fast-llm-security-guardrails

给 AI Agent 加一道快速安全闸门,防提示注入和隐私泄露

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 智能体 🍴 复刻 22 👀 关注 2
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 155
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

fast-llm-security-guardrails 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类智能体
开发团队ZenGuard-AI
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明官网存在但定价信息不明确,需进一步确认
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agentic-ai,ai-agent,ai-agents,ai-runtime,cx-agent,llm-guard,llm-guardrails,llm-privacy,llm-security,prompt-security,security
GitHub 星标★ 155
上线时间2024-03-11 00:00:00
代码更新2026-02-03
仓库体积308 KB
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14

项目介绍

fast-llm-security-guardrails 是一个面向 AI Agent 的快速安全防护层(Trust Layer),旨在解决 LLM 应用中的提示注入、数据泄露和越权行为等安全问题。它作为中间件运行在 AI 应用与模型之间,提供实时输入/输出过滤、敏感信息检测、策略控制等核心能力。项目基于 Python 实现,强调低延迟和高性能,适合需要在不影响用户体验的前提下保障 AI 交互安全的场景。它支持与主流 Agent 框架集成,通过可配置的规则引擎实现灵活的防护策略,帮助开发者在生产环境中快速部署安全机制。

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 ★ 155

核心亮点

  • 主打低延迟过滤,性能优于多数同类防护层,适合实时交互场景
  • 提供输入/输出双向防护,覆盖提示注入和敏感数据泄露两类核心风险
  • 规则可配置且支持与常见 Agent 框架集成,接入成本较低

不足之处

  • 项目处于早期阶段,文档和社区生态尚不完善,生产环境验证案例较少
  • 安全规则覆盖的威胁类型有限,复杂攻击模式可能需自行扩展

适用场景

  • 企业级 AI 客服系统,防止用户通过恶意提示操控机器人行为
  • 基于 LLM 的内部知识库问答,保护企业敏感数据不外泄
  • 多 Agent 协作平台,统一管控各 Agent 的输入输出安全策略

替代项目

Guardrails AI、NeMo Guardrails、Llama Guard

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