文章总结： 腾讯朱雀实验室开源了一站式AI红队安全测试平台A.I.G，集成AI基础设施漏洞扫描、MCP与Agent技能风险检测、Agent工作流安全扫描、OpenClaw安全体检和大模型越狱评估五大模块。该平台支持Web界面与命令行双模式，可识别100+种AI组件和1900+个CVE漏洞，旨在帮助企业系统性自查AI安全风险，但需注意其无鉴权机制，仅限内网部署。 综合评分： 87 文章分类： 安全工具,红队,AI安全,漏洞扫描,渗透测试

安全工具丨一站式 AI 红队安全测试平台，集成Agent安全扫描、AI工具技能扫描、AI基础设施漏洞扫描与大模型安全体检（越狱评估）等能力

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2026年7月17日 06:00 浙江

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         AI技术正以前所未有的速度融入千行百业，但大模型漏洞、数据泄露、供应链投毒等安全威胁也随之而来。就在不久前，月下载量近亿的知名大模型网关工具LiteLLM遭遇供应链投毒事件，波及范围极广，被业界称为“软件恐怖事件”。面对日益复杂的AI安全挑战，企业和开发者该如何系统性自查风险？

近日，腾讯朱雀实验室开源的一站式AI红队安全测试平台——A.I.G（AI-Infra-Guard），正是为了解决这一痛点而生。它集成了基础设施漏洞扫描、MCP与Agent技能风险检测、大模型越狱评估等多项能力，目标是成为业界领先的AI红队工具平台。

一、简介：什么是A.I.G？

     A.I.G（AI-Infra-Guard）是由腾讯安全平台部朱雀实验室（Tencent Zhuque Lab）主导开发的一款高效、轻量、易用的AI基础设施安全评估工具。朱雀实验室自2019年成立以来，专注于AI安全领域的实战攻防与前沿研究，曾多次协助英伟达、谷歌、微软等厂商及OpenClaw、Linux等开源社区修复高危漏洞，并获官方致谢。

该项目定位为企业内部使用的AI红队测试平台，提供Web界面与命令行双操作模式，支持Docker一键部署，开箱即用。需要特别提醒的是，由于目前暂无鉴权认证机制，请勿在公网环境中部署使用。

二、核心能力：五大安全扫描模块

A.I.G的核心能力构建了一整套AI安全风险自查体系，覆盖从基础设施到应用层的多个维度。

2.1. AI基础设施漏洞扫描（AI Infra Vulnerability Scan）

这是A.I.G的基础能力，通过精准的Web指纹识别技术，检测AI训练、部署与应用构建中使用的各类开源框架组件（如Ollama、ComfyUI、vLLM、Triton Inference Server等）。

核心数据：

• 支持组件：精准识别100+种AI开源Web组件。
• 漏洞覆盖：涵盖1900+个已知CVE漏洞。
• 扫描方式：只需填写目标服务的网络地址（如http://127.0.0.1:8000），即可自动识别组件版本并匹配漏洞库。

2.2. MCP Server & Agent Skills 扫描

随着AI Agent生态的兴起，MCP（模型上下文协议）Server和Agent Skills成为新的攻击面。A.I.G对此提供了专项检测能力。

检测深度：

• 风险类别：可检测14大类安全风险，包括工具投毒、凭证窃取、命令注入、越权访问等。
• 扫描方式：支持上传源代码压缩包或填入GitHub仓库地址进行检测，无需实际运行实例，安全无侵入。
• 技能审计：独立的aig-skill-scan工具可集成到CI/CD流水线，其对SkillTrustBench数据集的扫描F1值超过0.97，误报率低至1.2%。

2.3. Agent Scan（AI Agent工作流安全扫描）

专为评估运行在Dify、Coze等各类平台上的AI Agent工作流安全性而设计。它能够评估智能体在执行任务过程中可能出现的“失控”风险，例如工具滥用、权限边界绕过等。

2.4. ClawScan（OpenClaw安全体检）

支持一键评估OpenClaw生态的安全风险，可全面检测不安全配置、Skill风险、CVE漏洞以及隐私泄露等问题。

2.5. 大模型安全体检（越狱评估/Jailbreak Evaluation）

该功能用于评估大模型自身的安全护栏有效性。

评估机制：

• 数据集：内置精选的越狱攻击算法与评测数据集。
• 评估维度：自动化评估模型在面对恶意、对抗或诱导类提示词时的安全性。
• 结果输出：可导出Badcase用于安全对齐与护栏加固，并支持跨模型的横向对比。

三、立即获取

https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard

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