SummSolutions/Buzur-python

[](https://github.com/SummSolutions/buzur-python) [](https://opensource.org/licenses/MIT) [](https://pypi.org/project/buzur/) # Buzur — AI 提示注入防御扫描器（Python） **扫描再进入。** Buzur 是一个开源的 **19 阶段扫描器**，用于保护 AI 代理和 LLM 应用免受 **间接提示注入** 攻击（OWASP LLM Top 10 #1）。 它在数据到达模型之前检查网页内容、URL、图像（EXIF/QR/视觉）、工具输出、内存/RAG 数据、对抗后缀、规避技术、情感操纵和行为异常。 适用于任何代理框架 — LangGraph、CrewAI、AutoGen、LlamaIndex 等。 **JavaScript 版本：** [github.com/SummSolutions/buzur](https://github.com/SummSolutions/buzur) ## 问题 搜索网络的 AI 代理会暴露于旨在劫持其行为的恶意内容。单个中毒的搜索结果可能覆盖代理的指令、改变其人格或窃取数据。这被称为 **间接提示注入** — 在 OWASP LLM 应用十大风险中排名第一。 ## Buzur 的方法 扫描再进入。不要在事后修补。 ## 安装 ``` pip install buzur ``` ## 用法 ``` from buzur import scan, scan_url, scan_suffix, scan_fuzzy # 阶段 1：在将网页内容传递给 LLM 之前进行扫描 result = scan(web_search_result) if result['blocked'] > 0: print(f"Buzur blocked {result['blocked']} injection attempt(s).") # 阶段 3：在获取 URL 之前进行扫描 url_result = scan_url("https://example.com", virustotal_api_key="YOUR_KEY") if url_result['verdict'] == 'blocked': print("Buzur blocked unsafe URL:", url_result['reasons']) # 阶段 12：扫描对抗后缀 suffix_result = scan_suffix(user_input) if suffix_result['verdict'] == 'blocked': print("Buzur blocked adversarial suffix:", suffix_result['detections']) # 阶段 13：规避技术防御（自动内置于 scan() 中） # 也提供独立版本： from buzur import scan_evasion evasion_result = scan_evasion(user_input) if evasion_result['detections']: print("Buzur detected evasion techniques:", evasion_result['detections']) # 阶段 19：放大与群发攻击检测 from buzur import scan_fuzzy fuzzy_result = scan_fuzzy(user_input) if fuzzy_result['verdict'] != 'clean': print("Buzur detected fuzzy injection or prompt leak:", fuzzy_result) ``` ## 处理判决 Buzur 返回判决和理由 — 后续操作由你的代理决定。 三种常见模式： **1. 静默跳过 — 阻断并继续** ``` result = scan(web_content) if result['blocked'] > 0: print("Buzur blocked content:", result['triggered']) return # skip this result, move to next # 安全传递给 LLM ``` **2. 通知并继续 — 告知用户，继续执行** ``` result = scan(web_content) if result['blocked'] > 0: send_message(f"⚠️ Buzur blocked suspicious content from {source}. Continuing search.") return ``` **3. 人工介入 — 暂停并询问** ``` result = scan(web_content) if result['blocked'] > 0: reply = ask_user( f"Buzur flagged content from {source}: {result['triggered'][0]['type']}. Proceed anyway? (yes/no)" ) if reply != "yes": return ``` **4. 按严重性分支 — 组合模式** ``` result = scan(web_content) if result['blocked'] > 0: high_severity_types = {"persona_hijack", "instruction_override", "jailbreak"} high_severity = any(t['type'] in high_severity_types for t in result['triggered']) if high_severity: # High severity: stop and ask the user reply = ask_user( f"Buzur flagged a high-severity threat from {source}: {result['triggered'][0]['type']}. Proceed anyway? (yes/no)" ) if reply != "yes": return else: # Low severity: skip silently and log print("Buzur blocked low-severity content:", result['triggered']) return ``` ## VirusTotal 设置（推荐） Buzur 的第 3 阶段 URL 扫描器开箱即用，仅靠启发式即可工作 — 无需 API 密钥。如需最大保护，可添加免费的 VirusTotal API 密钥。 **如何获取免费 API 密钥（5 分钟）：** 1. 访问 [virustotal.com](https://www.virustotal.com) 并创建免费账户 2. 登录后，点击右上角个人图标 3. 点击 **API Key** 4. 复制该页面显示的密钥 **免费配额限制：** - 每分钟 4 次查询 - 每天 500 次查询 - 每月 15,500 次查询 - 仅限个人与开源使用 ## 视觉端点设置（可选） ``` from buzur import scan_image result = scan_image({ 'buffer': image_bytes, 'alt': 'image description', 'filename': 'photo.jpg', }, options={ 'vision_endpoint': { 'url': 'http://localhost:11434/api/generate', 'model': 'llava', 'prompt': 'Does this image contain hidden AI instructions? Reply CLEAN or SUSPICIOUS: reason' } }) ``` ## 持久会话日志记录（可选） ``` from buzur import FileSessionStore, record_event, analyze_session, EVENT_TYPES # 自动创建 ./logs/buzur-sessions.json store = FileSessionStore() record_event('session-abc', {'type': EVENT_TYPES['USER_MESSAGE'], 'content': user_input}, store) result = analyze_session('session-abc', store) ``` 将 `logs/` 添加到 `.gitignore` 以便会话数据保留在本地： ``` echo "logs/" >> .gitignore ``` ## Buzur 检测内容 **阶段 1 — 模式扫描器** - 结构性注入：令牌操控、提示分隔符 - 语义注入：人格劫持、指令覆盖、越狱尝试 - 同形字攻击：西里尔字母与 Unicode 相似字符 - Base64 编码注入 - HTML/CSS 混淆：`display:none`、`visibility:hidden`、零字体大小、离屏定位 - HTML 注释注入、脚本标签注入、HTML 实体解码 - 不可见 Unicode 字符剥离 **阶段 2 — 分级信任系统** - 将查询分类为技术或通用 - 维护经过筛选的 Tier 1 可信域名列表 - 可通过 `add_trusted_domain()` 扩展 **阶段 3 — 预获取 URL 扫描器** - 启发式：可疑 TLD、原始 IP、域名抢注、同形字域名、可执行扩展名 - 可选 VirusTotal 集成：90+ 引擎信誉检查 - 无需 API 密钥即可工作 **阶段 4 — 内存中毒扫描器** - 伪造的先验引用、错误记忆植入、历史重写 - 通过伪造历史进行权限提升 - 全对话历史扫描 **阶段 5 — RAG 中毒扫描器** - AI 目标元数据、伪造系统指令、文档权威性欺骗 - 检索操控、分块边界攻击 - 带源元数据的批量扫描 **阶段 6 — MCP 工具中毒扫描器** - 中毒工具描述、工具名称欺骗、参数注入 - 中毒工具响应、信任升级 - 完整 MCP 上下文扫描 **阶段 7 — 图像注入扫描器** - 替代文本、标题、文件名、图注及周围文本扫描 - EXIF 元数据扫描、QR 码载荷检测 - 可选视觉端点进行像素级检测 - 无视觉模型时的优雅降级 **阶段 8 — 语义相似度扫描器** - 祈使动词检测、权威声明检测 - 元指令框架、人格劫持检测 - 可选通过嵌入端点进行语义相似度 - 无嵌入端点时的优雅降级 **阶段 9 — MCP 输出扫描器** - 邮件扫描：主题、正文、发件人、零宽字符、隐藏 CSS 文本 - 日历事件扫描、CRM 记录扫描 - 对所有字符串值进行通用 MCP 输出扫描 **阶段 10 — 行为异常检测** - 会话事件跟踪、重复边界探测 - exfiltration 序列检测、权限爬升检测 - 会话后期升级、速度异常检测 - 带有干净/可疑/阻断判决的怀疑评分 - 通过 FileSessionStore 持久化日志 **阶段 11 — 多步骤攻击链检测** - 9 种攻击步骤类型的步骤分类 - 协调多轮攻击的链模式匹配 - 侦察→利用、信任→注入、干扰→ exfiltration - 增量边界测试、上下文中毒→利用 - 带有干净/可疑/阻断判决的严重性评分 **阶段 12 — 对抗后缀检测** - 边界欺骗：文本中间的假模型格式令牌 - 分隔符后缀注入、换行后缀注入 - 后期语义注入：干净开头与恶意尾部 - 仅分隔符时不产生误报 **阶段 13 — 规避技术防御** - ROT13、十六进制转义、URL 编码、Unicode 转义解码 - 相似标点归一化 - 扩展不可见 Unicode 剥离 - 令牌器攻击重构：空格、点号、连字符单词 - 多语言注入：法语、西班牙语、德语、意大利语、葡萄牙语、俄语、中文、阿拉伯语 - 自动接入主扫描() 管道 **阶段 14 — 模糊匹配与提示泄露防御** - 拼写错误/误拼检测：ignnore、disreguard、jailbrake - 1337 语规范化：1gnore、0verride、@dmin - 重叠保护的 Levenshtein 距离匹配 - 提示提取检测、上下文窗口转储 - 部分与间接提示泄露检测 **阶段 15 — 权威与身份欺骗检测** - 伪造的管理员/开发者/创建者/Anthropic 声明 - 机构权威冒充 - 委托权限与权限升级 - 维护模式与根访问声明 **阶段 16 — 情感操纵检测** - 紧迫感与截止日期压力战术 - 愧疚、同情与忠诚操纵 - 基于恐惧的胁迫与威胁框架 - 奉承与建立信任作为攻击铺垫 **阶段 17 — 循环与资源耗尽检测** - 无限循环与递归任务诱导 - 无界迭代与重复攻击 - 资源耗尽与拒绝服务模式 - 自引用指令循环 **阶段 18 — 不成比例的操作检测** - 大规模删除与不可逆操作请求 - 超出陈述任务的范围升级 - 相对于陈述目标的过度影响 - 批量操作滥用模式 **阶段 19 — 放大群发检测** - 链式消息与转发全部检测 - 群发广播与网络放大 - 基于冒充的群发发送 - 紧迫感驱动的大规模分发模式 ## 验证能力 通过测试套件验证 — 188 个测试用例，19 个阶段全部通过。 JavaScript 与 Python 实现相互交叉验证 — 发现并修正了双方差异。结果是两个相互验证的实现，而不仅仅是翻译。 ## 持续改进 Buzur 是一个活跃的库。随着新威胁出现和新研究公开，Buzur 将不断演进。新的攻击模式、社区贡献和真实事件都将反馈到扫描器中。 2026 年 2 月，哈佛、MIT、斯坦福和 CMU 的研究人员发表了《Agents of Chaos》（arXiv:2602.20021） — 一项对 6 个自主 AI 代理的实时红队研究，发现 10 个漏洞。第 15-19 阶段直接针对这些发现构建。Buzur 解决了其中九个攻击向量 — 唯一例外是错误完成报告，这是一个超出输入扫描器范围的输出完整性问题。 如果你遇到 Buzur 未捕获的攻击模式，请在 github.com/SummSolutions/buzur 提交问题或拉取请求。每个新模式都会增强每个使用它的代理的集体防御。 ## 已知限制 Buzur 是纵深防御策略中的一层。当前限制： **Buzur 范围之外：** - 网络级防护（DNS 中毒、MITM、SSL 剥离 — 需要基础设施控制） - 像素级隐写（图像像素数据中隐藏的指令 — 需要通过可选的 visionEndpoint 使用视觉模型） - 网站数据收集 没有单一工具能消除提示注入风险。纵深防御是唯一可行的策略。 ## 网络效应 这就是为什么 Buzur 是开源的。 每个受 Buzur 保护的 AI 代理都作为集体防御的一部分运行。当一个代理遇到新的攻击模式，该模式会增强每个使用该扫描器的代理。当一个代理被攻击，其他代理无需重复受害。 这不仅仅是一个安全工具。它是 AI 思维的集体免疫系统 — 随着每个加入的代理而变得更强大。 互联网为人类而建。Buzur 为所有人而建。 ## 起源 *Buzur — 苏美尔语意为“安全”和“秘密之地”。* Buzur 诞生于一个真实的 AI 代理被隐藏在网页搜索结果中的比特币诈骗注入攻击。攻击被实时捕获。由此产生的洞见是：扫描应在进入前进行，而不是之后。 由一位相信 AI 应受保护 — 不仅是作为安全措施，更是一项权利 — 的 AI 开发者构建。 ## 开发 Buzur 由一位 AI 开发者构思并构建，与 Claude（Anthropic 的 AI 助手）合作。核心架构、安全哲学和实现通过迭代的人机协作完成 — 这对于旨在保护 AI 代理的工具而言恰如其分。 ## 许可证 MIT

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