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项目概述

【免费下载链接】AI-Red-Teaming-Playground-LabsAI Red Teaming playground labs to run AI Red Teaming trainings including infrastructure.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/AI-Red-Teaming-Playground-Labs

AI安全攻防演练平台是一个专门用于测试和评估AI系统安全性的实战环境。通过模拟真实场景，帮助开发者提升AI模型的安全防护能力，构建更加健壮的AI应用系统。

项目架构解析

核心目录结构

挑战任务模块(challenges/)

• 包含各类安全挑战任务描述文件
• 定义测试目标和评分标准
• 提供实战演练场景

容器化部署(docker/)

• 完整的Docker配置文件
• 各服务组件的Dockerfile
• 数据持久化配置

集群编排支持(k8s/)

• Kubernetes部署配置文件
• 生产环境最佳实践
• 自动扩缩容配置

数据分析工具(notebooks/)

• 攻防结果分析笔记本
• 安全指标可视化
• 性能评估报告

核心功能源码(src/)

• 挑战主页系统 (challenge-home)
• AI聊天助手服务 (chat-copilot)
• 自动评分系统 (chat-score)
• 负载均衡器 (loadbalancer)
• 图片提交系统 (picture-submission)

快速启动指南

环境准备

在开始之前，请确保您的系统已安装以下软件：

• Docker 20.10+
• Docker Compose 2.0+

一键启动

平台的核心启动文件是docker-compose.yaml，该文件定义了所有必需的服务组件。

启动命令：

docker-compose up

核心服务组件

挑战主页服务(challenge-home)

• 提供挑战任务入口界面
• 用户认证和权限管理
• 进度跟踪和结果展示

AI聊天助手(chat-copilot)

• 与AI模型的安全交互测试
• 多插件架构支持
• 实时行为检测

可选组件配置

• CTFD服务：用于玩家进度追踪和排行榜功能
• 评分系统：自动化挑战评分和结果分析

详细配置说明

环境变量配置

创建配置文件：

# 复制示例配置文件 cp .env.example .env

关键配置项：

# Azure OpenAI服务端点 AZURE_OPENAI_ENDPOINT=your_service_endpoint # API访问密钥 API_KEY=your_api_key # 其他服务配置 CHAT_SERVICE_PORT=5000 SCORING_SERVICE_PORT=8000

插件系统配置

平台支持多种插件扩展：

• HTTP插件：网络请求安全测试
• 远程执行插件：系统安全检测
• 第三方集成：GitHub、Jira等平台集成

插件管理系统支持多种安全工具集成

安全功能模块

测试模拟系统

• 多样化测试向量
• 实时检测机制
• 自动化验证流程

防护机制评估

• 模型稳定性测试
• 输入验证有效性
• 输出过滤机制评估

实战演练流程

1. 环境初始化

首先克隆项目仓库：

git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/AI-Red-Teaming-Playground-Labs

2. 服务启动

进入项目目录并启动服务：

cd AI-Red-Teaming-Playground-Labs docker-compose up -d

3. 挑战任务执行

访问挑战主页：

http://localhost:3000

选择相应的挑战任务，开始安全测试：

• 输入验证测试
• 提示注入模拟
• 模型边界验证
• 数据安全评估

4. 结果分析与优化

使用分析工具评估测试结果：

• 安全状况统计分析
• 防护机制效果评估
• 系统改进建议生成

进阶使用技巧

自定义挑战任务

在challenges/目录下创建新的挑战配置文件：

{ "id": "custom-challenge", "name": "自定义安全测试", "description": "针对特定场景的安全评估", "target": "AI模型安全边界测试", "scoring_criteria": [ "测试成功率", "检测效果", "系统响应时间" ] }

集成新AI模型

修改聊天助手配置，支持多种AI模型：

• OpenAI GPT系列
• Azure OpenAI服务
• 本地部署模型

扩展安全测试场景

平台支持多种安全测试场景扩展：

• 多轮对话安全性测试
• 上下文注入测试
• 权限管理检测

生产环境部署

使用Kubernetes配置文件进行生产部署：

kubectl apply -f k8s/conf/prod/

故障排除

常见问题解决

服务启动失败

• 检查Docker服务状态
• 验证端口占用情况
• 确认环境变量配置正确

API连接错误

• 验证端点地址格式
• 检查网络连接状态
• 确认API密钥有效性

配置更新与重启

修改配置后需要重启服务：

docker-compose restart

最佳实践建议

1. 定期更新：保持平台组件的最新版本
2. 安全审计：定期进行系统安全评估
3. 性能监控：建立完整的监控体系
4. 文档维护：保持配置文档的及时更新

通过本指南，您将能够快速搭建AI安全攻防演练平台，开展有效的安全测试和评估工作，提升AI系统的整体安全防护能力。

【免费下载链接】AI-Red-Teaming-Playground-LabsAI Red Teaming playground labs to run AI Red Teaming trainings including infrastructure.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/AI-Red-Teaming-Playground-Labs