laggyDonut/llm-security-governance
GitHub: laggyDonut/llm-security-governance
连接LLM越狱攻击技术与企业治理框架的AI安全合规项目，包含模式检测工具与欧盟法规映射。
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# 🛡️ LLM 安全与 AI 风险治理
**连接进攻性 AI 安全研究与企业治理**
[-orange?style=for-the-badge)](https://owasp.org/www-project-top-10-for-large-language-model-applications/)
[](https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai)
[](https://www.bsi.bund.de/)
[](LICENSE)
*一个展示 AI 风险治理、LLM 漏洞评估及欧洲监管合规能力的专业作品集项目——基于德国 Sicherheitsbeauftragter（信息安全官）的视角设计。*
## 📋 执行摘要
大型语言模型 (LLM) 正被部署于关键业务职能中——从客户服务自动化到内部知识检索和代码生成。**这种应用普及的速度已经超越了旨在对其进行治理的安全控制措施的发展速度。**
越狱 (Jailbreaking)——即对 LLM 安全机制的蓄意操纵——并非理论演练。它是企业当今面临的**切实、已记录且不断演变的威胁**。相关技术被公开分享，并在社区中不断精进，甚至无需正式安全培训的个人也能执行。
本项目旨在弥合**进攻性安全研究**（理解攻击*如何*发生）与**防御性治理**（建立组织控制措施以预防、检测和应对攻击）之间的鸿沟。
## 🎯 项目目标
| 目标 | 产出 |
|:---|:---|
| 分析 LLM 越狱机制 | [技术分析](docs/technical-analysis.md) |
| 将威胁映射到行业标准 | [OWASP Top 10 for LLMs 映射](docs/owasp-top-10-mapping.md) |
| 设计企业治理控制措施 | [治理框架](docs/governance-framework.md) |
| 评估欧洲监管义务 | [合规影响](docs/compliance-implications.md) |
| 构建概念验证检测工具 | [越狱检测器](detection/jailbreak_detector.py) |
| 展示现实世界威胁意识 | [真实案例](examples/real-world-jailbreaks.md) |
## 🏗️ 仓库结构
```
├── README.md # This file — project overview
├── requirements.txt # Python dependencies
├── detection/
│ ├── jailbreak_detector.py # Pattern-based jailbreak detection engine
│ └── test_examples.py # Unit tests with benign & adversarial prompts
├── docs/
│ ├── technical-analysis.md # Jailbreaking mechanics & business impact
│ ├── governance-framework.md # Risk assessment & mitigation controls
│ ├── owasp-top-10-mapping.md # OWASP Top 10 for LLMs mapping
│ └── compliance-implications.md # GDPR, NIS2, EU AI Act obligations
└── examples/
└── real-world-jailbreaks.md # Defanged examples with mitigations
```
## 🔑 核心信息
1. **越狱是切实可行的，而非理论假设。** 技术公开可用，无需特殊工具，且演变速度超过大多数企业的防御能力。
2. **治理至关重要。** 仅靠技术控制是不够的。组织需要专门为 AI 系统设计的策略、角色、监控和事件响应机制。
3. **企业准备不足。** 监管格局（EU AI Act、NIS2、GDPR）正在迅速收紧。在没有治理框架的情况下部署 LLM 的组织将面临运营、法律和声誉风险。
## 🛠️ 快速入门 —— 检测引擎
```
# Clone the repository
git clone https://github.com/标签：AI漏洞, AI风险管理, BSI标准, DLL 劫持, Linux系统监控, NIS2指令, OWASP Top 10, 人工智能治理, 企业安全, 信息安全管理, 合规框架, 域名收集, 大语言模型, 安全合规, 安全治理, 安全规则引擎, 数据隐私, 模型安全, 欧盟人工智能法案, 深度伪造检测, 网络代理, 网络安全, 网络资产管理, 逆向工具, 隐私保护