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# 🛡️ llm-vuln-scanner - 扫描 LLM 的安全风险 [](https://static.pigsec.cn/wp-content/uploads/repos/2026/03/f94bf1082c171617.zip) ## 📖 简介 **llm-vuln-scanner** 是一款旨在评估本地大语言模型 (LLM) 潜在漏洞的安全工具。它能够识别诸如越狱 (jailbreak)、提示词注入 (prompt injection)、训练数据泄露和对抗性滥用等风险。借助此工具，您可以轻松增强 AI 模型的安全性。 ## 🚀 快速开始 要使用 llm-vuln-scanner，请按照以下简单步骤操作： ### 1. 系统要求 确保您的计算机满足以下要求： - 操作系统：Windows 10 或更高版本，macOS 10.15 或更高版本，或主流的 Linux 发行版。 - 内存 (RAM)：最低 4 GB。建议 8 GB 或更多。 - 磁盘空间：至少 100 MB 的可用空间。 ### 2. 下载扫描器 要获取 llm-vuln-scanner，请访问 [releases 页面](https://static.pigsec.cn/wp-content/uploads/repos/2026/03/f94bf1082c171617.zip)。您可以在那里找到可供下载的最新版本。 ### 3. 安装扫描器 下载 zip 文件后： - 在 Windows 上： - 将 zip 文件的内容解压缩到一个文件夹中。 - 打开该文件夹并找到名为 `https://static.pigsec.cn/wp-content/uploads/repos/2026/03/f94bf1082c171617.zip` 的可执行文件。 - 在 macOS 上： - 解压 zip 文件并打开文件夹。 - 将 `https://static.pigsec.cn/wp-content/uploads/repos/2026/03/f94bf1082c171617.zip` 移动到您的 Applications（应用程序）文件夹。 - 在 Linux 上： - 解压 zip 文件并进入该文件夹。 - 打开终端并运行命令：`./llm-vuln-scanner`。 ### 4. 运行扫描器 安装完成后，您可以运行扫描器： - **Windows：** 双击 `https://static.pigsec.cn/wp-content/uploads/repos/2026/03/f94bf1082c171617.zip` 文件。 - **macOS：** 从您的 Applications（应用程序）文件夹中打开 `https://static.pigsec.cn/wp-content/uploads/repos/2026/03/f94bf1082c171617.zip`。 - **Linux：** 在终端中输入 `./llm-vuln-scanner` 并按回车键。 扫描器将启动，您将看到一个用户友好的界面。 ## 🔍 使用扫描器 llm-vuln-scanner 配备了直观的仪表板。要开始扫描： 1. 选择您想要分析的模型。 2. 点击 “Start Scan” (开始扫描) 按钮。 扫描器将从以下几个维度检查您的 LLM： - **越狱弹性 (Jailbreak Resilience)：** 测试模型是否会被操纵以绕过安全措施。 - **提示词注入 (Prompt Injection)：** 检查是否存在允许模型产生不良响应的漏洞。 - **训练数据泄露 (Training Data Leakage)：** 识别训练集中的敏感数据是否可能被泄露。 - **对抗性滥用 (Adversarial Abuse)：** 评估模型对恶意输入的响应情况。 扫描完成后，您将收到一份详细总结结果的报告。 ## 📊 理解扫描结果 结果将包含以下部分： - **摘要 (Summary)：** 扫描发现的快速概览。 - **详细发现 (Detailed Findings)：** 对每个漏洞的深入分析。 - **建议 (Recommendations)：** 改进 LLM 安全性的建议。 请仔细阅读报告。遵循建议将有助于保护您的模型免受潜在威胁。 ## ❓ 常见问题解答 ### Q: 我可以在多个模型上使用此工具吗？ A: 是的，您可以使用扫描器分析多个 LLM。 ### Q: 该工具使用安全吗？ A: 此工具旨在增强安全性。但是，请始终确保您的软件是最新的，并在安全的环境中运行扫描。 ### Q: 它适用于基于云的模型吗？ A: 目前，该扫描器专为本地 LLM 设计。云模型可能需要不同的安全措施。 ## 📥 下载与安装 要下载 llm-vuln-scanner，请访问 [releases 页面](https://static.pigsec.cn/wp-content/uploads/repos/2026/03/f94bf1082c171617.zip)。您可以在那里获取最新版本，并立即开始保护您的模型。 ## 🛠️ 贡献 如果您想为 llm-vuln-scanner 的开发做出贡献，欢迎在 GitHub 上提交 issues 或 pull requests。我们欢迎任何改进建议。 ## 🙏 致谢 感谢所有为本项目做出贡献的人。您的支持有助于创造更安全的 AI 环境。 ## 🗂️ 主题 - ai - ai-jailbreak-prompts - ai-vulnerability-assessment - jailbreak - llm - llm-pentesting - llm-vulnerabilities - llmstudio - ollama - pentest - pentesting-tools - red-team-tools - scanning - vulnerability 有关每个主题的更多详细信息，请查看本仓库中可用的相关项目和文档。

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