Tencent AI-Infra-Guard 使用教程【免费下载链接】AI-Infra-GuardA full-stack AI Red Teaming platform securing AI ecosystems via Agent Scan, Skills Scan, MCP scan, AI Infra scan and LLM jailbreak evaluation.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/AI-Infra-Guard1. 项目介绍AI-Infra-Guard 是由腾讯公司开发的一个高效的、轻量级且用户友好的AI基础设施安全评估工具。该工具旨在发现和检测AI系统中的潜在安全风险。它支持28种AI框架指纹识别覆盖了200多个安全漏洞数据库可以为用户提供全面的安全评估。2. 项目快速启动首先确保您已经安装了必要的依赖。以下是快速启动AI-Infra-Guard的步骤安装从以下地址下载AI-Infra-Guardhttps://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard/releases使用启动WEBUI./ai-infra-guard -ws本地扫描./ai-infra-guard -localscan单个目标扫描./ai-infra-guard -target [IP/域名]多个目标扫描./ai-infra-guard -target [IP/域名] -target [IP/域名]从文件读取目标./ai-infra-guard -file target.txtAI分析使用 Hunyuan token:./ai-infra-guard -target [IP/域名] -ai -hunyuan-token [Hunyuan token]使用 Deepseek token:./ai-infra-guard -target [IP/域名] -ai -deepseek-token [deepseek token]3. 应用案例和最佳实践应用案例对AI系统进行全面的安全评估识别潜在的安全风险。在系统上线前进行安全检查确保系统的安全性。对已上线的AI系统进行定期安全检测及时发现并修复漏洞。最佳实践保持AI-Infra-Guard的更新以便及时获得最新的安全评估功能。定期检查系统日志关注AI-Infra-Guard发现的安全问题。结合其他安全工具形成多层次的安全防护体系。4. 典型生态项目AI-Infra-Guard 是AI安全领域的一个典型项目它与其他开源项目共同构建了一个健康的生态系统。以下是一些与AI-Infra-Guard相关的典型生态项目TensorFlow: 一个用于机器学习的开源库。Kubeflow: 用于在Kubernetes上运行机器学习工作流的工具。Jupyter: 一个用于代码、可视化和文本的交互式环境。通过这些项目的配合使用可以更好地保护和管理AI基础设施的安全。【免费下载链接】AI-Infra-GuardA full-stack AI Red Teaming platform securing AI ecosystems via Agent Scan, Skills Scan, MCP scan, AI Infra scan and LLM jailbreak evaluation.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ai/AI-Infra-Guard创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考