AIGoat

本地靶场练 LLM 攻击与防御

开源 🏷️完全免费 ⏳ 访问状态待核验 评测安全 🍴 复刻 90 🐛 待处理 3 👀 关注 5
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 271
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 支持限时试用 · 开源免费，本地运行安全演练环境

项目预览

AIGoat 项目界面预览图
图片来源：项目官网

项目数据

分类评测安全
开发团队AISecurityConsortium
官网地址https://aigoat.co.in
GitHubhttps://github.com/AISecurityConsortium/AIGoat
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费，本地运行安全演练环境
访问状态⏳ 访问状态待核验
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型ai-goat,ai-playground,ai-security,ai-security-lab,ai-vulnerabilities,aigoat,ctf-challenges,llm-attacks,llm-red-teaming,llm-security,owasp-llm,prompt-injection,prompt-injection-testing,red-teaming
GitHub 星标★ 271
上线时间2025-08-29 00:00:00
代码更新2026-10-18
仓库体积48.9 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态较活跃
收录时间2026-11-08
浏览次数0

项目介绍

AIGoat 是一个开源 AI 安全演练场，面向大模型红队测试与安全学习。它把提示词注入、RAG 数据投毒、AI Agent 越权、MCP 安全以及 OWASP LLM 应用十大风险等主题，拆解成可动手操作的攻击实验、CTF 挑战和渐进式防御关卡，全部在本地运行。项目用 Python 编写，用户克隆后即可在受控环境中复现各类 LLM 攻击链路，理解漏洞成因，再通过逐级防御任务验证修复思路。它解决的是 AI 安全教学缺少可实操靶场、红队练习缺乏统一环境的问题，适合安全工程师、AI 开发者、CTF 选手和高校课程作为训练平台。相比纯文档或幻灯片式科普，AIGoat 强调边打边学，把抽象风险转化为可复现实验，降低入门门槛，也便于团队内部做安全意识演练。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-11-08 · 当前星标 ★ 271

核心亮点

  • 覆盖提示词注入、RAG 投毒、Agent 与 MCP 安全等主流 LLM 风险，主题成体系
  • 提供攻击实验加 CTF 挑战加渐进防御三层结构，学习路径清晰可复现
  • 全部本地运行，练习环境可控，适合教学与团队内部演练

不足之处

  • 项目处于早期，关卡数量与文档完善度仍在迭代
  • 社区规模较小，遇到问题可参考的讨论和案例有限

适用场景

  • 安全工程师练习 LLM 红队攻击手法
  • AI 应用开发者上线前做安全自查演练
  • 高校或企业开展 AI 安全课程与内部培训

替代项目

Garak、PyRIT、promptfoo

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