Sentinel_Guard

给 AI 应用加一道安全网关,拦截注入与越权调用

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 基础设施 🍴 复刻 117 🐛 待处理 1
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 130
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,免费使用,定价信息待确认

项目预览

Sentinel_Guard 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类基础设施
开发团队aitechnav
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,免费使用,定价信息待确认
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
GitHub 星标★ 130
上线时间2026-04-25 00:00:00
代码更新2026-09-01
仓库体积811 KB
本站数据更新2026-11-02
维护状态维护中
收录时间2026-09-16
浏览次数1

项目介绍

Sentinel_Guard 是一个面向 AI 应用、智能体(Agent)和 AI 增强 IDE 的安全优先 LLM 网关与护栏系统。它解决的核心问题是:当应用调用大模型时,提示词注入、敏感数据泄露、越权工具调用、恶意输出等风险缺乏统一拦截层。项目以网关形式部署在应用与 LLM 之间,对请求和响应做策略检查,支持对输入提示做注入检测、对输出做内容过滤、对工具调用做权限校验,并可记录审计日志。它强调安全优先,适合需要合规或风控的团队在现有 AI 链路上快速加一层防护,而不必改动业务代码。Python 实现便于集成到主流框架,早期项目但方向明确。

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 2026-09-16 · 当前星标 ★ 130

核心亮点

  • 以独立网关形式接入,业务代码改动小,可统一管理多个 LLM 调用入口
  • 同时覆盖输入提示注入检测、输出内容过滤和工具调用权限校验三个层面
  • Python 实现,便于与主流 AI 框架和自研 Agent 集成,支持审计日志

不足之处

  • 项目处于早期阶段,规则库和检测策略的覆盖面与准确率仍需验证
  • 文档和社区生态尚不完善,生产环境落地案例较少

适用场景

  • 企业内 AI 助手需要防止用户通过提示注入套取内部数据
  • Agent 调用外部工具前做权限和参数校验,避免越权操作
  • AI 增强 IDE 中拦截恶意代码建议或敏感信息外泄

替代项目

Guardrails AI、NeMo Guardrails

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