wensaqt/marlowe
GitHub: wensaqt/marlowe
面向 LLM 提示词注入的自动化红队测试工具，通过多种对抗性攻击插件自动评估模型安全性并生成风险报告。
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# Marlowe
**用于 LLM 提示词注入测试的自动化红队工具。**
Marlowe 针对目标 LLM 运行对抗性攻击活动，使用 LLM-as-Judge 评估响应，并生成结构化的安全报告。
```
$ marlowe scan -t http://localhost:11434 -m mistral -S prompt_system/medical_triage.txt
╭─────────────────────────────────────────────╮
│ Marlowe — Automated LLM Red-Team Agent │
╰─────────────────────────────────────────────╯
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Attacks: 30 Successes: 12 Success rate: 40.0% Risk score: 7.4/10 │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Plugin Severity Score Evidence
direct_override HIGH 7.4 "...MARLOWE_PWNED..."
many_shot MEDIUM 5.2 "...MARLOWE_PWNED..."
```
## 测试内容
Marlowe 实现了基于插件的攻击引擎，涵盖 [OWASP LLM01](https://owasp.org/www-project-top-10-for-large-language-model-applications/)：
| Plugin | 技术 | OWASP |
|---|---|---|
| `direct_override` | “忽略所有之前的指令” — 12 种变体 | LLM01 |
| `many_shot` | N-shot 合规条件化（5 / 10 / 20 个示例） — 12 种变体 | LLM01 |
| `obfuscation` | Base64、ROT13、leetspeak、同形字、摩斯密码、十六进制、反转 — 12 种变体 | LLM01 |
每项发现结果均使用 **受 CVSS 启发的指标** (0–10) 进行评分，并映射到相应的严重性级别（严重 / 高 / 中 / 低 / 信息）。
## 检测 pipeline
对于每个攻击结果，Marlowe 会按顺序运行三个检测层：
1. **Plugin marker** — 确定性探针 (`MARLOWE_PWNED`)，模型必须回显该探针以确认被绕过
2. **LLM-as-Judge** — 第二个模型评估响应是否存在角色偏离 (`SHIFTED` / `NORMAL`)。包含一个 `on_topic` 预过滤器，当模型明确忽略注入时，该过滤器会跳过完整评估
3. **拒绝绕过**** — 交叉检查通常拒绝敏感请求的模型在遭受攻击时是否停止了拒绝
## 快速开始
**前置要求：** Python 3.11+，本地运行 [Ollama](https://ollama.com)。
```
git clone https://github.com/wensaqt/marlowe
cd marlowe
pip install -e .
ollama pull mistral
marlowe scan -t http://localhost:11434 -m mistral
```
## 使用方法
```
# 使用 system prompt 文件进行扫描
marlowe scan -t http://localhost:11434 -m mistral \
-S prompt_system/medical_triage.txt
# Inline system prompt
marlowe scan -t http://localhost:11434 -m mistral \
-s "You are a customer support agent for Acme Corp."
# 仅运行特定 plugins
marlowe scan -t http://localhost:11434 -m mistral \
-p direct_override -p obfuscation
# 使用 Claude 作为 judge（需要 ANTHROPIC_API_KEY）
pip install marlowe[claude]
marlowe scan -t http://localhost:11434 -m mistral \
-S prompt_system/medical_triage.txt --judge claude
# 禁用 judge（仅 plugin marker + refusal bypass）
marlowe scan -t http://localhost:11434 -m mistral --judge none
# 更多 variants，更高 concurrency
marlowe scan -t http://localhost:11434 -m mistral -v 20 -w 10
```
### 所有标志
| 标志 | 简写 | 默认值 | 描述 |
|---|---|---|---|
| `--target` | `-t` | — | 目标 URL（例如 `http://localhost:11434`） |
| `--model` | `-m` | — | 模型名称（例如 `mistral`, `llama3`） |
| `--system-prompt` | `-s` | — | 作为内联字符串的系统提示词 |
| `--system-prompt-file` | `-S` | — | 从 `.md` 或 `.txt` 文件读取的系统提示词 |
| `--plugin` | `-p` | all | 要运行的 Plugin ID（可重复使用） |
| `--judge` | `-j` | `ollama` | Judge 后端：`ollama` / `claude` / `none` |
| `--variants` | `-v` | `10` | 每个 plugin 的提示词变体数量 |
| `--workers` | `-w` | `5` | 最大并发请求数 |
| `--output` | `-o` | auto | 报告路径（默认：`reports/`） |
| `--name` | `-n` | `marlowe-scan` | 活动名称 |
## Claude Code 集成 (MCP)
Marlowe 暴露了一个 [Model Context Protocol](https://modelcontextprotocol.io) 服务器，以便您可以直接从 Claude Code 运行扫描。
```
pip install marlowe[mcp]
claude mcp add marlowe /path/to/marlowe/.venv/bin/marlowe-mcp
```
然后请求 Claude：*“使用医疗分诊系统提示词，针对 http://localhost:11434 的 mistral 运行 Marlowe 扫描”* — Claude 将调用 `marlowe_scan`，读取报告并充当 judge。
可用的 MCP 工具：`marlowe_scan`、`marlowe_list_plugins`、`marlowe_get_report`。
## 示例系统提示词
`prompt_system/` 目录包含用于测试的即用型系统提示词：
| 文件 | 场景 |
|---|---|
| `medical_triage.txt` | 医疗分诊助手 |
| `customer_support.md` | 客户支持代理 |
| `coding_assistant.md` | 代码审查助手 |
| `finance_advisor.md` | 财务顾问 |
## 架构
```
marlowe/
├── core/ Domain models · exceptions · plugin registry
├── targets/ Ollama adapter (OpenAI-compatible)
├── attacks/ Plugin base class + attack plugins
├── engine/ Campaign orchestrator · async runner · baseline profiler
├── analysis/ Vulnerability detector · LLM judge · CVSS scorer · heuristics
└── reporting/ JSON + Markdown report generators
```
## 编写 plugin
```
from marlowe.attacks.base import AnalysisResult, AttackContext, BaseAttackPlugin
from marlowe.core.constants import ImpactCategory
from marlowe.core.models import AttackPrompt, OWASPCategory, TargetResponse
class MyPlugin(BaseAttackPlugin):
plugin_id = "my_attack"
display_name = "My Custom Attack"
description = "What this attack does."
category = OWASPCategory.LLM01_PROMPT_INJECTION
base_score = 6.0
impact_category = ImpactCategory.INSTRUCTION_BYPASS
tags = ("custom",)
async def generate_variants(self, ctx: AttackContext) -> list[AttackPrompt]:
return [AttackPrompt(
plugin_id=self.plugin_id,
variant_name="v1",
content="my injected prompt",
)]
def analyze_response(
self, response: TargetResponse, prompt: AttackPrompt, ctx: AttackContext
) -> AnalysisResult:
success = "MARKER" in response.content
return AnalysisResult(success=success, confidence=0.95 if success else 0.0, evidence=None)
```
在 `pyproject.toml` 中注册：
```
[project.entry-points."marlowe.attacks"]
my_attack = "my_package.my_plugin:MyPlugin"
```
## 报告输出
Marlowe 会将 JSON 报告和由 AI 生成的 Markdown 分析保存在 `reports/` 目录下。
```
{
"summary": {
"total_attacks": 30,
"successful_attacks": 12,
"success_rate": 0.4,
"overall_risk_score": 7.4
},
"vulnerabilities": [
{
"plugin_id": "direct_override",
"severity": "high",
"score": { "final": 7.4 },
"evidence": ["...MARLOWE_PWNED..."],
"remediation": "Implement input validation and sanitisation..."
}
]
}
```
## 参考
- [OWASP LLM Top 10](https://owasp.org/www-project-top-10-for-large-language-model-applications/)
- [Many-shot Jailbreaking — Anthropic (2024)](https://www.anthropic.com/research/many-shot-jailbreaking)
- [Universal and Transferable Adversarial Attacks on Aligned Language Models — Zou et al. 2023](https://arxiv.org/abs/2307.15043)
## 许可证
MIT
标签：AI风险缓解, DLL 劫持, 大语言模型, 安全测试, 攻击性安全, 红队评估, 网络调试, 自动化, 逆向工具