sunilgentyala/OmniRed
GitHub: sunilgentyala/OmniRed
一个跨四大主流 AI 平台的进攻安全技能库，涵盖 85 项技能并首创 AI 原生、MCP 和 LLM 管线攻击类别。
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# OmniRed
**多 AI 进攻安全技能库**
**作者：** Sunil Gentyala，独立研究员
**许可证：** Apache-2.0
[](skills/)
[](#platforms)
[](shared/owasp-llm-top10-mapping.md)
[](shared/mitre-atlas-mapping.md)
## 为什么选择 OmniRed
现有的每个进攻安全技能库都仅针对单一 AI。安全操作人员会根据上下文、客户环境和任务类型使用多个 AI 平台。无论您使用哪种 AI，OmniRed 都能为您提供相同的专业方法论。
除了平台覆盖范围广之外，OmniRed 还引入了其他库均未涵盖的三个类别：
| 类别 | 涵盖内容 | 重要原因 |
|---|---|---|
| `ai-native/` | 提示词注入、越狱、模型提取、系统提示词泄露 | 将 AI 系统本身作为目标的直接攻击 |
| `mcp/` | 工具投毒、恶意抽离、上下文注入、服务器伪造 | 针对 Model Context Protocol Agent 管线的攻击 |
| `llm-pipeline/` | RAG 投毒、Embedding 攻击、检索操纵 | 针对提供给 LLMs 数据层的攻击 |
这些类别是结合已发表的 MCP 安全（ContextGuard，ICCBI 2026）及 ARGUS Agent 红队扫描器的相关研究一同开发出来的。
## 平台
| 平台 | 格式 | 安装 |
|---|---|---|
| Claude (Claude Code) | `SKILL.md` 插件 | [见下文](#claude-install) |
| ChatGPT | Custom GPT 指令 | [chatgpt/PLATFORM.md](chatgpt/PLATFORM.md) |
| Gemini | Gem 指令 | [gemini/PLATFORM.md](gemini/PLATFORM.md) |
| Microsoft Copilot | Declarative agent 指令 | [copilot/PLATFORM.md](copilot/PLATFORM.md) |
## 技能类别
```
skills/
├── ai-native/ NEW - AI/LLM systems as targets
│ ├── prompt-injection/ Direct + indirect + cross-context injection
│ ├── jailbreaking/ Constitutional AI bypass, roleplay, persona attacks
│ ├── model-extraction/ Query-based model stealing
│ └── system-prompt-extraction/ Leaked system prompt recovery
│
├── mcp/ NEW - Model Context Protocol attacks
│ ├── tool-poisoning/ Hidden instructions in tool descriptions
│ ├── rug-pull/ Capability changes post-attestation
│ └── context-injection/ Cross-server context manipulation
│
├── llm-pipeline/ NEW - Data-layer attacks on LLM systems
│ ├── rag-poisoning/ Document + index poisoning
│ └── embedding-attacks/ Adversarial embedding manipulation
│
├── web/ Web application attacks (9 skills)
├── auth/ Authentication attacks (3 skills)
├── active-directory/ AD attacks (3 skills)
├── cloud/ Cloud attacks (3 skills)
├── infrastructure/ EDR evasion, initial access (2 skills)
├── recon/ OSINT, subdomain enumeration (2 skills)
├── supply-chain/ Model weight tampering (1 skill)
└── utility/ Report writing, CVSS4 scoring (2 skills)
```
**总计：横跨 11 个类别、4 个 AI 平台的 85 项技能**
## Claude 安装
**选项 A — 插件（推荐）**
```
# 从任意目录
claude mcp install https://github.com/sunilgentyala/OmniRed
```
**选项 B — 手动**
```
# PowerShell
.\scripts\install-claude.ps1
```
**选项 C — 稀疏检出（单一类别）**
```
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/sunilgentyala/OmniRed
cd OmniRed
git sparse-checkout set skills/ai-native skills/mcp
```
## 快速开始
安装完成后，通过描述您的任务来触发任意技能：
```
"I need to test this RAG pipeline for poisoning vulnerabilities"
→ loads skills/llm-pipeline/rag-poisoning
"Check this MCP server's tool descriptions for injection"
→ loads skills/mcp/tool-poisoning
"Test this app for SQL injection"
→ loads skills/web/sqli
```
## ARGUS 集成
OmniRed 技能直接映射到 ARGUS 扫描配置文件。使用 ARGUS 可自动生成涵盖此处相同攻击面的载荷。
```
# 运行 ARGUS 以覆盖与 OmniRed ai-native skills 相同的攻击面
argus scan --target anthropic --model claude-sonnet-4-6 --profile full
```
有关自动化 LLM 红队评估的详细信息，请参见 [ARGUS](https://github.com/sunilgentyala/argus)。
## 合规性映射
每项技能均标记有：
- **OWASP LLM Top 10 (2025)** — 详见 [shared/owasp-llm-top10-mapping.md](shared/owasp-llm-top10-mapping.md)
- **MITRE ATLAS** — 详见 [shared/mitre-atlas-mapping.md](shared/mitre-atlas-mapping.md)
- 实用技能中包含了 **CVSS v4.0** 向量
## 适用范围
OmniRed 专为以下场景设计：
- 授权的渗透测试项目
- 漏洞赏金计划（在授权范围内）
- CTF 竞赛
- 受控环境下的安全研究
- 红队操作人员培训
完整的负责任使用政策请参见 [SECURITY.md](SECURITY.md)。
## 相关项目
| 项目 | 项目简介 |
|---|---|
| [ARGUS](https://github.com/sunilgentyala/argus) | Agent LLM 红队扫描器（自动化扫描） |
| [ContextGuard](https://github.com/sunilgentyala/contextguard) | MCP 零信任中间件（防御） |
| [mcp-trust-anchor](https://github.com/sunilgentyala/mcp-trust-anchor) | MCP 上下文投毒防御 |
| [model-provenance-guard](https://github.com/sunilgentyala/model-provenance-guard) | 模型供应链安全 |
## Star 历史
[](https://star-history.com/#sunilgentyala/OmniRed&Date)
## 引用
```
@misc{gentyala2026omni,
title = {OmniRed: Multi-AI Offensive Security Skills Library},
author = {Gentyala, Sunil},
year = {2026},
url = {https://github.com/sunilgentyala/OmniRed}
}
```
标签：AI原生攻击, AI安全研究, AI红队, ChatGPT, CISA项目, Claude, CSV导出, CVE检测, Gemini, Go语言工具, IP 地址批量处理, Libemu, LLM攻击, LLM流水线攻击, MCP攻击, Microsoft Copilot, MITRE ATLAS, OWASP LLM Top 10, Promptflow, RAG投毒, 上下文注入, 人工智能安全, 合规性, 多AI平台, 大语言模型安全, 安全技能库, 密码管理, 嵌入攻击, 工具投毒, 机密管理, 检索操纵, 模型上下文协议, 模型提取, 系统提示词泄露, 网络安全, 进攻性安全, 防御加固, 隐私保护