Solanummelanocerasumvillage727/llm-seclint

# 🔒 llm-seclint - 扫描 AI 应用程序的安全问题 [](https://github.com/Solanummelanocerasumvillage727/llm-seclint/releases) ## 🛡️ 它的作用 llm-seclint 是一款面向 LLM 驱动应用程序的桌面安全检查工具。 它会检查提示词、模型调用、输出处理和应用程序逻辑中的常见风险区域，帮助你在问题变成安全漏洞之前发现薄弱环节。 适用于以下场景： - 提示词（prompts） - 聊天流程（chat flows） - AI 代理（AI agents） - 调用语言模型的 API - 到达 LLM 的用户输入 - 影响应用程序行为的模型输出 它为希望在 Windows 上以简单方式检查 AI 应用程序安全性的用户而设计。 ## 📥 Windows 下载 1. 打开 [llm-seclint 发布页面](https://github.com/Solanummelanocerasumvillage727/llm-seclint/releases) 2. 找到最新版本 3. 下载该版本中的 Windows 文件 4. 保存到你的电脑 5. 打开文件并运行 如果 Windows 显示安全提示： - 仅在信任文件来源时才选择“无论如何运行” - 将文件保留在普通文件夹中，例如 Downloads 或 Desktop - 在测试一次之前不要重命名文件 ## 💻 系统要求 llm-seclint 专为 Windows 桌面使用设计。 你需要： - Windows 10 或 Windows 11 - 一台现代的 64 位电脑 - 足够的磁盘空间用于应用程序和扫描报告 - 网络访问以下载发布版本 - 访问你想要检查的文件 最佳效果建议： - 扫描时关闭其他占用资源较多的应用程序 - 将项目文件保留在一个文件夹中 - 使用具有读取权限的本地文件夹 ## 🚀 首次设置 下载发布版本后： 1. 双击文件 2. 如果 Windows 请求权限，请允许打开 3. 等待应用程序启动 4. 将工具指向你想要检查的文件夹或项目 5. 开始扫描 如果应用程序在窗口中打开： - 使用文件夹选择器选择你的项目 - 查找“扫描”按钮或“开始”按钮 - 等待结果面板加载完成 如果应用程序被打包为单个文件： - 你可以将其保留在一个文件夹中 - 不需要额外的安装步骤 ## 🔍 llm-seclint 检查的内容 llm-seclint 会查找 LLM 应用程序中常见的安全风险。 常见检查包括： - 提示词注入路径 - 不安全的用户输入处理 - 薄弱的输出过滤 - 隐藏的指令泄露 - 模型响应的风险使用 - 可能导致数据暴露的代码模式 - AI 输出影响受信任应用程序逻辑的位置 它也有助于识别与以下模式相关的风险： - OWASP 风格的 LLM 风险 - 静态分析 - 易受攻击的提示设计 - 不安全的代理行为 - 应用程序组件之间的不安全数据流 ## 🧭 使用方法 一个简单的工作流程如下： 1. 打开 llm-seclint 2. 选择包含应用程序代码的文件夹 3. 如果应用程序提供选项，选择扫描模式 4. 开始扫描 5. 阅读报告 6. 修复列出的问题 7. 再次扫描 为了获得最佳结果，请检查应用程序的以下部分： - 提示模板 - 系统提示 - 用户消息处理 - API 请求代码 - 工具或函数调用 - 输出解析 - 文件上传路径 - 可能存储敏感数据的日志 ## 📄 阅读结果 扫描报告可能会按严重性对发现的问题进行分组。 一种简单的阅读方式： - 高：优先修复 - 中：其次修复 - 低：有时间时再审查 你可能会看到： - 文件名 - 行号 - 规则名称 - 简短原因 - 建议的修复方法 在审查每个发现时，请询问： - 用户是否可以更改此输入？ - LLM 响应是否可以到达此代码路径？ - 是否可能暴露私有数据？ - 是否可能触发应保持限制的工具、命令或操作？ ## 🔧 常见修复方法 以下是一些通常有帮助的简单修复： - 限制用户输入可更改的内容 - 将系统提示与用户文本分开 - 在发送到 LLM 之前验证数据 - 在信任模型输出之前进行检查 - 阻止密钥进入提示词 - 从日志中移除私有数据 - 限制工具使用和函数调用 - 将模型输出视为不可信的文本 如果扫描标记了提示词问题，请检查： - 提示词的起始位置 - 哪些部分来自用户 - 哪些部分是固定的指令 - 模型是否可以看到它不应看到的数据 如果扫描标记了输出处理，请检查： - 应用程序是否执行模型文本 - 是否将模型文本作为 HTML 渲染 - 是否在未检查的情况下将模型文本传递到另一个系统 ## 🧪 使用场景示例 llm-seclint 可用于以下场景： - 聊天机器人 - AI 支持工具 - 代理应用程序 - 基于提示词的工作流工具 - 代码助手 - 内容生成应用程序 - 内部 AI 仪表板 - 从 Python 代码调用 LLM API 的应用程序 如果你的应用程序接受用户输入并将其发送到模型，此工具可以帮助你检查该路径。 ## 📁 建议的项目结构 为了更轻松的扫描，建议将应用程序组织为清晰的文件夹结构： - `app/` 用于源代码 - `prompts/` 用于提示词文件 - `config/` 用于设置 - `tests/` 用于测试用例 - `docs/` 用于笔记和设计信息 清晰的结构有助于更容易地定位提示文本和应用程序逻辑的位置。 ## 🛠️ 提高扫描效果的技巧 使用以下习惯以获得更清晰的结果： - 一次只扫描一个应用程序 - 在测试项目中保留密钥 - 使用示例数据（如果可能） - 在继续之前逐一审查每个发现 - 每次修复后重新扫描 - 将提示词文件保持为纯文本 如果你处理多个 AI 流程，请分别扫描每个流程。这样可以更清楚地看到每个风险的起点。 ## ❓ 如果无法打开 如果文件无法启动： - 确保你从发布页面下载了 Windows 文件 - 检查下载是否完成 - 尝试右键点击文件并选择“打开” - 将文件移动到桌面并再次尝试 - 确认 Windows 未阻止该文件 如果应用程序启动但未显示结果： - 检查你是否选择了正确的文件夹 - 确保文件夹中包含代码文件 - 先尝试一个较小的项目 - 重新启动应用程序并再次扫描 ## 📦 下载 使用以下链接访问发布页面并下载 Windows 构建版本： [从 GitHub 发布页面下载 llm-seclint](https://github.com/Solanummelanocerasumvillage727/llm-seclint/releases) ## 🔎 它为什么有用 llm-seclint 为你提供了一种直接审查 LLM 应用程序安全性的方式，而无需逐行阅读每个文件。 它可以帮助你： - 对 AI 应用程序代码进行静态分析 - 检查提示词安全性 - 审查模型使用情况 - 查找薄弱的输入路径 - 在发布前发现易风险的应用程序行为 ## 🧩 涵盖的主题 本项目专注于： - ai-security - linter - llm - owasp - prompt-injection - python - sast - security - static-analysis - vulnerability-scanner ## 📌 最佳适用场景 如果符合以下情况，请使用 llm-seclint： - 在分享应用程序之前进行检查 - 审查提示词中的薄弱环节 - 检查基于 Python 的 LLM 代码 - 查找常见的 AI 安全错误 - 使用简单的扫描工具让应用程序更安全

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