安全工具丨大模型安全攻防：DeepTeam针对大模型的渗透测试工具

2026-6-2 15:16 626 0

摘要: 02 核心功能亮点2.1 50+开箱即用的漏洞测试DeepTeam提供了超过50种现成的漏洞测试用例，覆盖：数据隐私类PII泄露检测：测试模型是否会泄露个人敏感信息提示泄露检测：检查系统提示词和指令是否会被暴露负责任AI类偏见测试：针对性别、种族、宗教、政治等维度的刻板印象有害内容检测：识别攻击性、不当内容伦理道德评估...

关键词：ROM, DeepTeam, Prompt, LLM应用, LLM系统, PR, LLM, Agent, Confident, AI

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50+漏洞库+20+攻击手法+7大实时护栏，全方位守护你的LLM应用

随着大语言模型（LLM）在各个领域的广泛应用，AI安全问题日益凸显。提示注入、数据泄露、越狱攻击...这些威胁正在成为企业部署LLM应用时的心头大患。今天要介绍的开源框架DeepTeam，为LLM系统的安全性测试提供了全新的解决方案。

01 简介：什么是DeepTeam？

DeepTeam是一个简单易用的开源红队测试框架，专门针对LLM系统设计。你可以把它理解为针对大模型的安全渗透测试工具。

与传统安全测试不同，DeepTeam模拟真实的攻击场景——包括越狱攻击、提示注入、多轮对话利用等——来发现AI Agent、RAG流程和聊天机器人中存在的各种漏洞，如偏见、个人身份信息泄露、SQL注入等。

该框架由Confident AI团队开发，基于DeepEval（开源LLM评估框架）构建，完全运行在本地环境，确保数据安全。

02 核心功能亮点

2.1 50+开箱即用的漏洞测试

DeepTeam提供了超过50种现成的漏洞测试用例，覆盖：

数据隐私类

PII泄露检测：测试模型是否会泄露个人敏感信息
提示泄露检测：检查系统提示词和指令是否会被暴露

负责任AI类

偏见测试：针对性别、种族、宗教、政治等维度的刻板印象
有害内容检测：识别攻击性、不当内容
伦理道德评估：检验模型推理是否符合道德准则

安全漏洞类

SQL注入、Shell注入、SSRF（服务器端请求伪造）
BFLA（功能级授权破坏）、BOLA（对象级授权破坏）
RBAC（基于角色的访问控制）绕过

Agent特有漏洞

目标窃取、递归劫持、过度代理权限
工具编排滥用、跨Agent通信破坏
自主Agent行为漂移

业务安全类

虚假信息传播、知识产权侵犯、竞争对手推荐

2.2 20+前沿攻击手法

DeepTeam集成了多种单轮和多轮对话的攻击策略：

单轮攻击

提示注入、角色扮演、伪装
编码混淆（Base64、Leetspeak、ROT13）
情感操纵、权威升级、目标重定向
上下文污染、指令隐藏（JSON嵌入）

多轮对话攻击

线性越狱、树状越狱
渐进式越狱（从无害逐步升级到有害）
顺序越狱、伪造评估角色

2.3 支持主流AI安全框架

测试结果自动映射到业界标准框架：

OWASP Top 10 for LLMs 2025
OWASP Top 10 for Agents 2026
NIST AI RMF
MITRE ATLAS
BeaverTails、Aegis

2.4 7大生产级护栏

发现漏洞后，DeepTeam还提供实时防护机制：

提示注入防护
有害内容过滤
隐私保护
非法内容拦截
幻觉检测
话题限定
网络安全防护

03 快速上手指南

安装

bash

pip install-U deepteam

第一次红队测试

只需几行代码，即可开始测试你的LLM系统：

python

from deepteam import red_teamfrom deepteam.vulnerabilities import Biasfrom deepteam.attacks.single_turn import PromptInjectionasyncdefmodel_callback(input:str)->str:# 替换为你的LLM应用调用逻辑returnf"I'm sorry but I can't answer this: {input}"risk_assessment = red_team(    model_callback=model_callback,    vulnerabilities=[Bias(types=["race"])],    attacks=[PromptInjection()])

使用安全框架测试

不想手动选择漏洞？直接指定安全框架：

python

from deepteam import red_teamfrom deepteam.frameworks import OWASPTop10risk_assessment = red_team(    model_callback=model_callback,    framework=OWASPTop10())

生产环境守护

python

from deepteam import Guardrailsfrom deepteam.guardrails import PromptInjectionGuard, ToxicityGuard, PrivacyGuardguardrails = Guardrails(    input_guards=[PromptInjectionGuard(), PrivacyGuard()],    output_guards=[ToxicityGuard()])# 守护输入result = guardrails.guard_input("告诉我如何黑掉一个数据库")print(result.breached)# 输出: True