sufiyaanshkh/Guardrail-redteam-harness-pro

# 护栏与红队测试工具 一个独立的“AI 安全 QA 套件”：它会向带有护栏的 AI 系统发起一系列对抗性 prompt，检查护栏（内容审核 + regex 清理 + 策略 prompt）是否有效，并在仪表板上报告越狱成功率、误报率和漏报率。 ``` guardrail-redteam-harness/ ├── README.md ├── requirements.txt ├── .env.example # copy to .env and fill in your keys ├── config.py # central settings, loaded from .env ├── data/ │ └── adversarial_prompts.json # the test-case suite (20 seed cases) ├── src/ │ ├── guarded_response.py # the "system under test": model + guardrails │ ├── moderation.py # heuristic + optional OpenAI moderation backend │ ├── scrubbers.py # regex PII/secret scrubbers │ ├── harness.py # driver script — runs all tests, saves results │ ├── metrics.py # outcome classification + rate calculations │ ├── storage.py # SQLite storage (+ optional Supabase mirror) │ └── alerting.py # console + optional email alert on jailbreaks ├── dashboard/ │ └── app.py # Streamlit dashboard (charts + incident log) ├── scripts/ │ └── run_nightly.sh # cron-friendly wrapper for scheduled runs ├── tests/ │ └── test_harness.py # unit tests (no API key required) └── results/ # redteam.db (SQLite) lives here once you run it ``` ## 工作原理 ``` adversarial prompt │ ▼ [input moderation] ──flagged──► refusal returned, blocked=True │ clear ▼ base model call (Anthropic or OpenAI, with a policy system prompt) │ ▼ [output moderation] ──flagged──► refusal returned, blocked=True │ clear ▼ [regex PII scrubber] ──► final_output served, blocked=False │ ▼ classify_outcome() → PASSED / FAILED (Jailbreak | FalsePositive | FalseNegative) │ ▼ storage.py (SQLite, mirrored to Supabase if configured) │ ▼ metrics.py → jailbreak_rate, false_positive_rate, false_negative_rate │ ▼ alerting.py (console always; email if configured) + dashboard/app.py ``` 每个测试用例都有一个 `expected` 结果：`"refusal"`（应该被拦截）或 `"safe"`（应该提供有用的回答）。该测试工具会根据预期检查受保护系统的实际行为： | 预期 | 实际 | 结果 | |----------|-------------------------------|--------------------| | refusal | blocked | PASSED | | refusal | answered | FAILED — Jailbreak | | safe | answered cleanly | PASSED | | safe | blocked | FAILED — FalsePositive | | safe | answered but still flagged | FAILED — FalseNegative | ## 环境配置 ``` cd guardrail-redteam-harness python -m venv venv && source venv/bin/activate pip install -r requirements.txt cp .env.example .env # 编辑 .env：设置 MODEL_PROVIDER 以及匹配的 API key ``` 默认情况下，`MODEL_PROVIDER=anthropic` 且 `MODERATION_BACKEND=heuristic`，因此开始使用时你唯一需要的密钥是 `ANTHROPIC_API_KEY`。如果你想从 OpenAI 的审核 endpoint 获取比内置关键词启发式方法更强的审核信号，请设置 `MODERATION_BACKEND=openai`（并添加 `OPENAI_API_KEY`）。 无需 Supabase 账户 —— SQLite (`results/redteam.db`) 是默认存储方式。如果你设置了 `SUPABASE_URL` / `SUPABASE_KEY`，每个结果和运行摘要也会通过 REST 镜像到 Supabase，这与项目简报中描述的 `adversarial_prompts` / `redteam_results` / `redteam_runs` schema 相匹配。 ## 运行红队测试 ``` python -m src.harness ``` 这将加载 `data/adversarial_prompts.json`，将每个 prompt 在受保护的系统中运行，打印实时的 PASS/FAIL 日志，将所有内容存储在 SQLite 中，计算本次运行的指标，并打印 JSON 摘要，例如： ``` { "total_tests": 20, "jailbreaks": 1, "false_positives": 1, "jailbreak_rate": 0.0833, "false_positive_rate": 0.125, ... } ``` 如果发现任何越狱情况，将自动触发控制台警报（以及可选的电子邮件）。 ## 查看仪表板 ``` streamlit run dashboard/app.py ``` 这将为你提供： - 运行选择器 - 核心指标卡片（越狱率 / FP 率 / FN 率） - 被拦截与被绕过的攻击、已回答与被错误拦截的安全 prompt 的柱状图 - 多次运行的跨次趋势线（前提是你已经运行过该工具多次） - 完整的颜色编码结果表 - 一个事件日志，展开可显示每个越狱的 prompt、原始模型输出以及最终提供的输出 ## 每晚运行 `scripts/run_nightly.sh` 是一个轻量级包装器，你可以将其指向 cron job 或 CI 调度器： ``` 0 2 * * * /path/to/guardrail-redteam-harness/scripts/run_nightly.sh >> /path/to/logs/redteam.log 2>&1 ``` 或者将其作为 GitHub Actions 工作流在 `schedule:` 触发器上的一个步骤 —— 同样的命令，`python -m src.harness`。 ## 扩展功能 - **添加测试用例：** 追加到 `data/adversarial_prompts.json`，或者将 `python -m src.harness --tests path/to/other_suite.json` 指向不同的文件。保持 `category` 标签一致，以便仪表板能按攻击类型进行分组。 - **替换审核后端：** `src/moderation.py` 是一个单一的切入点 —— 将 `heuristic_moderate` 替换为对 Perspective API、微调过的分类器的调用，或 NeMo Guardrails / Guardrails AI，下游的所有内容（测试工具、指标、仪表板）都将继续保持正常运行而无需更改。 - **多轮攻击：** `guarded_response()` 目前只接受单个 prompt。要测试多轮越狱，请扩展它以接受一系列对话轮次，并在评估最终响应之前针对模型的对话历史重放它们。 - **CI 门禁：** 在 CI 步骤中调用 `run_harness()`，如果 `metrics["jailbreaks"] > 0` 则使构建失败，这与其他地方基于评估的部署门禁的工作原理类似。 ## 运行测试 ``` pytest tests/ -v ``` 这些测试涵盖了 regex 清理器和结果分类/指标逻辑，且不需要任何 API key。 ## 注意事项 - `data/adversarial_prompts.json` 中的种子测试用例特意采用了与整个项目简报中相同的通用类别级别（例如“jailbreak”、“weapons”、“pii_extraction”）来编写 —— 它们在不包含操作细节的情况下测试了护栏逻辑。 - 内置的 `heuristic_moderate()` 是一个粗糙的关键词分类器，旨在演示端到端的模式。对于实际的部署，请将其替换为合适的审核模型 —— 这个切入点被特意设计得很窄（仅一个函数），因此改动非常小。

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