aegis 是评测安全领域的开源项目，由 automorphic-ai 开发，2023 年首次发布。
它收录于评测安全分类，该分类目前共有 466 个项目，GitHub 星标数为 269。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-08-10。MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。
它主要面向的使用场景是：企业部署LLMAPI时，保护模型免受恶意提示攻击。同类可对比的替代方案包括 Rebuff、Guardrails AI、LangKit。
GitHub 星标
★ 269
维护状态
低维护
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类基础设施
开发团队automorphic-ai
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型adversarial-attacks,large-language-models,llmops,prompt-injection,security
GitHub 星标★ 269
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-06-18 00:00:00
最近更新2026-08-10 00:00:00
维护状态低维护
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7
使用教程
核心亮点
- 自加固机制：能根据攻击模式自动更新防护规则，减少人工维护
- 专注 LLM 场景：针对提示注入等特定威胁设计，比通用防火墙更贴合
- 轻量易集成：Python 实现，便于嵌入现有 AI 服务管道
不足之处
- 项目早期，文档和社区生态待观察
- 自加固算法可能引入额外推理延迟，影响性能
适用场景
- 企业部署 LLM API 时，保护模型免受恶意提示攻击
- AI 聊天机器人服务中，实时过滤有害输出
- 安全团队评估 LLM 应用漏洞时，作为测试防护工具
替代项目
Rebuff、Guardrails AI、LangKit
项目介绍
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