AI-Infra-Guard

AI-Infra-Guard – 腾讯开源的 AI 基础设施安全评估工具

AI-Infra-Guard是一款由腾讯开源的高效、轻量且易于使用的AI基础设施安全评估工具。它能够识别和检测AI系统中的潜在安全风险，支持28种主流AI框架的指纹识别，涵盖超过200个安全漏洞数据库，能够快速扫描并识别漏洞。

AI-Infra-Guard是什么

AI-Infra-Guard是腾讯推出的一款高效、轻量级且用户友好的AI基础设施安全评估工具。它具备发现和检测AI系统潜在安全风险的能力。该工具支持28种主流AI框架的指纹识别，覆盖200多个安全漏洞数据库，能够进行快速扫描和漏洞识别。AI-Infra-Guard开箱即用，无需复杂配置，用户可以灵活定义和匹配YAML规则。其核心组件设计简洁高效，资源占用低，支持跨平台使用。用户可以通过本地扫描、指定目标或从文件读取目标等多种方式进行安全评估，并结合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，能够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，全面检查已知的安全风险。
• 漏洞检测：提供详尽的漏洞信息，包括漏洞描述、严重性评级以及修复建议。支持多种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，以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：核心组件设计简洁高效，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：用户可以根据需要自定义规则，提供灵活的匹配语法，支持模糊匹配和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：通过向目标系统发送HTTP请求，分析返回的响应内容（如标题、正文、头部等），提取特征信息。利用预定义的指纹规则（存储在YAML文件中），结合逻辑匹配（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。漏洞规则采用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，以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，通过API调用获取更深入的分析结果。AI模型用于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：核心组件由高效编程语言（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：工具编译为静态二进制文件，能够在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：协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，确保系统安全。
• 云服务安全：对云平台中的AI服务进行扫描，及时发现和修复漏洞，保障用户数据和平台安全。
• 安全审计与合规：支持企业进行安全审计，生成漏洞报告，以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：研究人员和社区积极探索新的漏洞检测方法，并贡献新的指纹和漏洞规则。

常见问题

• 如何安装AI-Infra-Guard？：用户可以通过GitHub仓库下载最新版本，并按照文档中的步骤进行安装配置。
• AI-Infra-Guard支持哪些AI框架？：该工具支持28种主流AI框架，包括但不限于TensorFlow、PyTorch、Keras等。
• 我如何获取漏洞检测报告？：在扫描完成后，AI-Infra-Guard将生成详细的漏洞检测报告，用户可以在界面中查看或导出。