ayush17042007/shadowguard-ai-firewall

# Shadow Guard AI Firewall Shadow Guard AI Firewall 是一个多层 AI 安全平台，旨在检测、分析和缓解针对大型语言模型（LLMs）的 prompt 注入攻击、越狱尝试和对抗性交互。 该系统在用户和 AI 模型之间充当保护层，在允许执行之前通过多个安全关卡检查 prompt。 ## 问题陈述 随着组织越来越多地部署生成式 AI 系统，它们变得容易受到以下威胁： * Prompt 注入攻击 * 越狱尝试 * 指令覆盖攻击 * 敏感信息泄露 * 幻觉引发的决策风险 Shadow Guard 通过引入分层验证和威胁检测 pipeline 来应对这些挑战。 ## 功能 * Prompt 注入检测 * 多重关卡安全验证 * 实时威胁监控仪表板 * 攻击日志记录和分析 * 风险评分机制 * AI 响应安全评估 * 企业 AI 治理支持 ## 系统架构 ### 安全 Pipeline 1. 用户提交一个 prompt。 2. 关卡 1 执行初始 prompt 验证。 3. 关卡 2 分析上下文风险指标。 4. 关卡 3 评估对抗性和越狱模式。 5. 威胁引擎生成安全分数。 6. 恶意请求被拦截。 7. 安全请求继续处理。 8. 事件被记录并在监控仪表板上可视化。 ## 技术栈 ### 前端 * Next.js * React * TypeScript * Tailwind CSS * Framer Motion ### 后端 * Python * FastAPI * SQLite ## 安装说明 ### 前端 ``` npm install npm run dev ``` ### 后端 ``` pip install -r requirements.txt python main.py ``` ## 未来改进 * 威胁情报集成 * 基于角色的访问控制（RBAC） * 高级攻击分类 * 企业审计报告 * 分布式安全监控 ## 截图 ### 系统架构  ### 威胁监控仪表板  ### 企业 ROI 计算器  ### 企业 ROI 仪表板  ### 实时 API 演示  ### Prompt 注入检测演示  ### 行为审计演示  ### 安全验证演示  ## 作者 Ayush Porwal

标签：AI安全, AV绕过, Chat Copilot, DLL 劫持, FastAPI, 大语言模型, 提示词注入检测, 自动化攻击, 逆向工具