ASTRA

实战对抗攻击，一键测出 AI 模型的安全漏洞

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 开源模型 🍴 复刻 7 🐛 待处理 1
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 78
维护状态 低维护
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，无付费版本。

项目预览

ASTRA 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队PurCL
GitHubhttps://github.com/PurCL/ASTRA
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，MIT许可证，完全免费，无付费版本。
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adversarial-attacks,code-generation,coding-agent,large-language-models,red-teaming
GitHub 星标★ 78
上线时间2025-08-13 00:00:00
代码更新2026-05-11
仓库体积58.3 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

ASTRA 是亚马逊 Nova AI 安全挑战赛的冠军项目，作为攻击方团队，在实时对抗评估中击败了来自全球顶尖大学的防御团队。该项目专注于生成对抗性攻击，用于测试和评估 AI 模型的安全性与鲁棒性。它提供了一套工具和方法，能够自动生成针对大语言模型的攻击样本，帮助开发者发现模型在真实场景中的漏洞。核心能力包括对抗样本生成、攻击策略优化以及自动化评估流程。通过模拟恶意输入，ASTRA 能够暴露模型在提示注入、越狱攻击等方面的弱点，从而推动 AI 安全防护的改进。项目采用 Python 编写，适合安全研究人员和 AI 开发者使用。

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 ★ 78

核心亮点

  • 冠军验证：在亚马逊全球 AI 安全竞赛中击败多所顶尖大学防御团队，攻击能力经过实战检验
  • 自动化攻击：提供现成的对抗样本生成和攻击流程，降低安全测试门槛
  • 聚焦大模型安全：针对提示注入、越狱等真实威胁，帮助开发者定位模型弱点

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 项目处于早期阶段（仅 76 星），功能完整性和易用性有待验证

适用场景

  • AI 模型上线前的安全红队测试
  • 大模型鲁棒性研究与漏洞挖掘
  • 企业 AI 安全合规评估

替代项目

Garak、PyRIT、TextAttack

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