What is Agentic Security?
您是否正在使用大語言模型（LLMs）進行開發？您知道它們功能極其強大，但也可能存在漏洞。Agentic Security 是您在這複雜環境中開源的好幫手。它是專門為大語言模型設計的漏洞掃描器，旨在幫助您在潛在安全漏洞成為問題之前，主動識別並解決它們。這就像有一位安全專家不斷審查您的大語言模型集成，讓您安心無虞。
主要特性：
🧪 針對任何大語言模型的全面模糊測試：讓您的大語言模型系統接受嚴格測試，模擬現實世界的攻擊場景。好處：發現傳統安全工具無法檢測到的隱藏漏洞。
🛠️ 創建可自定義的規則集或基於代理的攻擊：根據您的特定需求和威脅模型定制掃描過程。好處：將測試精力集中在對您的應用程序最重要的領域。
🛠️ 與大語言模型 API 集成並進行壓力測試：將 Agentic Security 無縫集成到您現有的工作流程中。進行壓力測試，將您的大語言模型推向極限，找出其崩潰點。好處：確保持續監控並實現性能改進。
🌀 多樣的模糊測試和攻擊技術：採用多樣化的模糊測試和攻擊方法工具包。好處：全面防禦各種威脅。
使用案例：
部署前測試：想像一下，您即將推出一個由大語言模型驅動的新聊天機器人。在正式上線之前，您使用 Agentic Security 向它發送各種輸入，包括故意設計的惡意提示和邊界情況。您發現某些類型的問題會引發意外且可能有害的回應。您在任何真實用戶遇到問題之前就解決了該問題。
持續監控：您已經部署了由大語言模型驅動的應用程序。Agentic Security 在後台運行，定期用新的測試用例和變化對您的系統進行探測。它標識出了最近一次模型更新引入的潛在漏洞。您立即收到警報，從而能夠主動解決問題。
數據轉換實驗：您正在訓練一個新模型。使用 Agentic Security 的
probe_data模塊，您可以使用rot13、base64_encode和mirror_words等函數，這些函數來自stenography_fn.py文件。通過對您的提示進行這些轉換，您可以發現您的模型容易受到基本文本轉換的影響。
結論：
Agentic Security 不只是另一個安全工具；它是為大語言模型時代的獨特挑戰而構建的專用解決方案。它將主動安全的力量交到您手中，提供一種靈活、可定制且開源的方法來保護您由大語言模型驅動的應用程序。在您的開發生命周期中盡早且經常地引入它是一個明智之舉。
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Launched
Pricing Model
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Agentic Security was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-02-10.
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