AI-Infra-Guard：面向 Agent、Skills、MCP 与大模型的安全评估平台
一分钟看懂
AI-Infra-Guard 是腾讯开源的 AI 红队与基础设施安全平台。它把传统资产扫描扩展到 AI 生态，覆盖 Agent、Agent Skills、MCP Server、AI 基础设施以及大模型越狱评测，帮助团队在上线前发现恶意指令、危险工具、暴露服务和模型安全边界问题。
你可以用它做什么
- 扫描 Agent 配置、Skills 或插件中的可疑行为。
- 检查 MCP 服务、工具描述和权限暴露。
- 发现公网 AI 组件与常见错误配置。
- 对大模型进行越狱与安全策略评测。
- 统一呈现发现项，辅助红队与开发团队复核整改。
主要能力
平台把多类 AI 资产扫描集中到一套 Web 与任务系统中，可用于单次检查或持续评估。不同扫描器关注的对象不同：静态内容分析发现提示注入与危险脚本，服务扫描识别端点和配置问题，模型评测则通过测试集观察防护表现。实际支持范围、部署组件和规则应以当前官方文档为准。
适合哪些人
- 正在部署企业 Agent、MCP 或内部 Skills 市场的安全团队。
- 负责大模型应用供应链治理的平台工程人员。
- 经授权进行 AI 红队评估的研究者。
- 希望为插件和工具接入建立上线门禁的组织。
怎么开始使用
先在隔离环境按 README 部署平台，使用自有测试 Agent、MCP 和模型验证各扫描模块。将结果与人工代码审查对照，确定误报和漏报后，再把规则接入 CI 或资产管理流程。高风险测试应只针对获授权目标。
使用前需要知道
扫描通过不代表系统安全，规则也可能产生误报。Agent 风险与模型版本、系统提示、工具权限和真实数据共同相关，必须结合威胁建模、渗透测试和运行时监控。越狱样本可能包含敏感或有害内容，应限制访问和日志传播。
主动扫描第三方服务可能违反法律或条款；模型评测也会产生 API 费用并向供应商发送测试内容。平台本身掌握大量资产与漏洞信息，应做好认证、网络隔离、凭据管理和升级。