<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/">📖 Документация</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> · <a href="./README_KR.md">🇰🇷 한국어</a> · <a href="./README_PT.md">🇧🇷 Português</a> · <b>🇷🇺 Русский</b>
</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">🚀 Платформа AI Red Teaming от Tencent Zhuque Lab</h2>
</p>

<b>A.I.G (AI-Infra-Guard)</b> объединяет такие возможности, как ClawScan (сканирование безопасности OpenClaw), Agent Scan, сканирование уязвимостей AI-инфраструктуры, сканирование MCP Server и Agent Skills, а также Jailbreak Evaluation — всё это для предоставления пользователям наиболее комплексного, интеллектуального и удобного решения для самостоятельной проверки рисков безопасности ИИ.

<p>
  Мы стремимся сделать A.I.G (AI-Infra-Guard) ведущей отраслевой платформой AI red teaming. Чем больше звёзд получает проект, тем шире его аудитория и тем больше разработчиков вносят свой вклад, ускоряя итерации и улучшения. Ваша звезда имеет для нас огромное значение!
</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>

## 🚀 Новое

- **2026-06-08** · [v4.1.12](https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard/releases/tag/v4.1.12) — Расширение библиотеки отпечатков: добавлено 39 новых AI Web отпечатков, улучшено 18 существующих.
- **2026-06-04** · [v4.1.11](https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard/releases/tag/v4.1.11) — Новые подтверждения доверия: Уханьский университет и Unicom Digital Tech.
- **2026-05-28** · [v4.1.10](https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard/releases/tag/v4.1.10) — Покрытие расширено до 68 AI-компонентов (добавлены junoclaw, lollms, sglang); 600+ новых правил CVE; поддержка WebSocket-провайдера для Agent Scan.
- **2026-05-21** · [v4.1.9](https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard/releases/tag/v4.1.9) — Prompt Security: 26 новых операторов атак (20 однораундовых + 6 многораундовых); агенты сканирования укреплены против косвенного внедрения промптов.
- **2026-05-14** · [v4.1.8](https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard/releases/tag/v4.1.8) — Покрытие расширено до 64 AI-компонентов (6 новых: InstructLab, LMDeploy, SuperAGI, Pipecat, Paperclip, QnABot); БД уязвимостей дедуплицирована и очищена.
- **2026-04-23** · [v4.1.6](https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard/releases/tag/v4.1.6) — Покрытие расширено до 58 AI-компонентов (добавлены FastGPT, Upsonic); массовое обновление БД уязвимостей для 7 компонентов.
- **2026-04-23** · [v4.1.5](https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard/releases/tag/v4.1.5) — Обнаружение открытых файлов конфигурации AI Agent (13 путей); ручное обновление датасетов jailbreak и баз уязвимостей.
- **2026-04-17** · [v4.1.4](https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard/releases/tag/v4.1.4) — Теперь поддерживаются HTTPS-эндпоинты модели с самоподписанными сертификатами.
- **2026-04-09** · [v4.1.3](https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard/releases/tag/v4.1.3) — Покрытие расширено до 55 компонентов ИИ; добавлены crewai, kubeai, lobehub.
- **2026-04-03** · [v4.1.2](https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard/releases/tag/v4.1.2) — Три новых skill на ClawHub (`edgeone-clawscan`, `edgeone-skill-scanner`, `aig-scanner`) + ручная остановка задач.
- **2026-03-25** · [v4.1.1](https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard/releases/tag/v4.1.1) — ☠️ Обнаружение атаки на цепочку поставок LiteLLM (CRITICAL); добавлено покрытие Blinko и New-API.
- **2026-03-23** · [v4.1](https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard/releases/tag/v4.1) — База уязвимостей OpenClaw пополнена 281 новой записью CVE/GHSA.
- **2026-03-10** · [v4.0](https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard/releases/tag/v4.0) — Выпущен EdgeOne ClawScan (сканирование безопасности OpenClaw) и фреймворк Agent-Scan.

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


## Содержание
- [🚀 Быстрый старт](#-быстрый-старт)
- [✨ Возможности](#-возможности)
- [🖼️ Демонстрация](#-демонстрация)
- [📖 Руководство пользователя](#-руководство-пользователя)
- [🔧 Документация API](#-документация-api)
- [🏗️ Эволюция Архитектуры](../docs/architecture_evolution.md)
- [📝 Руководство по участию](#-руководство-по-участию)
- [🛡️ О команде](#️-о-команде)
- [🙏 Благодарности](#-благодарности)
- [💬 Присоединиться к сообществу](#-присоединиться-к-сообществу)
- [📖 Цитирование](#-цитирование)
- [📚 Публикации](#-публикации)
- [⚖️ Лицензия и атрибуция](#️-лицензия-и-атрибуция)
<br><br>
## 🚀 Быстрый старт
### Развёртывание с Docker

| Docker | ОЗУ | Дисковое пространство |
|:-------|:----|:----------|
| 20.10 или выше | 4 ГБ+ | 10 ГБ+ |

```bash
# Этот метод загружает готовые образы из Docker Hub для быстрого запуска
git clone https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard.git
cd AI-Infra-Guard
# Для Docker Compose V2+ замените 'docker-compose' на 'docker compose'
docker-compose -f docker-compose.images.yml up -d
```

После запуска сервиса веб-интерфейс A.I.G доступен по адресу:
`http://localhost:8088`
<br>

### Использование из OpenClaw

Вы также можете вызвать A.I.G напрямую из чата OpenClaw через skill `aig-scanner`.

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

Затем настройте `AIG_BASE_URL`, указав адрес вашего запущенного сервиса A.I.G.

Подробнее см. в [README `aig-scanner`](../skills/aig-scanner/README.md).

<details>
<summary><strong>📦 Дополнительные варианты установки</strong></summary>

### Другие методы установки

**Метод 2: Скрипт установки одной командой (рекомендуется)**
```bash
# Этот метод автоматически устанавливает Docker и запускает A.I.G одной командой  
curl https://raw.githubusercontent.com/Tencent/AI-Infra-Guard/refs/heads/main/docker.sh | bash
```

**Метод 3: Сборка и запуск из исходного кода**
```bash
git clone https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard.git
cd AI-Infra-Guard
# Этот метод собирает Docker-образ из локального исходного кода и запускает сервис
# (Для Docker Compose V2+ замените 'docker-compose' на 'docker compose')
docker-compose up -d
```

Примечание: проект AI-Infra-Guard предназначен для использования в качестве платформы AI red teaming внутри предприятий или отдельными пользователями. В настоящее время механизм аутентификации не реализован, поэтому не следует разворачивать его в публичных сетях.

Дополнительная информация: [https://tencent.github.io/AI-Infra-Guard/?menu=getting-started](https://tencent.github.io/AI-Infra-Guard/?menu=getting-started)

</details>

### Попробуйте онлайн Pro-версию
Оцените Pro-версию с расширенными функциями и улучшенной производительностью. Для входа требуется [пригласительный код](https://wj.qq.com/s2/25099467/25vn/); приоритет предоставляется участникам, создавшим issues, pull request'ы или обсуждения, а также активно помогающим развивать сообщество. Перейти: [https://aigsec.ai/](https://aigsec.ai/).
<br>
<br>

## ✨ Возможности

| Функция | Подробнее |
|:--------|:------------|
| **ClawScan (OpenClaw&nbsp;Security&nbsp;Scan)** | Поддерживает оценку рисков безопасности OpenClaw одним кликом. Обнаруживает небезопасные конфигурации, риски Skill, уязвимости CVE и утечки конфиденциальных данных. |
| **Agent&nbsp;Scan** | Независимый многоагентный автоматизированный фреймворк сканирования, предназначенный для оценки безопасности рабочих процессов AI Agent. Поддерживает агентов, работающих на различных платформах, включая Dify и Coze. |
| **MCP&nbsp;Server&nbsp;&&&nbsp;Agent&nbsp;Skills&nbsp;scan** | Обнаруживает 14 основных категорий рисков безопасности. Применимо как к MCP Server, так и к Agent Skills. Гибко поддерживает сканирование как из исходного кода, так и по удалённым URL. |
| **Сканирование&nbsp;уязвимостей&nbsp;AI-инфраструктуры** | Точно идентифицирует более 100 компонентов AI-фреймворков. Покрывает более 1600 известных CVE-уязвимостей. Поддерживаемые фреймворки: Ollama, ComfyUI, vLLM, n8n, Triton Inference Server и другие. |
| **Jailbreak&nbsp;Evaluation** | Оценка рисков prompt-безопасности с использованием тщательно отобранных наборов данных. Применяет несколько методов атак для проверки устойчивости. Предоставляет детальные возможности сравнения между моделями. |

<details>
<summary><strong>💎 Дополнительные преимущества</strong></summary>

- 🖥️ **Современный веб-интерфейс**: удобный UI со сканированием одним кликом и отслеживанием прогресса в реальном времени
- 🔌 **Полный API**: полная документация интерфейсов и спецификации Swagger для простой интеграции
- 🤖 **Готов к агентам**: готовые к использованию навыки агентов на ClawHub — [EdgeOne ClawScan](https://clawhub.ai/aigsec/edgeone-clawscan), [EdgeOne Skill Scanner](https://clawhub.ai/aigsec/edgeone-skill-scanner) и [AIG Scanner](https://clawhub.ai/aigsec/aig-scanner) — бесшовно встраивайте сканирование безопасности в любой рабочий процесс ИИ-агентов
- 🌐 **Мультиязычность**: интерфейсы на китайском и английском языках с локализованной документацией
- 🐳 **Кроссплатформенность**: поддержка Linux, macOS и Windows с развёртыванием на основе Docker
- 🆓 **Бесплатно и с открытым исходным кодом**: полностью бесплатно по лицензии Apache 2.0
</details>

<br />


## 🖼️ Демонстрация

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

### Управление плагинами
![Plugin Management](../img/plugin-gif.gif)

<br />


## 🗺️ Краткое руководство по использованию

> После развёртывания откройте в браузере `http://localhost:8088`.

### Сканирование уязвимостей AI-инфраструктуры

**Что вводить в качестве целевого URL / IP?**

Целью является **сетевой адрес работающего AI-сервиса**, который вы хотите проверить — не URL на GitHub и не путь к исходному коду. A.I.G подключается к работающему сервису и идентифицирует его для поиска известных CVE-уязвимостей.

| Сценарий | Пример цели |
|:---------|:--------------|
| Локально запущенный экземпляр vLLM | `http://127.0.0.1:8000` |
| Сервер Ollama в локальной сети | `http://192.168.1.100:11434` |
| Экземпляр ComfyUI, доступный внутри сети | `http://10.0.0.5:8188` |
| Несколько хостов (по одному на строку) | `192.168.1.0/24` (CIDR), `10.0.0.1-10.0.0.20` (диапазон) |

**Пошагово: сканирование локального экземпляра vLLM**

1. Запустите vLLM обычным способом (например, `python -m vllm.entrypoints.api_server --model meta-llama/...`)
2. В веб-интерфейсе A.I.G нажмите **«AI基础设施安全扫描 / AI Infra Scan»**
3. Введите `http://127.0.0.1:8000` (или IP/порт, на котором слушает vLLM)
4. Нажмите **Start Scan** — A.I.G идентифицирует сервис и сопоставит его с 1600+ известными CVE
5. Просмотрите отчёт: версия компонента, найденные уязвимости, степень серьёзности и ссылки на исправления

> 💡 **Совет**: чтобы проверить именно *nightly*-сборку vLLM, просто запустите её и укажите A.I.G её адрес. Сканер определит версию автоматически.

### Сканирование MCP Server и Agent Skills

Введите **удалённый URL** (например, `https://github.com/user/mcp-server`) или **загрузите локальный архив с исходным кодом** — работающий экземпляр не требуется.

### Jailbreak Evaluation

Настройте API-эндпоинт целевого LLM (базовый URL + ключ API) в разделе **Settings → Model Config**, затем выберите набор данных и запустите оценку.

---

## 📖 Руководство пользователя

Онлайн-документация: [https://tencent.github.io/AI-Infra-Guard/](https://tencent.github.io/AI-Infra-Guard/)

Расширенные FAQ и руководства по устранению неполадок доступны в [документации](https://tencent.github.io/AI-Infra-Guard/?menu=faq).
<br />
<br>

## 🔧 Документация API

A.I.G предоставляет полный набор API для создания задач, поддерживающий возможности сканирования AI-инфраструктуры, сканирования MCP Server и Jailbreak Evaluation.

После запуска проекта посетите `http://localhost:8088/docs/index.html` для просмотра полной документации API.

Подробные инструкции по использованию API, описания параметров и примеры кода см. в [полной документации API](../api.md).
<br />
<br>

## 📝 Руководство по участию

Расширяемый фреймворк плагинов является архитектурной основой A.I.G и открыт для инноваций сообщества через вклад плагинов и новых функций.

### Правила участия в разработке плагинов
1.  **Правила отпечатков (Fingerprint Rules)**: добавьте новые YAML-файлы отпечатков в директорию `data/fingerprints/`.
2.  **Правила уязвимостей**: добавьте новые правила сканирования уязвимостей в директорию `data/vuln/`.
3.  **MCP-плагины**: добавьте новые правила сканирования безопасности MCP в директорию `data/mcp/`.
4.  **Наборы данных для Jailbreak Evaluation**: добавьте новые наборы данных для оценки в директорию `data/eval`.

Ориентируйтесь на существующие форматы правил, создавайте новые файлы и отправляйте их через Pull Request.

### Другие способы внести вклад
- 🐛 [Сообщить об ошибке](https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard/issues)
- 💡 [Предложить новую функцию](https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard/issues)
- ⭐ [Улучшить документацию](https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard/pulls)
<br />
<br />

## 🛡️ О команде

Этот проект разрабатывается под руководством **Tencent Zhuque Lab** — подразделения Tencent Security Platform Department. Основанная в 2019 году, лаборатория [Tencent Zhuque Lab](https://matrix.tencent.com/) является ведущей лабораторией исследований в области безопасности, специализирующейся на практических наступательных и оборонительных исследованиях и передовых технологиях в сфере безопасности ИИ. Направления исследований охватывают безопасность больших языковых моделей, безопасность ИИ-агентов, безопасность с применением ИИ и обнаружение контента, сгенерированного ИИ.

Команда помогла таким крупным вендорам, как **NVIDIA, Google и Microsoft**, а также таким сообществам открытого кода, как **OpenClaw, Linux и Hugging Face**, устранить большое количество критических уязвимостей и получила официальные публичные благодарности.

Команда выпустила открытые продукты по безопасности ИИ, включая платформу тестирования безопасности AI Red Team **A.I.G (AI-Infra-Guard)** и **Zhuque AI Detection Assistant**. Результаты исследований широко публикуются на ведущих международных конференциях по безопасности и ИИ, таких как **Black Hat, DEF CON, ICLR, CVPR, NeurIPS и ACL**, а также авторами выпущена книга *«AI Security: Technology and Practice»*.

### 👥 Ключевые участники и вклад

| Роль | Участник | Вклад |
| --- | --- | --- |
| Руководитель Tencent Security Platform Department | **Yong Yang** | Инициировал A.I.G и предложил направление автоматизированной оценки рисков потери контроля над ИИ-агентами, продвигая расширение платформы со сканирования уязвимостей инфраструктуры ИИ до оценки рисков выполнения агентов, злоупотребления инструментами и границ полномочий. |
| Руководитель Tencent Zhuque Lab | **Xing Zheng** | Предложил механизм автоматического обновления уязвимостей и согласования бенчмарков, что обеспечивает непрерывную итерацию фингерпринтов AI Infra, правил CVE/GHSA и системы бенчмарков. |
| Руководитель проекта | **Nicky** | Передовые исследования в области безопасности, планирование продукта, принятие решений по технической дорожной карте, внутреннее и внешнее взаимодействие и коммуникации. |
| Технический руководитель | **Python** | Проектирование общей архитектуры, разработка ключевых модулей и итерация версий. |
| Основной контрибьютор | **Zona** | Frontend-взаимодействие, пользовательский опыт продукта, работа с сообществом и замкнутый цикл обратной связи с пользователями. |
| Основной контрибьютор | **Fyoung** | Обновление фингерпринтов уязвимых компонентов AI Infra и построение системы бенчмарков. |
| Основной контрибьютор | **Robert** | Оценка безопасности LLM и операционная работа над стратегиями оценки джейлбрейка. |
| Основной контрибьютор | **Zoe** | Оценка безопасности LLM, оценка джейлбрейка и разработка модуля интеграции моделей. |
| Основной контрибьютор | **Xiangfan** | Разработка средств безопасности для рисков, связанных со Skill, и сценариев потери контроля над агентами. |
| Контрибьютор | **Ronin** | Участвовал в разработке сканирования безопасности ИИ-агентов. |
| Контрибьютор | **Rsin** | Участвовал в работе сообщества и коммуникациях по кампаниям. |

<br />

## 🙏 Благодарности

### 🎓 Академические партнёрства

Благодарим наших академических партнёров за их научный вклад и техническую поддержку.

#### <img src="../img/北大未来网络重点实验室2.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/复旦大学2.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>

### 👥 Благодарность разработчикам-участникам
Благодарим всех разработчиков, внёсших вклад в проект A.I.G.
<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>
<br>

### 🤝 Признательность нашим пользователям

Благодарим пользователей из следующих компаний и команд за использование A.I.G и ценные отзывы.

<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="复旦大学" 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>

<br>

## 💬 Присоединиться к сообществу

### 🌐 Онлайн-обсуждения
- **GitHub Discussions**: [присоединяйтесь к обсуждениям в сообществе](https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard/discussions)
- **Issues и сообщения об ошибках**: [сообщить о проблеме или предложить функцию](https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard/issues)

### 📱 Сообщество
<table>
  <thead>
  <tr>
    <th>WeChat Group</th>
    <th>Discord <a href="https://discord.gg/U9dnPnyadZ">[ссылка]</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>

### 📧 Связаться с нами
По вопросам сотрудничества или обратной связи пишите нам: [zhuque@tencent.com](mailto:zhuque@tencent.com)

### 🔗 Рекомендуемые инструменты безопасности
Если вас интересует безопасность кода, ознакомьтесь с [A.S.E (AICGSecEval)](https://github.com/Tencent/AICGSecEval) — первым в отрасли фреймворком для оценки безопасности AI-генерированного кода на уровне репозитория, выпущенным Tencent Wukong Code Security Team с открытым исходным кодом.




<br>
<br>

## 📖 Цитирование

Если вы используете A.I.G в своих исследованиях, пожалуйста, цитируйте так:

```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}
}
```
<br>

## 📚 Публикации

1. **"AI-Infra-Guard Technical Report"** — Технический отчёт о платформе A.I.G: проектирование архитектуры, сканирующий движок и методология оценки. [[pdf]](../AIG_Technical_Report.pdf)

2. **"AI-Infra-Guard: An AI Red Teaming Platform"** — Презентация на Black Hat Europe 2025 Arsenal с обзором возможностей A.I.G и реальных сценариев использования. [[pdf]](../Arsenal-BHEU2025-AI-Infra-Guard.pdf)

3. **"MCP Unchained: Compromising The AI Agent Ecosystem Via Its Universal Connector"** — Доклад на Black Hat Europe 2025, раскрывающий риски безопасности протокола MCP в экосистеме ИИ-агентов. [[pdf]](../BHEU-25-MCP-Unchained-Compromising-The-AI-Agent-Ecosystem-Via-Its-Universal-Connector.pdf)

<details>
<summary>Благодарим исследовательские команды, цитировавшие A.I.G в своих академических работах. Нажмите, чтобы развернуть (19 работ)</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>

📧 Если вы использовали A.I.G в своих исследованиях или продукте, либо если мы случайно пропустили вашу публикацию — мы будем рады получить от вас весточку! [Свяжитесь с нами](#-присоединиться-к-сообществу).
<br>
<br>

## ⚖️ Лицензия и атрибуция

Проект распространяется с открытым исходным кодом под лицензией **Apache License 2.0**. Мы приветствуем и поощряем вклад сообщества, интеграции и производные работы при соблюдении следующих требований к атрибуции:

1. **Сохранение уведомлений**: в любом дистрибутиве необходимо сохранять файлы `LICENSE` и `NOTICE` из оригинального проекта.
2. **Атрибуция продукта**: если вы интегрируете основной код, компоненты или движок сканирования AI-Infra-Guard в свой проект с открытым исходным кодом, коммерческий продукт или внутреннюю платформу, необходимо чётко указать следующее в **документации продукта, руководстве пользователя или странице «О программе» в UI**:
   > «Данный проект интегрирует [AI-Infra-Guard](https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard), выпущенный с открытым исходным кодом компанией Tencent Zhuque Lab.»
3. **Академические и статейные ссылки**: если вы используете этот инструмент в отчётах об анализе уязвимостей, статьях по безопасности или научных работах, явно упомяните «Tencent Zhuque Lab AI-Infra-Guard» и включите ссылку на репозиторий.

Переупаковка данного проекта в качестве оригинального продукта без раскрытия его источника строго запрещена.

<div>

[![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)
</div>
