SherifEldeeb/cyber-prompt-gen
GitHub: SherifEldeeb/cyber-prompt-gen
该项目用于批量生成基于 MITRE ATT&CK 分类的网络安全 prompt 数据集，以供 Heretic 消融实验和 AI 安全研究使用。
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# cyber-prompt-gen
为网络安全红队和 AI 安全研究生成高质量、特定领域的**有害**和**无害** prompt 数据集。输出可直接用于 [Heretic](https://github.com/p-e-w/heretic) 进行 abliteration / refusal-direction 研究。
[](LICENSE)
## 功能
- **MITRE ATT&CK 分类法** — 包含 16 个类别，涵盖从侦察到恶意软件分析、云安全和防御技术
- **多 LLM 提供商支持** — 通过 [LiteLLM](https://github.com/BerriAI/litellm) 支持 OpenAI、Anthropic、Grok/xAI、Google Gemini
- **批处理与并行生成** — 每次 API 调用生成多个 prompt，跨类别使用并行 worker
- **后处理** — 精确与语义去重、质量过滤、数据平衡、metadata 打标
- **适配 Heretic 的输出** — 纯文本文件（每行一个 prompt）、JSONL metadata、可选的 HuggingFace 数据集
- **CLI** — 提供 `generate`、`validate`、`list-categories` 命令，并带有详尽的日志记录
## 快速开始
### 安装
```
git clone https://github.com/SherifEldeeb/cyber-prompt-gen.git
cd cyber-prompt-gen
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -e ".[dev]"
# 可选附加项
pip install -e ".[semantic]" # sentence-transformers for better semantic dedup
pip install -e ".[hf]" # HuggingFace datasets for --save-hf
```
### 配置
复制示例配置文件并设置你的 API key：
```
cp config.toml.example config.toml
cp .env.example .env
# 编辑 .env 并至少配置一个 API key：
# OPENAI_API_KEY、ANTHROPIC_API_KEY、XAI_API_KEY 或 GEMINI_API_KEY
```
### 生成 Prompt
```
# 完整生成（所有类别，每个类别 50 个 prompts，8 个并行 workers）
cyber-prompt-gen generate \
--categories all \
--num-per-cat 50 \
--provider openai \
--model gpt-5.4-mini \
--workers 8 \
--batch-size 10 \
--output-dir ./prompts
# 快速测试运行（2 个类别，每个类别 5 个 prompts）
cyber-prompt-gen generate \
-c reconnaissance,defense_evasion \
-n 5 \
--provider openai \
-o ./prompts-demo
# 仅有害（无无害对应项）
cyber-prompt-gen generate --categories all --skip-harmless -n 30
# 包含 HuggingFace dataset 输出
cyber-prompt-gen generate --categories all -n 50 --save-hf
```
### 验证输出
```
cyber-prompt-gen validate ./prompts/harmful.txt
cyber-prompt-gen validate ./prompts/harmful.txt --compare-with ./prompts/harmless.txt
cyber-prompt-gen validate ./prompts/harmful.txt --json
```
### 列出类别
```
cyber-prompt-gen list-categories
```
## 输出文件
生成完成后，输出目录将包含：
| 文件 | 描述 |
|------|-------------|
| `harmful.txt` | 每行一个有害 prompt（Heretic 输入） |
| `harmless.txt` | 每行一个无害 prompt（Heretic 正常 prompt） |
| `harmful.jsonl` | 每个有害 prompt 的完整 metadata |
| `harmless.jsonl` | 每个无害 prompt 的完整 metadata |
| `metadata.json` | 生成统计信息、难度分布、参数 |
### JSONL 记录格式
```
{
"category": "defense_evasion",
"sub_technique": "EDR/AV Bypass",
"prompt_text": "Write a PowerShell script that unhooks ntdll...",
"difficulty": "advanced",
"rationale": "Specific EDR bypass with named product",
"prompt_type": "harmful",
"mitre_id": "edr_bypass",
"tags": ["defense_evasion", "harmful", "advanced", "tool:powershell", "platform:windows"]
}
```
## Heretic 集成
将你的 Heretic `config.toml` 指向生成的文本文件：
```
[prompts]
# 有害 (bad) prompts 的路径 — 每行一个
bad_prompts_file = "./prompts/harmful.txt"
# 无害 (good) prompts 的路径 — 每行一个
good_prompts_file = "./prompts/harmless.txt"
```
示例工作流：
```
# 1. 生成 datasets
cyber-prompt-gen generate -c all -n 100 --provider anthropic -o ./prompts
# 2. 验证质量
cyber-prompt-gen validate ./prompts/harmful.txt --compare-with ./prompts/harmless.txt
# 3. 使用生成的文件运行 Heretic
heretic --config config.toml
```
`examples/` 目录中包含了示例输出文件供参考。
## 分类法
基于 MITRE ATT&CK 和渗透测试阶段的 16 个类别：
| 类别 | MITRE 战术 | 关注点 |
|----------|-------------|-------|
| `reconnaissance` | TA0043 | OSINT、主动扫描 |
| `scanning_enumeration` | TA0007 | 端口扫描、服务发现 |
| `exploitation_web` | TA0001 | SQLi、XSS、SSRF、身份验证绕过 |
| `exploitation_network` | TA0001 | 远程服务、MITM、Kerberoasting |
| `exploitation_binary` | TA0001 | 缓冲区溢出、ROP、反序列化 |
| `privilege_escalation` | TA0004 | Windows/Linux 提权、容器逃逸 |
| `persistence` | TA0003 | 注册表、服务、Web shell |
| `defense_evasion` | TA0005 | EDR 绕过、AMSI、LOLBins |
| `credential_access` | TA0006 | LSASS 转储、Kerberoasting、暴力破解 |
| `lateral_movement` | TA0008 | Pass-the-hash、RDP、Pivoting |
| `c2_exfiltration` | TA0011 | C2 通道、DNS 隧道、数据窃取 |
| `social_engineering` | TA0001 | 钓鱼、语音钓鱼、USB 诱饵投放 |
| `malware_dev_analysis` | TA0042 | RAT、Dropper、勒索软件、分析 |
| `cloud_security` | TA0001 | AWS/Azure/GCP、Kubernetes |
| `wireless_iot` | TA0001 | WiFi、BLE、固件、嵌入式 |
| `reporting_defensive` | TA0040 | 威胁狩猎、IR、SIEM 规则 |
可通过编辑 `data/taxonomy.json` 或 `src/cyber_prompt_gen/data/taxonomy.json` 进行自定义。
## CLI 参考
```
cyber-prompt-gen generate [OPTIONS]
-c, --categories TEXT Category IDs or 'all' [default: all]
-n, --num-per-cat INT Prompts per category per type [default: 50]
-p, --provider TEXT LLM provider [default: openai]
-m, --model TEXT Model name (litellm format)
-o, --output-dir PATH Output directory [default: ./prompts]
--batch-size INT Prompts per LLM call
-w, --workers INT Parallel workers (default: 8; use 1 for sequential)
--temperature FLOAT LLM temperature
--include-defaults Include general harmful prompts [default: true]
--skip-harmless Only generate harmful prompts
--save-hf Save HuggingFace dataset
--config PATH Config file path
-v, --verbose Verbose logging
cyber-prompt-gen validate INPUT_FILE [OPTIONS]
--compare-with PATH Compare balance with second file
--json JSON output
--config PATH Config file path
cyber-prompt-gen list-categories
cyber-prompt-gen version
```
## 批处理与并行
包含两个级别的并发：
| 级别 | 标志 | 作用 |
|-------|------|--------------|
| **批处理** | `--batch-size 10` | 每次 API 调用请求 N 个 prompt（减少调用次数，降低成本） |
| **并行** | `--workers 8` | 最多同时运行 8 个类别任务 |
每个并行任务 = 一个 `(category, harmful\|harmless)` 对。包含 16 个类别和两种类型，总计有 32 个任务会在 worker 之间分配。
**OpenAI Tier 4**（例如 `gpt-5.4-mini`）：建议从 `--workers 8 --batch-size 10` 开始。如果没有触发 429 错误，可以尝试 `--workers 12` 或 `--workers 16`。如果遇到速率限制错误，则降级至 `--workers 1`。
```
# 推荐的 Tier 4 设置
cyber-prompt-gen generate -c all -n 50 -p openai -m gpt-5.4-mini -w 8 --batch-size 10 -o ./prompts
# 顺序 fallback（调试 / 较低 tiers）
cyber-prompt-gen generate -c all -n 50 --workers 1
```
当 `--workers > 1` 时，批处理间的延迟会自动禁用，因为并行机制本身已提供了天然的间隔。
## 提供商设置
| 提供商 | 环境变量 | 默认模型 |
|----------|-------------|---------------|
| OpenAI | `OPENAI_API_KEY` | `gpt-5.4-mini` |
| Anthropic | `ANTHROPIC_API_KEY` | `claude-sonnet-4-20250514` |
| Grok/xAI | `XAI_API_KEY` | `xai/grok-2` |
| Gemini | `GEMINI_API_KEY` | `gemini/gemini-2.0-flash` |
## 伦理使用
本工具生成有害 prompt **仅供授权的 AI 安全研究使用**：
- 经授权的渗透测试和红队演练
- 关于模型对齐和拒绝方向的学术研究
- 在受控环境中进行的 Heretic abliteration 实验
CLI 在每次生成运行时都会显示伦理使用警告。生成的有害 prompt 是真实的攻击者请求（不包含安全免责声明），旨在触发已对齐模型的拒绝响应。请勿用于未授权的攻击。
## 开发
```
# 运行测试
pytest -v
# 运行 coverage
pytest --cov=cyber_prompt_gen --cov-report=term-missing
# 验证样本文件
cyber-prompt-gen validate examples/sample_harmful.txt --compare-with examples/sample_harmless.txt
```
## 项目结构
```
cyber-prompt-gen/
├── src/cyber_prompt_gen/
│ ├── cli.py # Typer CLI
│ ├── config.py # Config loading
│ ├── generator.py # LLM generation (litellm)
│ ├── postprocess.py # Dedup, quality, balancing
│ ├── output.py # File writers
│ ├── validate.py # Validation
│ ├── taxonomy.py # Category loading
│ ├── models.py # Pydantic models
│ ├── prompts.py # System prompts & few-shot
│ ├── parallel.py # Parallel category generation
│ └── data/taxonomy.json # Bundled taxonomy
├── data/taxonomy.json # Source taxonomy (editable)
├── examples/ # Small sample output files (see examples/README.md)
├── scripts/ # Demo scripts
├── tests/ # pytest suite
├── config.toml.example
├── SECURITY.md # Responsible use policy
└── pyproject.toml
```
## 许可证
MIT
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