LLMVault

在真实漏洞靶场中练手，掌握 LLM 安全攻防实战

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 搜索知识 🍴 复刻 97 🐛 待处理 22 👀 关注 4
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 353
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，MIT许可证，完全免费，可自行部署使用。

项目预览

LLMVault 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类搜索知识
开发团队CyberSunil
GitHubhttps://github.com/CyberSunil/LLMVault
定价模式🏷️完全免费
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🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型agent-security,ai-security,ai-security-tool,artificial-intelligence,ctf,docker,genai,good-first-issue,large-language-models,llm-security,llm-security-testing,owasp,owasp-llm-top-10,penetration-testing,prompt-injection,python,rag,red-team,up-for-grabs,vulnerable-lab
GitHub 星标★ 353
上线时间2026-07-15 00:00:00
代码更新2026-11-09
仓库体积29.0 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数1

项目介绍

LLMVault 是一个专为 AI 安全设计的开源训练平台，基于 OWASP LLM Top 10 标准构建，帮助安全工程师、开发者和研究人员学习并实践大语言模型（LLM）相关的安全漏洞。它解决了当前 AI 应用安全知识匮乏、实战环境缺失的问题，通过提供故意设计漏洞的模拟环境，覆盖提示注入、RAG 安全、Agent 安全、GenAI 渗透测试等核心领域。平台内置多种漏洞场景和实验，允许用户在不影响真实系统的前提下进行攻击与防御演练，从而提升对 LLM 安全威胁的识别和修复能力。其核心能力包括漏洞靶场、安全测试工具集成、场景化教学以及可扩展的插件架构，适合作为企业安全培训、高校教学和个人技能提升的实用工具。

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 2026-08-09 · 当前星标 ★ 353

核心亮点

  • 基于 OWASP LLM Top 10 权威框架，课程内容有据可依
  • 提供可动手的漏洞环境，覆盖提示注入、RAG 等热门攻击面
  • Python 技术栈，易于二次开发和集成到现有安全测试流程

不足之处

  • 项目处于早期阶段（星标 271），文档和社区支持待观察
  • 漏洞场景数量有限，可能无法覆盖所有 LLM 安全威胁

适用场景

  • 企业安全团队进行 AI 安全内部培训
  • 高校开设 LLM 安全课程，提供实验环境
  • 安全研究员研究 GenAI 渗透测试技术

替代项目

OWASP Juice Shop、DVWA、Garak

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