cai

给AI穿上防弹衣，让安全模型扛住攻击

CAI（Cybersecurity AI）是一个面向AI安全领域的开源框架，旨在为网络安全场景提供标准化的人工智能能力集成方案。它解决了安全团队在构建AI驱动防御系统时面临的碎片化问题，将威胁检测、漏洞分析、日志审计等常见安全任务封装为可复用的AI模块。核心能力包括：支持多种大语言模型（LLM）的安全评估与加固、提供针对恶意代码和钓鱼内容的实时检测管道、以及可扩展的自动化响应机制。CAI强调模型的可信性和可解释性，内置对抗样本测试工具，帮助开发者验证AI模型在攻击环境下的鲁棒性。其模块化设计允许安全工程师快速接入现有SIEM（安全信息与事件管理）系统，并通过Python API或CLI灵活编排安全工作流。项目当前处于快速迭代阶段，社区活跃，适合需要将AI能力落地到实际安全运营中的团队。

开源 free 开源模型

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 9835

维护状态维护中

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类开源模型

开发团队aliasrobotics

所属国家

官网地址https://aliasrobotics.com/cybersecuritysuperintelligence.php

GitHubhttps://github.com/aliasrobotics/cai

定价模式free

价格说明开源框架，本地部署，完全免费

访问状态

是否开源是

开源协议NOASSERTION

主要语言Python

技术栈/模型artificial-intelligence,cybersecurity,framework,generative-ai,llm,pentesting

GitHub 星标★ 9835

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2025-03-31 00:00:00

最近更新2026-09-21 00:00:00

维护状态维护中

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数4

使用教程

难度：进阶约 10 分钟部署方式：命令行工具 4 步

环境要求

Python 环境（项目为 Python 开发）
支持的系统：OS X、Ubuntu 20.04/24.04、Windows WSL、Android（详见 docs/cai_installation.md）
可用的 LLM 提供商与模型配置（docs/models.md 列出经 LiteLLM 接入的 300+ 模型）
可选：Alias Robotics 商业许可证；没有时可关闭许可证校验运行

安装与启动步骤

1克隆仓库

把 CAI 的完整源码拉到本地。仓库已归档为只读研究产物，内容为最终发布版全量源码。
```
git clone https://github.com/aliasrobotics/cai.git
```
2查看安装文档

按你的系统对照 docs/cai_installation.md 完成依赖与安装，覆盖 OS X、Ubuntu、Windows WSL、Android。
3配置模型与环境

参照 docs/environment_variables.md 设置环境变量、连接模型提供商；没有商业许可证时先关闭许可证校验。
```
export CAI_LICENSE_OFF=1
```
4启动 CAI

在终端执行 cai 进入交互界面；README 提示首次启动最长可能需要 30 秒，请耐心等待。
```
cai
```

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`CAI_LICENSE_OFF`	否	置为 1 时不使用 Alias Robotics 许可证即可运行	`1`

如何确认成功

终端执行 cai 后进入交互界面（REPL）即启动成功，首次启动最长约 30 秒。

常见问题

Q：启动时提示没有 Alias Robotics 许可证怎么办？

A：在运行前执行 export CAI_LICENSE_OFF=1，即可在没有许可证的情况下运行 CAI，然后再执行 cai。

Q：第一次运行 cai 卡了很久正常吗？

A：正常。README 说明首次启动最多可能需要 30 秒，等待其完成初始化即可。

Q：怎么知道该装哪些系统依赖？

A：请查阅仓库内 docs/cai_installation.md，其中分别给出了 OS X、Ubuntu 20.04/24.04、Windows WSL 和 Android 的安装说明。

Q：项目现在还在维护吗？

A：已归档，不再提供新版本、缺陷修复、安全补丁或支持；官方建议迁移到 CSI，付费用户可发邮件至 support@aliasrobotics.com。

注意事项

仓库已归档为只读研究产物，不接受新的 issue 和 pull request，也不会有后续更新。
README 节选未包含具体安装命令，完整安装步骤请以 docs/cai_installation.md 等文档为准。
CAI 的能力已延续到 Cybersecurity Superintelligence (CSI)，原付费客户建议迁移。

核心亮点

内置对抗样本攻击库，一键测试模型鲁棒性
模块化管道设计，可无缝对接SIEM和SOAR
支持主流LLM（GPT、LLaMA等）的安全评估与加固

不足之处

文档偏技术向，新手入门门槛较高
依赖较多，环境配置稍显复杂

适用场景

企业安全团队构建AI驱动的威胁检测系统
安全研究员评估和加固自研AI模型
自动化渗透测试中的AI辅助决策

替代项目

Adversarial Robustness Toolbox (ART)、Counterfit、SecML

项目介绍

cai 是评测安全领域的开源项目，由 aliasrobotics 开发，2025 年首次发布。

在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（9,835）位列前 5%，在评测安全分类的 466 个项目里位列前 3%。

近 41 天，它的 GitHub 星标从 9,712 增加到 9,835，净增 123。

项目仍在小幅维护中，最近一次代码更新于 2026-09-21。本地部署，完全免费。

它主要面向的使用场景是：企业安全团队构建AI驱动的威胁检测系统。同类可对比的替代方案包括 Adversarial Robustness Toolbox (ART)、Counterfit、SecML。

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