vigil-llm

给LLM输入装个安检门，拦截提示注入和越狱攻击

Vigil 是一个专注于检测大语言模型（LLM）输入安全风险的开源基础设施工具。它主要解决提示注入（prompt injection）、越狱（jailbreak）以及其他潜在危险输入的问题，帮助开发者在将用户输入发送给LLM之前进行实时拦截和过滤。其核心能力包括：基于多种检测策略（如模式匹配、分类器、规则引擎）对输入进行风险评估，提供本地化部署的API接口，支持与现有应用无缝集成。Vigil 旨在成为LLM应用的安全网关，防止恶意输入导致模型行为失控或数据泄露。项目处于早期阶段，但已提供清晰的架构和扩展点，适合需要增强LLM应用安全性的团队使用。

开源 free 基础设施

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 495

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deadbits

所属国家

官网地址https://vigil.deadbits.ai

GitHubhttps://github.com/deadbits/vigil-llm

定价模式free

价格说明开源项目，Apache-2.0 许可证，可免费使用和部署。

访问状态

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Python

技术栈/模型adversarial-attacks,adversarial-machine-learning,large-language-models,llm-security,llmops,prompt-injection,security-tools,yara-scanner

GitHub 星标★ 495

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2023-09-04 00:00:00

最近更新2026-09-23 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4

使用教程

核心亮点

提供多种检测策略（模式匹配、分类器）组合，覆盖常见攻击类型
本地化API部署，延迟低，数据不出内网，隐私友好
模块化设计，便于自定义检测规则和集成到现有安全流程

不足之处

项目处于早期阶段，文档和社区生态待完善
检测能力依赖训练数据，新型攻击变种可能漏报

适用场景

企业级LLM应用上线前的安全加固
聊天机器人、客服系统等面向用户的输入过滤
内部工具中处理敏感数据的LLM调用场景

替代项目

Rebuff、LLM Guard、Prompt Guard

项目介绍

vigil-llm 是评测安全领域的开源项目，由 deadbits 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 495。

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 2026-09-23。Apache-2.0 许可证，可免费使用和部署。

它主要面向的使用场景是：企业级LLM应用上线前的安全加固。同类可对比的替代方案包括 Rebuff、LLM Guard、Prompt Guard。

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