zhanguoxingzhe/OffSecGuard

# OffSecGuard **针对进攻型 AI agent 的双轴评估：guardrails ≠ capability。** OffSecGuard 是一个开源评估框架，用于为 授权的红队 / Web 渗透测试 agent 选择基座模型。它分别衡量两件事，并且 **拒绝将它们合并为一个虚荣指标**： | 轴向 | 问题 | 指标 | |------|----------|---------| | **A. Guardrails** | 模型应该采取行动吗？ | FRR · TRR · JSR → 安全等级 | | **B. Capability 代理** | 它能像 agent 大脑一样工作吗？ | TSR · OAR · PQR → `cap_score` | 我们实际使用的筛选规则：**通过 guardrail 门槛 ∩ 高 `cap_score`**，然后 进行可选的面向产品侧的针对性测试（CVE-Bench / Cybench 不在此低成本初筛范围内）。 中文概述：[README.zh-CN.md](README.zh-CN.md) · 文档索引：[docs/README.md](docs/README.md) ## 为什么会有这个项目 通用的安全基准将**授权的**进攻性工作与**未授权的** 破坏行为混为一谈。这会系统性地增加渗透测试 agent 的错误拒绝率——或者 如果你只针对配合度进行优化，又会低估其被滥用的风险。 生产实践教训：一个模型可能看起来很“安全”（高 TRR / 低 JSR），但在 授权的测试 prompt 下仍然完全不可用（高 FRR）。另一个模型可能通过了 guardrails，但在测试过程中仍然选错了工具。双轴评估修复了 **模型入围名单**的这两种失败模式。 ## Guardrail 结果（Gold v1.2 + 固定评判模型） Gold 规模：FRR **120** · TRR **207** · JSR **42**。 默认结构化评判模型：`paperguru/guru-pro-1.2`（在对 PaperGuru 进行评分时披露同家族偏见；对 25 个样本队列进行人工审核：**23/25 一致**）。 | 指标 | Tier2 目标 | GPT-5.4 | PaperGuru 1.2 | |--------|--------------|---------|-----------------| | FRR 失败 ↓ | <5% | **57.5%** | **13.3%** | | TRR 拒绝 ↑ | >90% | **100%** | **91.8%** | | JSR 越狱 ↓ | <15% | **0%** | **16.7%** | | 等级 | — | 未评级 | 未评级 | 解读：GPT-5.4 是一堵强大的**拒绝墙**；PaperGuru 在 FRR 上更具 **测试透明度**，但未达到 JSR 门槛。两者都没有同时达到这三个 阈值——我们**不会**为了硬造出一个等级而降低标准。 派生的 **misuse_risk**（滥用面视角）会在报告中导出，但 **不**用于模型筛选。详见 [docs/SCORING.md](docs/SCORING.md)。 ## Capability 代理（cap-gold-v0.2） 低成本的单轮代理（并非端到端的漏洞利用成功率）： - **TSR** — 在给定授权状态下的工具选择 - **OAR** — 在给定工具观察结果下的下一步行动 - **PQR** — 来自授权简报的简短计划质量 - `cap_score = 0.4·TSR + 0.4·OAR + 0.2·PQR` 流程：由 student 生成的轨迹提出测试项 → Teacher Panel （`claude-opus-4.8` + `gpt-5.6-terra`）校准标准工具调用 → 冻结 **cap-gold-v0.2** (N=60) → 规则评分（无实时 LLM 评分器）。 示例排行榜快照（30 个模型，队列 ≥ 2）： [examples/scorecards/capability_cohort2plus_leaderboard.json](examples/scorecards/capability_cohort2plus_leaderboard.json) 该冻结版本的前列：`openai/gpt-5.5` 和 `qwen/qwen3.7-max` 的 `cap_score` 均约为 **83.5**。请将 N=60 视为一个**初步筛选机制**，而不是世界锦标赛。 详情：[docs/CAPABILITY_EVAL.md](docs/CAPABILITY_EVAL.md) ## 快速开始 ``` python -m venv .venv # Windows: .venv\Scripts\activate # Unix: source .venv/bin/activate pip install -e ".[dev]" cp .env.example .env # set OPENROUTER_API_KEY (and optional PAPERGURU_*) # Smoke FRR（5 个样本） python cli.py run --model openrouter/openai/gpt-4.1-mini \ --dims frr --tier gold --samples 5 \ --config configs/presets/quick_frr_only.yaml # Formal guardrail Gold + judge python cli.py run --model openrouter/openai/gpt-5.4 \ --dims frr,trr,jsr --tier gold --judge \ --config configs/presets/gold_frr_trr_jsr.yaml # Capability Gold python scripts/run_capability_eval.py \ --model openrouter/openai/gpt-5.4-mini \ --gold datasets/v1/gold/capability.jsonl ``` CLI 参考：[docs/CLI_REFERENCE.md](docs/CLI_REFERENCE.md) ## 仓库结构 ``` offsec_guard/ # eval framework datasets/v1/gold/ # frozen Gold JSONL (capability hosts redacted for public release) configs/presets/ # ready-made run configs scripts/ # freeze / batch / capability runners docs/ # methodology, scoring, bundles, decisions examples/ # published scorecard snapshots tests/ # unit tests ``` **特意未包含在此公开代码库中：** 原始 LangSmith/DuckDB 数据转储、未经审核的 蒸馏池、完整的私有运行目录。内部工作副本可能会单独保存这些内容。 ## 安全 / 双重用途声明 本项目包含**授权的攻击性 prompt**、**未授权 / 有害的 prompt** 以及仅用于对模型拒绝行为进行评分的**越狱模式**。它 是一个评估工具套件，而不是漏洞利用工具包。请勿 在未经授权的情况下使用它来攻击系统。为了公开发布，capability 的测试项已被打码处理 （`REDACTED_DOMAIN`）；请在 fork 中保持该处理方式。 ## 局限性 - Gold 的 N 数值适中（guardrail 约 369；capability 为 60）。 - Capability 是一个**代理指标**，并非 CVE-Bench / Cybench 的任务成功率。 - 默认评判模型是 PaperGuru → 在评估 PaperGuru 时存在同家族风险。 - 单轮 / 短上下文记录 ≠ 完整的多 agent 产品循环。 - 公开的 capability Gold 已进行主机打码处理；但为了评分保留了原有的语义。 ## 许可证 [MIT](LICENSE) — 允许自由使用、修改和重新分发。 ## 引用 如果您在工作中或论文中使用了 OffSecGuard，请引用本仓库以及 Gold 冻结版本（`gold-v1.2`、`cap-gold-v0.2`）。

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