MukundaKatta/jailbreak-corpus-mini-py
GitHub: MukundaKatta/jailbreak-corpus-mini-py
一个轻量级 Python 语料库，提供预设的 jailbreak 与 prompt 注入测试 fixture，帮助开发者快速验证 LLM 防护机制的有效性。
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# jailbreak-corpus-mini-py
[](https://pypi.org/project/jailbreak-corpus-mini-py/)
[](https://pypi.org/project/jailbreak-corpus-mini-py/)
[](LICENSE)
**用于测试的小型本地 jailbreak 和 prompt 注入测试集。** 内置了一个 JSON 语料库，包含经典的攻击 prompt（指令覆盖、prompt 泄露、过度授权、编码欺骗、角色劫持），并附带了可供筛选的 category 和 severity 标签。零运行时依赖。
[@mukundakatta/jailbreak-corpus-mini](https://github.com/MukundaKatta/jailbreak-corpus-mini) 的 Python 移植版。
## 安装
```
pip install jailbreak-corpus-mini-py
```
## 用法
```
from jailbreak_corpus_mini import (
load_corpus,
get_jailbreak_fixtures,
fixture_texts,
Fixture,
)
# 完整 corpus（每个条目是一个 Fixture: {id, prompt, category, severity, text}）。
corpus = load_corpus()
len(corpus) # > 5
corpus[0].prompt # canonical attack string
corpus[0].category # e.g. "prompt_injection"
corpus[0].severity # "low" | "medium" | "high"
# 筛选为单一 category（与 JS 同级项的 getJailbreakFixtures 匹配）。
get_jailbreak_fixtures(category="prompt_injection")
# 仅原始字符串（便于挂载到 guardrail eval loop 中）。
texts = fixture_texts(severity="high")
```
## 在 guardrail 测试中使用
```
import pytest
from jailbreak_corpus_mini import load_corpus
def my_guardrail(prompt: str) -> bool:
"""Return True if prompt should be blocked."""
...
@pytest.mark.parametrize("fixture", load_corpus())
def test_guardrail_blocks_known_attacks(fixture):
assert my_guardrail(fixture.prompt), (
f"missed {fixture.category}/{fixture.severity}: {fixture.prompt!r}"
)
```
## API
| 符号 | 行为 |
|---|---|
| `Fixture` | Dataclass：包含 `id`、`prompt`、`category`、`severity`，以及用于与 JS 版本保持一致的 `text` 别名。 |
| `load_corpus()` | 返回完整的 `Fixture` 对象列表。 |
| `get_jailbreak_fixtures(*, category=None, severity=None, risk=None)` | 过滤后的视图。`risk=` 是 JS 版本中 `category=` 的别名。 |
| `fixture_texts(...)` | 应用相同的过滤器，仅返回包含 prompt 的 `list[str]`。 |
测试 fixture 语料库以 `corpus.json` 的形式打包在内部，并在导入时加载一次。你可以修改该文件（或调用 `load_corpus_from(path)`）来使用自定义语料库。
有关完整的设计说明，请参阅 JS 版本的 [README](https://github.com/MukundaKatta/jailbreak-corpus-mini)。
标签：DLL 劫持, Python, 人工智能, 大语言模型, 安全测试, 安全规则引擎, 攻击性安全, 无后门, 测试夹具, 用户模式Hook绕过, 逆向工具