="90">
      <a href="#">
        <img src="https://avatars.githubusercontent.com/u/0?v=4" width="70px;" style="border-radius: 50%;" alt=""/>
      </a>
      <br />
      <a href="#">
        <sub><b>Prof.&nbsp;hui&nbsp;Li</b></sub>
      </a>
    </td>
    <td align="center" width="90">
      <a href="https://github.com/TheBinKing">
        <img src="https://avatars.githubusercontent.com/TheBinKing" width="70px;" style="border-radius: 50%;" alt=""/>
      </a>
      <br />
      <a href="mailto:1546697086@qq.com">
        <sub><b>Bin&nbsp;Wang</b></sub>
      </a>
    </td>
    <td align="center" width="90">
      <a href="https://github.com/KPGhat">
        <img src="https://avatars.githubusercontent.com/KPGhat" width="70px;" style="border-radius: 50%;" alt=""/>
      </a>
      <br />
      <a href="mailto:kpghat@gmail.com">
        <sub><b>Zexin&nbsp;Liu</b></sub>
      </a>
    </td>
    <td align="center" width="90">
      <a href="https://github.com/GioldDiorld">
        <img src="https://avatars.githubusercontent.com/GioldDiorld" width="70px;" style="border-radius: 50%;" alt=""/>
      </a>
      <br />
      <a href="mailto:g.diorld@gmail.com">
        <sub><b>Hao&nbsp;Yu</b></sub>
      </a>
    </td>
    <td align="center" width="90">
      <a href="https://github.com/Jarvisni">
        <img src="https://avatars.githubusercontent.com/Jarvisni" width="70px;" style="border-radius: 50%;" alt=""/>
      </a>
      <br />
      <a href="mailto:719001405@qq.com">
        <sub><b>Ao&nbsp;Yang</b></sub>
      </a>
    </td>
    <td align="center" width="90">
      <a href="https://github.com/Zhengxi7">
        <img src="https://avatars.githubusercontent.com/Zhengxi7" width="70px;" style="border-radius: 50%;" alt=""/>
      </a>
      <br />
      <a href="mailto:linzhengxi7@126.com">
        <sub><b>Zhengxi&nbsp;Lin</b></sub>
      </a>
    </td>
  </tr>
</table>

#### <img src="../img/복단대학2.png" height="30" align="middle" style="vertical-align: middle;"/>

<table>
  <tr>
    <td align="center" width="120">
      <a href="https://yangzhemin.github.io/">
        <img src="https://avatars.githubusercontent.com/yangzhemin" width="70px;" style="border-radius: 50%;" alt=""/>
      </a>
      <br />
      <a href="mailto:yangzhemin@fudan.edu.cn">
        <sub><b>Prof.&nbsp;Zhemin&nbsp;Yang</b></sub>
      </a>
    </td>
    <td align="center" width="100">
      <a href="https://github.com/kangwei-zhong">
        <img src="https://avatars.githubusercontent.com/kangwei-zhong" width="70px;" style="border-radius: 50%;" alt=""/>
      </a>
      <br />
      <a href="mailto:kwzhong23@m.fudan.edu.cn">
        <sub><b>Kangwei&nbsp;Zhong</b></sub>
      </a>
    </td>
    <td align="center" width="90">
      <a href="https://github.com/MoonBirdLin">
        <img src="https://avatars.githubusercontent.com/MoonBirdLin" width="70px;" style="border-radius: 50%;" alt=""/>
      </a>
      <br />
      <a href="mailto:linjp23@m.fudan.edu.cn">
        <sub><b>Jiapeng&nbsp;Lin</b></sub>
      </a>
    </td>
    <td align="center" width="90">
      <a href="https://vanilla-tiramisu.github.io/">
        <img src="https://avatars.githubusercontent.com/vanilla-tiramisu" width="70px;" style="border-radius: 50%;" alt=""/>
      </a>
      <br />
      <a href="mailto:csheng25@m.fudan.edu.cn">
        <sub><b>Cheng&nbsp;Sheng</b></sub>
      </a>
    </td>
  </tr>
</table>
<br>

### 👥 기여해 주신 개발자분들께 감사드립니다
A.I.G 프로젝트에 기여해 주신 모든 개발자분들께 감사드립니다.
<br />
<table border="0" cellspacing="0" cellpadding="0">
  <tr>
    <td width="33%"><img src="../img/keen_lab_logo.svg" alt="Keen Lab" height="85%"></td>
    <td width="33%"><img src="../img/wechat_security.png" alt="WeChat Security" height="85%"></td>
    <td width="33%"><img src="../img/fit_sec_logo.png" alt="Fit Security" height="85%"></td>
  </tr>
</table>
<a href="https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard/graphs/contributors">
  <img src="https://contrib.rocks/image?repo=Tencent/AI-Infra-Guard" />
</a>
<br>
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### 🤝 사용자 여러분께 감사드립니다

다음 기업 및 팀의 사용자분들께 A.I.G를 이용해 주시고 소중한 피드백을 보내주신 것에 감사드립니다.

<br>
<div align="center">
<img src="../img/tencent.png" alt="Tencent" height="28px">
<img src="../img/deepseek.png" alt="DeepSeek" height="38px">
<img src="../img/antintl.svg" alt="Antintl" height="45px">
<img src="../img/lenovo.png" alt="Lenovo" height="35px">
<img src="../img/ICBC.jpg" alt="ICBC" height="40px">
<img src="../img/vivo.png" alt="Vivo" height="30px">
<img src="../img/oppo.png" alt="Oppo" height="30px">
<img src="../img/haier.png" alt="Haier" height="30px">
<img src="../img/abc.png" alt="Abc" height="40px">
<img src="../img/JkOvmDOXpr.png" alt="招商银行" height="40px">
<img src="../img/中国电信.png" alt="中国电信" height="40px">
<img src="../img/bilibili.jpg" alt="Bilibili" height="38px">
<img src="../img/qunar.png" alt="Qunar" height="35px">
<img src="../img/蜜雪冰城.png" alt="蜜雪冰城" height="40px">
<img src="../img/IDG.webp" alt="IDG" height="55px">
<img src="../img/kingdee.png" alt="kingdee" height="40px">
<img src="../img/unicom.png" alt="联通数科" height="40px">
<img src="../img/changan.png" alt="长安汽车" height="40px">
</div>

<div align="center">
<img src="../img/清华大学.jpg" alt="清华大学" height="40px">
<img src="../img/北京大学.png" alt="北京大学" height="40px">
<img src="../img/fudan.png" alt="복旦대학" height="40px">
<img src="../img/浙江大学.png" alt="浙江大学" height="40px">
<img src="../img/南京大学.png" alt="南京大学" height="40px">
<img src="../img/wuhan.png" alt="武汉大学" height="40px">
<img src="../img/An-NajahNationalUniversity.png" alt="An-Najah National University" height="40px">
<img src="../img/西安交通大学.png" alt="西安交通大学" height="40px">
<img src="../img/huazhong.png" alt="华中科技大学" height="45px">
<img src="../img/南开大学.jpg" alt="南开大学" height="45px">
<img src="../img/四川大学.png" alt="四川大学" height="40px">
</div>

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## 💬 커뮤니티 참여

### 🌐 온라인 토론
- **GitHub Discussions**: [커뮤니티 토론에 참여하기](https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard/discussions)
- **이슈 및 버그 신고**: [이슈 신고 또는 기능 제안](https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard/issues)

### 📱 토론 커뮤니티
<table>
  <thead>
  <tr>
    <th>WeChat 그룹</th>
    <th>Discord <a href="https://discord.gg/U9dnPnyadZ">[링크]</a></th>
  </tr>
  </thead>
  <tbody>
  <tr>
    <td><img src="../img/wechatgroup.png" alt="WeChat Group" width="200"></td>
    <td><img src="../img/discord.png" alt="discord" width="200"></td>
  </tr>
  </tbody>
</table>

### 📧 문의하기
협력 문의 또는 피드백은 다음 이메일로 연락해 주세요: [zhuque@tencent.com](mailto:zhuque@tencent.com)

### 🔗 추천 보안 도구
코드 보안에 관심이 있으시다면 [A.S.E (AICGSecEval)](https://github.com/Tencent/AICGSecEval)을 확인해 보세요. 이는 Tencent 悟空 코드 보안 팀이 오픈소스로 공개한 업계 최초의 저장소 수준 AI 생성 코드 보안 평가 프레임워크입니다.




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## 📖 인용

연구에서 A.I.G를 사용하신 경우 다음과 같이 인용해 주세요:

```bibtex
@misc{Tencent_AI-Infra-Guard_2025,
  author={{Tencent Zhuque Lab}},
  title={{AI-Infra-Guard: A Comprehensive, Intelligent, and Easy-to-Use AI Red Teaming Platform}},
  year={2025},
  howpublished={GitHub repository},
  url={https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard}
}
```
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## 📚 논문

1. **"AI-Infra-Guard Technical Report"** — A.I.G 플랫폼 기술 보고서로, 아키텍처 설계, 스캔 엔진 및 평가 방법론을 다룹니다. [[pdf]](../AIG_Technical_Report.pdf)

2. **"AI-Infra-Guard: An AI Red Teaming Platform"** — Black Hat Europe 2025 Arsenal 프레젠테이션으로, A.I.G의 전체 기능과 실전 사례를 소개합니다. [[pdf]](../Arsenal-BHEU2025-AI-Infra-Guard.pdf)

3. **"MCP Unchained: Compromising The AI Agent Ecosystem Via Its Universal Connector"** — Black Hat Europe 2025 발표로, AI 에이전트 생태계에서 MCP 프로토콜의 보안 위험을 밝힌 연구입니다. [[pdf]](../BHEU-25-MCP-Unchained-Compromising-The-AI-Agent-Ecosystem-Via-Its-Universal-Connector.pdf)

<details>
<summary>학술 연구에서 A.I.G를 인용해 주신 연구팀에 감사드립니다. 클릭하여 확장 (19편)</summary>
<br>

1. Chenning Li, Pan Hu, Justin Xu et al. **"ADR: An Agentic Detection System for Enterprise Agentic AI Security."** arXiv preprint arXiv:2605.17380 (2026). [[pdf]](http://arxiv.org/abs/2605.17380v1)

2. Zhaojiacheng Zhou. **"Proteus: A Self-Evolving Red Team for Agent Skill Ecosystems."** arXiv preprint arXiv:2605.11891 (2026). [[pdf]](http://arxiv.org/abs/2605.11891v1)

3. Hengkai Ye, Zhechang Zhang, Jinyuan Jia et al. **"TRUSTDESC: Preventing Tool Poisoning in LLM Applications via Trusted Description Generation."** arXiv preprint arXiv:2604.07536 (2026). [[pdf]](https://arxiv.org/abs/2604.07536)

4. Zenghao Duan, Yuxin Tian, Zhiyi Yin et al. **"SkillAttack: Automated Red Teaming of Agent Skills through Attack Path Refinement."** arXiv preprint arXiv:2604.04989 (2026). [[pdf]](https://arxiv.org/abs/2604.04989)

5. Yiheng Huang, Zhijia Zhao, Bihuan Chen et al. **"From Component Manipulation to System Compromise: Understanding and Detecting Malicious MCP Servers."** arXiv preprint arXiv:2604.01905 (2026). [[pdf]](https://arxiv.org/abs/2604.01905)

6. Yi Ting Shen, Kentaroh Toyoda, Alex Leung. **"MCP-38: A Comprehensive Threat Taxonomy for Model Context Protocol Systems (v1.0)."** arXiv preprint arXiv:2603.18063 (2026). [[pdf]](https://arxiv.org/abs/2603.18063)

7. Yuepeng Hu, Yuqi Jia, Mengyuan Li et al. **"MalTool: Malicious Tool Attacks on LLM Agents."** arXiv preprint arXiv:2602.12194 (2026). [[pdf]](https://arxiv.org/abs/2602.12194)

8. Naen Xu, Jinghuai Zhang, Ping He et al. **"FraudShield: Knowledge Graph Empowered Defense for LLMs against Fraud Attacks."** arXiv preprint arXiv:2601.22485v1 (2026). [[pdf]](http://arxiv.org/abs/2601.22485v1)

9. Ruiqi Li, Zhiqiang Wang, Yunhao Yao et al. **"MCP-ITP: An Automated Framework for Implicit Tool Poisoning in MCP."** arXiv preprint arXiv:2601.07395v1 (2026). [[pdf]](http://arxiv.org/abs/2601.07395v1)

10. Jingxiao Yang, Ping He, Tianyu Du et al. **"HogVul: Black-box Adversarial Code Generation Framework Against LM-based Vulnerability Detectors."** arXiv preprint arXiv:2601.05587v1 (2026). [[pdf]](http://arxiv.org/abs/2601.05587v1)

11. Teofil Bodea, Masanori Misono, Julian Pritzi et al. **"Trusted AI Agents in the Cloud."** arXiv preprint arXiv:2512.05951v1 (2025). [[pdf]](http://arxiv.org/abs/2512.05951v1)

12. Yunyi Zhang, Shibo Cui, Baojun Liu et al. **"Beyond Jailbreak: Unveiling Risks in LLM Applications Arising from Blurred Capability Boundaries."** arXiv preprint arXiv:2511.17874v2 (2025). [[pdf]](http://arxiv.org/abs/2511.17874v2)

13. Bin Wang, Zexin Liu, Hao Yu et al. **"MCPGuard: Automatically Detecting Vulnerabilities in MCP Servers."** arXiv preprint arXiv:2510.23673v1 (2025). [[pdf]](http://arxiv.org/abs/2510.23673v1)

14. Weibo Zhao, Jiahao Liu, Bonan Ruan et al. **"When MCP Servers Attack: Taxonomy, Feasibility, and Mitigation."** arXiv preprint arXiv:2509.24272v1 (2025). [[pdf]](http://arxiv.org/abs/2509.24272v1)

15. Ping He, Changjiang Li, et al. **"Automatic Red Teaming LLM-based Agents with Model Context Protocol Tools."** arXiv preprint arXiv:2509.21011 (2025). [[pdf]](https://arxiv.org/abs/2509.21011)

16. Christian Coleman. **"Behavioral Detection Methods for Automated MCP Server Vulnerability Assessment."** (2025). [[pdf]](https://digitalcommons.odu.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1138&context=covacci-undergraduateresearch)

17. Yixuan Yang, Daoyuan Wu, Yufan Chen. **"MCPSecBench: A Systematic Security Benchmark and Playground for Testing Model Context Protocols."** arXiv preprint arXiv:2508.13220 (2025). [[pdf]](https://arxiv.org/abs/2508.13220)

18. Yongjian Guo, Puzhuo Liu, et al. **"Systematic Analysis of MCP Security."** arXiv preprint arXiv:2508.12538 (2025). [[pdf]](https://arxiv.org/abs/2508.12538)

19. Zexin Wang, Jingjing Li, et al. **"A Survey on AgentOps: Categorization, Challenges, and Future Directions."** arXiv preprint arXiv:2508.02121 (2025). [[pdf]](https://arxiv.org/abs/2508.02121)


</details>

📧 연구나 제품에서 A.I.G를 사용하셨거나, 저희가 실수로 귀하의 출판물을 누락했다면 연락 주시기 바랍니다! [문의하기](#-커뮤니티-참여).
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## ⚖️ 라이선스 및 저작권 표시

이 프로젝트는 **Apache License 2.0** 하에 오픈소스로 공개됩니다. 다음 저작권 표시 요건에 따라 커뮤니티 기여, 통합 및 파생 작업을 적극 환영합니다:

1. **고지 사항 유지**: 배포 시 원본 프로젝트의 `LICENSE` 및 `NOTICE` 파일을 반드시 유지해야 합니다.
2. **제품 저작권 표시**: AI-Infra-Guard의 핵심 코드, 컴포넌트 또는 scan 엔진을 오픈소스 프로젝트, 상업용 제품 또는 내부 플랫폼에 통합하는 경우, **제품 문서, 사용 가이드 또는 UI "정보" 페이지**에 다음을 명확히 기재해야 합니다:
   > "This project integrates [AI-Infra-Guard](https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard), open-sourced by Tencent Zhuque Lab."
3. **학술 및 기사 인용**: 취약점 분석 보고서, 보안 연구 기사 또는 학술 논문에서 이 도구를 사용하는 경우 "Tencent Zhuque Lab AI-Infra-Guard"를 명시적으로 언급하고 저장소 링크를 포함해 주세요.

출처를 밝히지 않고 이 프로젝트를 독자적인 제품으로 재포장하는 것은 엄격히 금지됩니다.

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[![Star History Chart](https://api.star-history.com/svg?repos=Tencent/AI-Infra-Guard&type=Date)](https://star-history.com/#Tencent/AI-Infra-Guard&Date)
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