给 AI 智能体装上防注入防火墙，自动识别恶意提示并评分。
prompt-guard 是一个面向 AI 智能体的高级提示注入防御系统，旨在解决大语言模型应用面临的提示注入攻击问题。它提供多语言检测能力，能够识别多种语言的恶意提示，并对攻击进行严重性评分，帮助开发者评估风险等级。同时，它具备安全审计功能，可记录和分析攻击尝试，便于后续安全加固。项目基于 Python 实现，技术栈涵盖 AI 安全、LLM 安全等领域，适合集成到 Clawdbot、Moltbot 等智能体框架中。作为早期项目，它专注于为 AI 应用提供实时的输入防护，降低被操纵的风险。
rebuff、llm-guard、prompt-injection-defender
prompt-guard 是评测安全领域的开源项目，由 seojoonkim 开发，是 2026 年新上线的项目。
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 177。
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 2026-09-22。MIT许可证，完全免费，无付费版本。
它主要面向的使用场景是：企业级LLM应用上线前的安全测试。同类可对比的替代方案包括 rebuff、llm-guard、prompt-injection-defender。
akto
开源
给 AI 应用做安全体检，防提示注入和数据泄露
Akto is the fastest growing AI Security platform for your teams to secure AI agents,···
XSafeClaw
开源
给 AI 智能体装上安全盾，自动红队测试找漏洞
Introducing XSafeClaw: The Open-Source Agent Safety Platform from Fudan University
fast-llm-security-guardrails
开源
给 AI Agent 加一道快速安全闸门，防提示注入和隐私泄露
The fastest Trust Layer for AI Agents
deepteam
开源
自动模拟越狱攻击，提前测出 LLM 安全漏洞
DeepTeam is a framework to red team LLMs and AI agents.
