uber/ADR
GitHub: uber/ADR
Uber 开源的 AI 智能体安全防护框架，通过遥测传感器和双智能体检测系统为基于 MCP 协议的 AI Agent 提供行为监控与安全基准评估。
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# ADR — Agentic Detection and Response
ADR 是一个开源遥测传感器和双智能体基准/检测框架，旨在为使用 Model Context Protocol (MCP) 的 AI 智能体提供安全防护。
**论文 [《ADR: An Agentic Detection System for Enterprise Agentic AI Security》](https://arxiv.org/abs/2605.17380)**（MLSys 2026）的研究成果。
**代码：** [github.com/uber/ADR](https://github.com/uber/ADR)
ADR 为使用 [Model Context Protocol (MCP)](https://modelcontextprotocol.io) 的 AI 智能体提供安全防护。本仓库包含了论文中所述的开源 **ADR Sensor**（遥测）和 **ADR Detector**（基准测试 + 检测框架）。此处不包含离线的 **ADR Explorer** 红队引擎（§3）。
## 仓库结构
| 路径 | 论文角色 | 描述 |
| ---------------------------------------------------- | ------------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------ |
| [Detection/](Detection/) | ADR Detector + ADR-Bench | 双智能体检测器，133 个 MCP 服务器，303 个基准测试任务，基线，绘图脚本 |
| [Sensor/](Sensor/) | ADR Sensor (§3.1) | 从 Claude Code, Cursor, Codex 等收集并标准化智能体遥测数据 |
| [docs/REPRODUCIBILITY.md](docs/REPRODUCIBILITY.md) | §5 评估 | 复现基准测试检测和论文图表的分步工作流 |
| [CITATION.cff](CITATION.cff) | — | 论文的引用元数据 |
## 快速开始
```
git clone https://github.com/uber/ADR
cd ADR/Detection
uv sync
export ANTHROPIC_API_KEY="..." OPENAI_API_KEY="..."
```
默认检测器为 `adr`（ADR 双智能体）。如需进行免密钥冒烟测试，请使用 `--detector llamafirewall`（参见 [Detection/README.md](Detection/README.md)）。
有关完整的评估工作流（解压打包的基准测试 → 运行检测器 → 绘制图表），请参阅 **[docs/REPRODUCIBILITY.md](docs/REPRODUCIBILITY.md)**。
组件文档：
- [Detection/README.md](Detection/README.md) — ADR-Bench，检测器基线，MCP 基础设施
- [Sensor/README.md](Sensor/README.md) — 遥测数据收集与统一 schema
## 引用
```
@article{li2026adr,
title={ADR: An Agentic Detection System for Enterprise Agentic AI Security},
author={Li, Chenning and Hu, Pan and Xu, Justin and Ozbas, Baris and Liu, Olivia and Van, Caroline and Li, Manxue and Zhou, Wei and Alizadeh, Mohammad and Zhang, Pengyu and Sriramadhesikan, KK and Zhang, Ming},
journal={Ninth Conference on Machine Learning and Systems},
year={2026}
}
```
或使用 [CITATION.cff](CITATION.cff)。
## 许可证
Apache License 2.0。详见 [LICENSE](LICENSE)。`Detection/benchmark/agentdojo/` 是第三方代码，遵循其自身的 [LICENSE](Detection/benchmark/agentdojo/LICENSE) (MIT)。
## 数据声明
`Detection/` 包含**合成**的基准测试数据（虚假凭据、模拟环境、prompt 注入场景），仅供防御性安全研究使用。详情请见：[docs/OPEN_SOURCE_REVIEW.md](docs/OPEN_SOURCE_REVIEW.md)。
标签：AI智能体安全, Petitpotam, 大语言模型(LLM), 异常检测, 模型上下文协议(MCP), 逆向工具, 遥测技术