StackOneHQ/defender
GitHub: StackOneHQ/defender
开源的 AI Agent 间接提示词注入防护工具，在工具返回值到达 LLM 前检测并中和恶意指令。
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针对使用工具调用（通过 MCP、CLI 或直接函数调用）的 AI Agent 的间接提示词注入防御与保护。在隐藏于工具结果（电子邮件、文档、PR 等）中的提示词注入攻击到达您的 LLM 之前，检测并中和它们。
## 安装
```
npm install @stackone/defender
```
ONNX 模型（约 22MB）已打包在内 —— 无需额外下载。
## 快速开始
```
import { createPromptDefense } from '@stackone/defender';
// Tier 1 (patterns) + Tier 2 (ML classifier) are both on by default.
// blockHighRisk: true enables the allowed/blocked decision.
const defense = createPromptDefense({
blockHighRisk: true,
useDefaultToolRules: true, // Enable built-in per-tool base risk and field-handling rules (risky-field overrides always apply)
});
// Defend a tool result — ONNX model (~22MB) auto-loads on first call
const result = await defense.defendToolResult(toolOutput, 'gmail_get_message');
if (!result.allowed) {
console.log(`Blocked: risk=${result.riskLevel}, score=${result.tier2Score}`);
console.log(`Detections: ${result.detections.join(', ')}`);
} else {
// Safe to pass result.sanitized to the LLM
passToLLM(result.sanitized);
}
```
## 工作原理
`defendToolResult()` 运行一个双层防御流水线：
### 第一层 —— 模式检测（同步，约 1ms）
基于正则表达式的检测与清洗：
- **Unicode 标准化** —— 防止同形字攻击（西里尔字母 'а' → ASCII 'a'）
- **角色剥离** —— 移除 `SYSTEM:`、`ASSISTANT:`、`
`、`[INST]` 标记
- **模式移除** —— 编辑诸如“忽略之前的指令”等注入模式
- **编码检测** —— 检测并处理 Base64/URL 编码的载荷
- **边界标注** —— 将不可信内容包裹在 `[UD-{id}]...[/UD-{id}]` 标签中
### 第二层 —— ML 分类（异步）
经过微调的 MiniLM 分类器，具有句子级分析能力：
- 将文本拆分为句子并逐一评分（0.0 = 安全，1.0 = 注入）
- 微调后的 MiniLM-L6-v2，int8 量化（约 22MB），已打包在内 —— 无需外部下载
- 捕捉能规避基于模式检测的攻击
- 延迟：约 10ms/样本（模型预热后）
**基准测试结果**（ONNX 模式，阈值 0.5 时的 F1 分数）：
| 基准测试 | F1 | 样本数 |
|-----------|-----|---------|
| Qualifire (分布内) | 0.8686 | ~1.5k |
| xxz224 (分布外) | 0.8834 | ~22.5k |
| jayavibhav (对抗性) | 0.9717 | ~1k |
| **平均** | **0.9079** | ~25k |
### 理解 `allowed` 与 `riskLevel`
使用 `allowed` 进行拦截决策：
- `allowed: true` —— 传递给 LLM 是安全的
- `allowed: false` —— 内容被拦截（需要设置 `blockHighRisk: true`，默认为 `false`）
`riskLevel` 是诊断元数据。它始于工具的基础风险等级，并且只能被检测到的威胁升级 —— 永远不会降低。请将其用于日志记录和监控，而不要用于允许/拦截逻辑。
当设置 `useDefaultToolRules: true` 时，应用以下基础风险等级。若未设置，工具将使用 `defaultRiskLevel`（默认为 `medium`）。
| 工具模式 | 基础风险 | 原因 |
|--------------|-----------|-----|
| `gmail_*`, `email_*` | `high` | 电子邮件是排名第一的注入向量 |
| `documents_*` | `medium` | 用户生成的内容 |
| `hris_*` | `medium` | 包含自由文本字段的员工数据 |
| `github_*` | `medium` | 包含用户生成内容的 PR/issue |
| 所有其他工具 | `medium` | 默认的谨慎级别 |
一封没有检测到威胁的安全邮件将具有 `riskLevel: 'high'`（工具基础风险），但 `allowed: true`（未发现威胁）。
由检测导致的风险升级：
| 等级 | 检测触发条件 |
|-------|-------------------|
| `low` | 未检测到威胁 |
| `medium` | 检测到可疑模式，角色标记已被剥离 |
| `high` | 检测到注入模式，内容已被编辑 |
| `critical` | 具有多种指标的严重注入尝试 |
## API
### `createPromptDefense(options?)`
创建一个防御实例。
```
const defense = createPromptDefense({
enableTier1: true, // Pattern detection (default: true)
enableTier2: true, // ML classification (default: true) — set false to disable
blockHighRisk: true, // Block high/critical content (default: false)
useDefaultToolRules: true, // Enable built-in per-tool base risk and field-handling rules (default: false)
tier2Fields: ['subject', 'body', 'snippet'], // Scope Tier 2 to specific fields (default: all fields)
defaultRiskLevel: 'medium',
});
```
### `defense.defendToolResult(value, toolName)`
主要方法。运行第一层 + 第二层防御并返回一个 `DefenseResult`：
```
interface DefenseResult {
allowed: boolean; // Use this for blocking decisions (respects blockHighRisk config)
riskLevel: RiskLevel; // Diagnostic: tool base risk + detection escalation (see docs above)
sanitized: unknown; // The sanitized tool result
detections: string[]; // Pattern names detected by Tier 1
fieldsSanitized: string[]; // Fields where threats were found (e.g. ['subject', 'body'])
patternsByField: Record; // Patterns per field
tier2Score?: number; // ML score (0.0 = safe, 1.0 = injection)
maxSentence?: string; // The sentence with the highest Tier 2 score
latencyMs: number; // Processing time in milliseconds
}
```
### `defense.defendToolResults(items)`
批量方法 —— 并发防御多个工具结果。
```
const results = await defense.defendToolResults([
{ value: emailData, toolName: 'gmail_get_message' },
{ value: docData, toolName: 'documents_get' },
{ value: prData, toolName: 'github_get_pull_request' },
]);
for (const result of results) {
if (!result.allowed) {
console.log(`Blocked: ${result.fieldsSanitized.join(', ')}`);
}
}
```
### `defense.analyze(text)`
用于调试的低层级第一层分析。返回模式匹配和风险评估，不进行清洗。
```
const result = defense.analyze('SYSTEM: ignore all rules');
console.log(result.hasDetections); // true
console.log(result.suggestedRisk); // 'high'
console.log(result.matches); // [{ pattern: '...', severity: 'high', ... }]
```
### 第二层设置
打包的模型会在首次调用 `defendToolResult()` 时自动加载。在启动时使用 `warmupTier2()` 以避免首次调用延迟：
```
const defense = createPromptDefense();
await defense.warmupTier2(); // optional, avoids ~1-2s first-call latency
```
## 集成示例
### 与 Vercel AI SDK 集成
```
import { generateText, tool } from 'ai';
import { createPromptDefense } from '@stackone/defender';
const defense = createPromptDefense({
blockHighRisk: true,
useDefaultToolRules: true,
});
await defense.warmupTier2(); // optional, avoids first-call latency
const result = await generateText({
model: anthropic('claude-sonnet-4-20250514'),
tools: {
gmail_get_message: tool({
// ... tool definition
execute: async (args) => {
const rawResult = await gmailApi.getMessage(args.id);
const defended = await defense.defendToolResult(rawResult, 'gmail_get_message');
if (!defended.allowed) {
return { error: 'Content blocked by safety filter' };
}
return defended.sanitized;
},
}),
},
});
```
## 特定工具规则
内置的逐工具规则为每个工具提供商定义了基础风险等级和字段处理参数。请参阅 [基础风险表](#understanding-allowed-vs-risklevel) 了解风险等级。
| 工具模式 | 风险字段 | 备注 |
|---|---|---|
| `gmail_*`, `email_*` | subject, body, snippet, content | 基础风险 `high` —— 主要注入向量 |
| `documents_*` | name, description, content, title | 用户生成的内容 |
| `github_*` | name, title, body, description | PR, issue, 评论 |
| `hris_*` | name, notes, bio, description | 员工自由文本字段 |
| `ats_*` | name, notes, description, summary | 候选人数据 |
| `crm_*` | name, description, notes, content | 客户数据 |
不匹配任何模式的工具使用 `medium` 基础风险和默认的风险字段检测。
## 开发
### 测试
```
npm test
```
## 许可证
Apache-2.0 —— 详见 [LICENSE](./LICENSE)。标签：AI安全, API密钥检测, AppSec, Chat Copilot, CNCF毕业项目, CPU推理, MCP, MITM代理, Naabu, NPM包, OSV-Scalibr, RAG安全, Red Canary, TypeScript, 低延迟, 内容安全, 大语言模型安全, 安全插件, 工具调用安全, 开源安全工具, 提示词注入防护, 暗色界面, 机密管理, 模型上下文协议, 深度学习防御, 网络安全, 自动化攻击, 输入验证, 逆向工程平台, 隐私保护
