XSafeClaw

给 AI 智能体装上安全盾,自动红队测试找漏洞

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 评测安全 🍴 复刻 6
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 165
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

XSafeClaw 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XSafeAI
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✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型agent-safety,agentic-ai,ai-safety,llm-security,openclaw,prompt-injection,red-teaming,safe-claw
GitHub 星标★ 165
上线时间2026-03-10 00:00:00
代码更新2026-07-10
仓库体积318.6 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-10
浏览次数17

项目介绍

XSafeClaw 是复旦大学开源的多智能体安全评测平台,专注于检测和防御针对 LLM 智能体的安全威胁。它解决的核心问题是:随着 Agent 被赋予工具调用和自主决策能力,恶意提示注入、越权操作等风险急剧上升,而传统安全工具缺乏针对性。平台提供从攻击模拟到防御加固的全链路能力,包括自动化红队测试、漏洞扫描、行为监控与策略拦截,并支持多种主流 Agent 框架。其核心能力在于将安全评测标准化,帮助开发者量化风险、定位薄弱环节,并生成可落地的加固建议。项目处于早期阶段,但定位清晰,适合需要为生产级 Agent 应用构建安全基线的团队。

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 2026-08-10 · 当前星标 ★ 165

核心亮点

  • 提供自动化红队测试,能模拟提示注入等攻击,主动发现 Agent 安全弱点
  • 覆盖评测到防御全流程,支持策略拦截和行为监控,不止于检测
  • 背靠复旦学术团队,技术路线紧跟 agentic AI 安全前沿,有研究深度

不足之处

  • 项目仅 160 星,处于早期阶段,API 和文档可能不够稳定
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 开发基于 LLM 的客服或办公 Agent,上线前做安全合规评测
  • 安全团队对内部 Agent 应用进行定期红队演练和渗透测试
  • 研究机构或企业评估不同 Agent 框架的安全防护能力

替代项目

Garak、PyRIT、Adversarial Robustness Toolbox (ART)

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