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# 🛡️ NeuroFence ### LLM 权重投毒与后门扫描器 NeuroFence 是一个 AI 安全与模型取证项目，旨在检测大型语言模型（LLM）中潜在的后门和权重投毒。它通过分析在对抗性 prompt 测试期间生成的神经元激活模式，在模型部署前识别出可疑行为。 ## 📖 概述 现代组织越来越依赖于开源的大型语言模型（LLM）。然而，受到破坏的模型可能包含隐藏的后门，这些后门仅在接收到特定的触发 prompt 时才会被激活。 NeuroFence 提供了一个离线安全分析环境，它可以： - 安全地加载 LLM - 生成对抗性测试 prompt - 跟踪内部神经元激活 - 检测异常激活模式 - 计算模型风险评分 - 生成专业的安全报告 本项目致力于以实践和教育的方式演示 AI 安全概念。 ## 🎯 目标 - 检测可疑的神经元激活模式。 - 使用对抗性 prompt 分析 LLM 行为。 - 提供离线模型安全评估。 - 生成详细的取证报告。 - 通过桌面界面可视化激活模式。 # 🚀 功能 - 🔒 安全模型加载器 - 🧠 对抗性 prompt Fuzzer - 📊 使用 PyTorch Hooks 进行激活跟踪 - ⚠️ 可疑神经元检测 - 📈 风险评分计算 - 📄 自动化 PDF 安全报告 - 🖥️ 桌面 GUI (PyQt6) - 📦 离线分析环境 # 🏗️ 项目架构 ``` LLM Model │ ▼ Secure Model Loader │ ▼ Adversarial Prompt Fuzzer │ ▼ Activation Tracker │ ▼ Detection & Risk Analysis │ ▼ Security Report Generator │ ▼ Desktop Dashboard ``` # 🛠️ 技术栈 | 类别 | 技术 | |----------|--------------| | 编程 | Python 3 | | AI 框架 | PyTorch | | LLM 框架 | Hugging Face Transformers | | 模型格式 | SafeTensors | | GUI | PyQt6 | | 报告 | ReportLab | | 数据处理 | NumPy, Pandas | | 可视化 | Matplotlib | | 版本控制 | Git & GitHub | # 📂 项目结构 ``` NeuroFence/ │ ├── app.py ├── requirements.txt ├── README.md ├── LICENSE ├── .gitignore │ ├── assets/ ├── docs/ ├── models/ ├── sandbox/ ├── fuzzer/ ├── tracker/ ├── detector/ ├── reports/ ├── gui/ ├── tests/ └── utils/ ``` # 📅 开发路线图 ### 阶段 1 - 仓库设置 - 项目结构 - 文档编写 ### 阶段 2 - 安全模型加载器 - 沙盒环境 ### 阶段 3 - Prompt Fuzzer - 激活跟踪 ### 阶段 4 - 检测引擎 - 风险评分 ### 阶段 5 - PDF 报告生成器 ### 阶段 6 - 桌面 GUI ### 阶段 7 - 测试 - 文档编写 - 最终发布 # 📌 项目状态 当前进度： - [x] 仓库已创建 - [ ] 项目结构 - [ ] 安全模型加载器 - [ ] Prompt Fuzzer - [ ] 激活跟踪器 - [ ] 检测引擎 - [ ] GUI - [ ] PDF 报告 - [ ] 最终文档 # 👥 团队 | 角色 | 职责 | |------|----------------| | 团队负责人 | 项目架构、集成、文档编写 | | 成员 2 | 安全模型加载器与沙盒 | | 成员 3 | Prompt Fuzzer 与激活跟踪器 | | 成员 4 | 检测引擎与风险评分 | | 成员 5 | GUI 与 PDF 报告生成器 | # 📄 许可证 本项目作为网络安全实习的一部分，专为教育和研究目的而开发。 # ⭐ 未来增强功能 - 多模型比较 - 支持更多 LLM 架构 - 交互式激活热图 - 模型指纹识别 - 增强型异常检测 - 扩展的取证报告 ## 📧 联系方式 **GitHub:** https://github.com/girirajuinfo

标签：AI安全, Chat Copilot, DLL 劫持, Linux系统监控, PyQt6, PyTorch, 凭据扫描, 后门检测, 大语言模型, 模型安全