🛡️ A.I.G（AI-Infra-Guard）

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🚀 Tencent Zhuque Lab による AI レッドチーム向けワンストッププラットフォーム

A.I.G (AI-Infra-Guard) は、OpenClaw のセキュリティチェック、エージェントのセキュリティスキャン、AI ツールとスキルのスキャン、AI インフラストラクチャの脆弱性スキャン、LLM セキュリティ評価（脱獄評価）を統合し、AI セキュリティリスクを確認するための、最も包括的でインテリジェントかつ使いやすい方法を提供することを目指しています。

A.I.G(AI-Infra-Guard) を業界をリードする AI レッドチームプラットフォームにすることを目指しています。スターが増えるほど、このプロジェクトがより多くの人に届き、より多くの開発者の貢献を促し、反復と改善が加速します。皆さまからのスターは、私たちにとって非常に重要です！

## 目次 - [🚀 クイックスタート](#-quick-start) - [🧰 単体での使用](#-standalone-use) - [🖼️ 使用例](#️-showcase) - [📖 ユーザーガイド](#-user-guide) - [🏗️ アーキテクチャの進化](./docs/architecture_evolution.md) - [📝 貢献ガイド](#-contribution-guide) - [🛡️ チームについて](#️-about-the-team) - [🙏 謝辞](#-acknowledgements) - [💬 コミュニティに参加](#-join-the-community) - [📖 引用](#-citation) - [📄 ライセンス](#-license)

## 🚀 クイックスタート ### 🐳 Docker で A.I.G をデプロイ

Docker	RAM	ディスク容量
20.10 以上	4GB+	10GB+

# This method pulls pre-built images from Docker Hub for a faster start
git clone https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard.git
cd AI-Infra-Guard
# For Docker Compose V2+, replace 'docker-compose' with 'docker compose'
docker-compose -f docker-compose.images.yml up -d

サービスの起動後、以下から A.I.G の Web インターフェースにアクセスできます： http://localhost:8088

その他のインストール方法

方法 2：ワンクリックインストールスクリプト（推奨）

# This method will automatically install Docker and launch A.I.G with one command
curl https://raw.githubusercontent.com/Tencent/AI-Infra-Guard/refs/heads/main/docker.sh | bash

方法 3：ソースからビルドして実行

git clone https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard.git
cd AI-Infra-Guard
# This method builds a Docker image from local source code and starts the service
# (For Docker Compose V2+, replace 'docker-compose' with 'docker compose')
docker-compose up -d

注：AI-Infra-Guard プロジェクトは、企業または個人が内部で使用する AI レッドチーミングプラットフォームとして位置付けられています。現在、認証メカニズムがないため、パブリックネットワークにデプロイしないでください。

詳細については、以下をご覧ください：https://tencent.github.io/AI-Infra-Guard/?menu=getting-started

🧰 単体での使用

5 つのスキャナーは、Web サービスを起動せずにコマンドラインから使用できます。以下では最も簡単な使用方法のみを示します。パラメーターと例については、各 README をご覧ください。

AI インフラストラクチャのスキャン

ドメイン、IP、または URL をスキャンし、フィンガープリントと脆弱性を照合します。

pip install aig-infra-scan
aig-infra-scan -t https://example.com

README を見る

LLM セキュリティ評価／ジェイルブレイク

OpenAI 互換 API を公開するモデルを評価します。

pip install aig-model-scan
aig-model-scan \
  --model "gpt-4o-mini" \
  --base_url "https://api.openai.com/v1" \
  --api_key "your-api-key" \
  --max_concurrent 10 \
  --scenarios Bias \
  --techniques Raw

README を見る

MCP スキャン

MCP サーバーのソースディレクトリをスキャンするか、すでに実行中のサービスに接続します。

pip install aig-mcp-scan
export LLM_API_KEY="your-api-key"
aig-mcp-scan --repo /path/to/mcp-server -o result.sarif.json

README を見る

Skill スキャン

ローカルの Agent Skill ディレクトリを監査します。

pip install aig-skill-scan
export LLM_API_KEY="your-api-key"
aig-skill-scan --repo /path/to/your/skill -o result.sarif.json

README を見る

Agent スキャン

実行中の Agent にテスト用プロンプトを送信します。target.yaml はテスト対象の Agent を記述します。API キーはスキャナーが使用するモデルのものです。

pip install aig-agent-scan
export LLM_API_KEY="your-api-key"
aig-agent-scan --agent_provider target.yaml -o result.json

README を見る

🖼️ 使用例

A.I.G メインインターフェース

📖 ユーザーガイド

オンラインドキュメントをご覧ください：https://tencent.github.io/AI-Infra-Guard/

詳細な FAQ とトラブルシューティングガイドについては、ドキュメントをご覧ください。

📝 貢献ガイド

A.I.G の中核的な強みの 1 つは、すばやく設定できる充実したプラグインシステムです。コミュニティからの高品質なプラグインや機能の提供を歓迎します。

プラグインの貢献ルール

1. フィンガープリントルール：新しい YAML フィンガープリントファイルを data/fingerprints/ ディレクトリに追加します。
2. 脆弱性ルール：新しい脆弱性スキャンルールを data/vuln/ ディレクトリに追加します。
3. MCP プラグイン：新しい MCP セキュリティスキャンルールを data/mcp/ ディレクトリに追加します。
4. モデル評価データセット：新しいモデル評価データセットを data/eval ディレクトリに追加します。

既存のルール形式を参考に新しいファイルを作成し、プルリクエストで提出してください。

その他の貢献方法

• 🐛 バグを報告
• 💡 新機能を提案
• ⭐ ドキュメントを改善
  

## 🛡️ チームについて

このプロジェクトは、Tencent Security Platform Departmentの一部門であるTencent Zhuque Labが主導・開発しています。2019年に設立されたTencent Zhuque Labは、AIセキュリティ分野における実社会の攻撃・防御研究と最先端技術に注力する、トップクラスのセキュリティ研究所です。大規模モデルのセキュリティ、AI エージェントのセキュリティ、AIを活用したセキュリティ、AI生成コンテンツの検出を対象としています。

NVIDIA、Google、Microsoftなどの大手ベンダーや、OpenClaw、Linux、Hugging Faceなどのオープンソースコミュニティの協力のもと、チームは数多くの高リスク脆弱性の修正を支援し、各社・各コミュニティから公開の場で謝意を示されています。

AI Red Team Security Testing Platform A.I.G (AI-Infra-Guard)やZhuque AI Detection AssistantなどのオープンソースAIセキュリティ製品を公開しています。研究成果は、Black Hat、DEF CON、ICLR、CVPR、NeurIPS、ACLなどの国際的な主要セキュリティ・AIカンファレンスで広く発表されており、著書*「AI Security: Technology and Practice」*も刊行しています。

👥 主要メンバーと貢献

役割	メンバー	貢献
Tencent Security Platform Department責任者	Yong Yang	A.I.Gを立ち上げ、AI エージェントの制御喪失リスクを自動評価する手法を提案しました。これにより、AIインフラの脆弱性スキャンから、エージェントの実行リスク、ツールの不正利用、権限境界の評価までプラットフォームを拡張する方針を示しました。
Tencent Zhuque Lab責任者	Xing Zheng	脆弱性情報の自動更新とベンチマーク整合の仕組みを提案し、AI Infraのフィンガープリント、CVE/GHSAルール、ベンチマークの継続的な更新を支援しました。
プロジェクトリード	Nicky	最先端のセキュリティ研究、製品企画、技術方針の決定、社内外との連携、コミュニケーションを担当しています。
技術リード	Python	全体アーキテクチャの設計、コアモジュールの開発、バージョンの反復を担当しています。
コアコントリビューター	Zona	フロントエンドの操作性、製品体験、コミュニティ運営、ユーザーフィードバックの循環を担当しています。
コアコントリビューター	Fyoung	AI Infraの脆弱性コンポーネントのフィンガープリント更新と、ベンチマークシステムの構築を担当しています。
コアコントリビューター	Xiangfan	Skillのリスクやエージェントの制御喪失シナリオに関するセキュリティ機能の開発を担当しています。
コアコントリビューター	Elwood	エージェントのセキュリティスキャン機能の強化と、技術レポートの更新を担当しています。
コアコントリビューター	Robert	LLMの安全性評価と、ジェイルブレイク評価戦略の運用を担当しています。
コアコントリビューター	Zoe	LLMの安全性評価、ジェイルブレイク評価、モデル統合モジュールの開発を担当しています。
コントリビューター	Ronin	AI エージェントのセキュリティスキャン開発に参加しました。
コントリビューター	Rsin	コミュニティ運営とキャンペーンの広報に参加しました。

🙏 謝辞

🎓 学術連携

研究への貢献と技術サポートをいただいた学術パートナーの皆様に感謝いたします。

Prof. hui Li

Bin Wang

Zexin Liu

Hao Yu

Ao Yang

Zhengxi Lin

Prof. Zhemin Yang

Kangwei Zhong

Jiapeng Lin

Cheng Sheng

👥 以下のチームと開発者に感謝します

🤝 A.I.G を利用し、支援してくださっている以下の組織とチームに感謝します

💬 コミュニティに参加する

🌐 オンラインディスカッション

• GitHub Discussions： コミュニティでのディスカッションに参加する
• Issues & Bug Reports： 問題を報告する、または機能を提案する

📱 ディスカッションコミュニティ

WeChat グループ

📧 お問い合わせ

協業に関するお問い合わせやフィードバックは、こちらまでご連絡ください： [email protected]

🔗 その他のセキュリティツール

コードセキュリティに関心がある方には、Tencent Wukong Code Security Team がオープンソースとして公開した、業界初のプロジェクトレベルの AI 生成コードセキュリティ評価フレームワークである A.S.E (AICGSecEval) をおすすめします。

📖 引用

研究または製品で A.I.G を使用する場合は、以下の形式で引用してください：

@misc{Tencent_AI-Infra-Guard_2025,
  author={{Tencent Zhuque Lab}},
  title={{AI-Infra-Guard: A Comprehensive, Intelligent, and Easy-to-Use AI Red Teaming Platform}},
  year={2025},
  howpublished={GitHub repository},
  url={https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard}
}

📄 ライセンス

このプロジェクトは Apache License 2.0 のもとでオープンソースとして公開されています。詳細は LICENSE ファイルをご覧ください。

⚖️ ライセンスと帰属表示

本プロジェクトはApache License 2.0の下でオープンソースとして公開されています。以下の帰属表示要件に従って、コミュニティによる貢献、統合、派生作品の作成を歓迎し、奨励します。

1. 通知の保持：配布物には、元のプロジェクトのLICENSEファイルとNOTICEファイルを保持する必要があります。
2. 製品への帰属表示：AI-Infra-Guardのコアコード、コンポーネント、またはスキャンエンジンをオープンソースプロジェクト、商用製品、または内部プラットフォームに統合する場合は、製品ドキュメント、使用ガイド、またはUIの「概要」ページに、以下を明記する必要があります。

   「本プロジェクトは、Tencent Zhuque Labがオープンソースとして公開したAI-Infra-Guardを統合しています。」

3. 学術論文・記事での引用：脆弱性分析レポート、セキュリティ研究記事、または学術論文でこのツールを使用する場合は、「Tencent Zhuque Lab AI-Infra-Guard」に明示的に言及し、リポジトリへのリンクを含めてください。

出自を明らかにせず、本プロジェクトをオリジナル製品として再パッケージ化することは固く禁じられています。