VelLMes-AI-Deception-Framework

用AI伪装成AI，让攻击者自投罗网

VelLMes 是一个构建交互式、动态且逼真的 LLM 蜜罐的开源框架，旨在通过部署伪装成真实 AI 服务的诱饵模型来吸引和诱捕恶意攻击者。它解决了传统蜜罐难以模拟高交互对话、容易被识破的问题，利用大语言模型生成高度拟人化的响应，从而延长攻击者的停留时间，收集攻击手法和意图。核心能力包括：动态对话生成、可定制蜜罐场景、攻击行为日志记录与分析。

开源 free 开源模型
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 80
维护状态 低维护
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类开源模型
开发团队stratosphereips
所属国家
官网地址
GitHubhttps://github.com/stratosphereips/VelLMes-AI-Deception-Framework
定价模式free
价格说明开源项目，GPL-2.0许可，可自行部署使用，完全免费。
访问状态
是否开源是
开源协议GPL-2.0
主要语言Python
技术栈/模型deception,honeypots,large-language-models,llm,security
GitHub 星标★ 80
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-05-23 00:00:00
最近更新2026-08-28 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3

使用教程

核心亮点

  • 利用LLM生成动态响应，蜜罐对话逼真度高，难以被简单规则识破
  • 支持自定义蜜罐场景和角色，灵活适配不同攻击诱捕需求
  • 自动记录攻击者交互日志，便于后续威胁分析和溯源

不足之处

  • 项目处于早期阶段，文档和社区支持待观察
  • 依赖外部LLM服务，可能产生较高运行成本

适用场景

  • 安全研究团队部署诱饵AI服务，分析攻击者行为
  • 企业红蓝对抗演练中，用于测试检测响应能力
  • 威胁情报平台收集新型AI定向攻击样本

替代项目

Cowrie、T-Pot、MHN (Modern Honey Network)

项目介绍

VelLMes-AI-Deception-Framework 是评测安全领域的开源项目，由 stratosphereips 开发，2024 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 80。

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 2026-08-28。GPL-2.0许可，可自行部署使用，完全免费。

它主要面向的使用场景是：安全研究团队部署诱饵AI服务，分析攻击者行为。同类可对比的替代方案包括 Cowrie、T-Pot、MHN (Modern Honey Network)。

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