开源AI安全工具9个：保护你的LLM技术栈
LLM应用有新的攻击面。这些开源工具覆盖扫描、红队和运行时防护。
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LLM应用有新的攻击面。这些开源工具覆盖扫描、红队和运行时防护。
AI安全工具开源2026：9个保护你的LLM技术栈的项目
保护LLM应用意味着防御提示注入、数据泄露、工具滥用和模型滥用。开源生态系统现已覆盖完整生命周期：扫描、测试、监控、防护。以下是2026年值得了解的九个项目。
这9个项目
1. OWASP LLM Top 10 + llm-verification。 不是工具，而是组织一切的检查清单。OWASP LLM应用Top 10是事实上的标准威胁模型。
2. garak（NVIDIA）。 一个LLM漏洞扫描器，运行数百种探测：提示注入、越狱、数据泄露、幻觉、编码攻击。CLI优先，模型无关。是标准红队测试的入门点。
3. PyRIT（Microsoft）。 Python风险识别工具包，用于自动化红队测试。包含越狱策略、评分和对话管理。设计用于针对API大规模运行。
4. promptfoo。 开源LLM评估和红队测试工具，支持回归测试。你编写测试用例（包括注入载荷），它对模型输出进行评分，并在回归时让CI失败。
5. LLM Guard（Protect AI）。 输入/输出净化：在越狱尝试、PII和提示注入到达模型之前检测它们；从输出中过滤机密信息。
6. NeMo Guardrails（NVIDIA）。 在对话流程周围添加护栏：主题护栏阻止离题/有害方向；事实核查护栏验证声明。配置驱动（Colang）。
7. Guardrails AI。 Python库，根据验证器（正则表达式、PII、毒性、自定义）验证LLM输出。可与任何模型提供商配合使用。
8. LangSmith / Langfuse（可观测性）。 Langfuse是开源选项：追踪每次提示和工具调用，使提示注入和数据外泄可见。
9. OWASP LLM渗透测试工具（garak + promptfoo + 自定义）。 大多数团队实际运行的实用技术栈：garak负责广度，promptfoo负责回归，日志层负责运行时异常。
最小化生产环境配置
- 扫描 - 在发布前对每个模型运行garak
- 回归 - 在CI中使用你的注入测试集运行promptfoo
- 过滤 - 在输入/输出边界使用LLM Guard或NeMo Guardrails
- 观察 - 使用Langfuse进行追踪和告警
常见问题
这些工具免费吗？ 全部开源（大多为Apache-2.0/MIT）；部分提供付费云版本。
先选哪个？ garak - 对你的模型运行它，看看哪里会出问题。设置只需10分钟。
这些能防御所有LLM攻击吗？ 不能 - 它们降低风险。模型本身、你的部署和数据管道都是攻击面的一部分。
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❓ 常见问题
Are these free?
All are open source (Apache-2.0/MIT mostly); some offer paid cloud versions.
Which one first?
garak - run it against your model and see what breaks. It takes 10 minutes to set up.
Do these protect against all LLM attacks?
No - they reduce risk. The model itself, your deployment, and your data pipeline are all part of the attack surface.
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