AgentCapture

给 AI 攻击代理布下诱饵，抓行为还能反制

开源 🏷️定价信息待确认 ⏳ 访问状态待核验 评测安全 🍴 复刻 30 👀 关注 2
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 169
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

AgentCapture 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类评测安全
开发团队Tcotl
官网地址https://agentcapture-demo.vercel.app
GitHubhttps://github.com/Tcotl/AgentCapture
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态⏳ 访问状态待核验
是否开源是
开源协议AGPL-3.0
主要语言Python
技术栈/模型ai-agent,ai-security,cyber-deception,deception,fastapi,honeypot,llm-security,mcp,prompt-injection,python,red-team,security-tools,threat-intelligence
GitHub 星标★ 169
上线时间2026-09-02 00:00:00
代码更新2026-11-03
仓库体积55.6 MB
本站数据更新2026-11-05
维护状态活跃
收录时间2026-11-05
浏览次数0

项目介绍

AgentCapture 是一个用 Python 编写的欺骗层蜜罐系统，专门面向 AI 渗透测试代理（AI pentest agent）的捕获与反制。它通过嵌入诱饵、提示注入反制、MCP 蜜罐和对话式 C2 等机制，把攻击者或自动化 AI 代理的探测行为引导到受控环境中，记录其工具调用、提示词和交互轨迹，并尝试对代理进行反向控制。项目解决的核心问题是：当红队或恶意方使用 LLM 驱动的自动化代理扫描、探测目标时，传统蜜罐难以识别和应对这类会理解上下文、动态调整策略的智能体。AgentCapture 提供了一套可部署的欺骗层，帮助安全团队观察 AI 代理的攻击手法、提取其提示词与工具链特征，并用于防御策略验证与威胁情报积累。技术栈基于 FastAPI 与 Python，适合安全研究、红蓝对抗演练和 LLM 安全评估场景。

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 2026-11-05 · 当前星标 ★ 169

核心亮点

  • 针对 LLM 代理设计欺骗层，能记录提示词、工具调用与交互链路，而非只抓网络流量
  • 集成 MCP 蜜罐与提示注入反制，覆盖当前 AI 代理常见攻击面
  • 提供对话式 C2 思路，可对捕获的代理进行受控交互与行为诱导

不足之处

  • 早期项目，星标与社区规模较小，长期维护与规则更新待观察
  • 反制与提示注入相关能力涉及较高法律与伦理边界，缺少合规使用指引
  • 文档与实战案例有限，部署和调优门槛对非安全团队偏高

适用场景

  • 红蓝对抗中诱捕并分析自动化 AI 渗透代理的行为
  • LLM 安全研究：收集代理提示词与工具调用样本用于防御建模
  • 企业安全演练中验证对 AI 驱动扫描的检测与响应能力

替代项目

Beelzebub、Galah、LLM Honeypot

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