无限博弈!斗象发布针对AI的攻击测试套件
随着大模型和Agent快速落地,企业AI应用从简单问答扩展到工具调用、知识库检索、自动化执行,安全风险也随之升级。
过去主要盯着模型输出是否违规、泄露🔍,如今风险更多藏在Agent行为过程里:越权取数据🚫、调错工具❌、记忆污染🧠、绕过审批⏩,甚至触发业务副作用💥。传统基于模型输出的安全测试,已经兜不住这些新风险了😰
为此,斗象科技正式发布斗象AIBeat系列套件「PromptBeat」与「AgentBeat」,分别对应模型交互安全与Agent行为安全两大维度。
🎯PromptBeat主攻模型层的自动化安全测试,通过生成攻击样本和提示词变体,高效暴露模型的脆弱点,丝滑接入CI/CD流程实现左移检测,在发布前卡住风险。
🕵️AgentBeat则深入Agent应用场景,针对工具调用、RAG检索等专有攻击面做定向探测,遇到复杂漏洞场景能实时抓取调用轨迹,输出可复现的取证数据,便于定位和回溯。
🔄两套工具既可独立使用,也可联动配合,覆盖从模型输入到Agent执行的完整攻击面。相比传统“固定题目,测一次出一份报告”的静态模式,这种持续化、可复现、可审计的测试链路,能帮企业在AI落地过程中真正看得见风险、拿得到证据。
AI安全不是一次性考试,而是一场没有终局的“无限博弈”♟️
PromptBeat与AgentBeat的使命,是持续地对抗验证安全边界——让安全从“一次性合规检查”,进化成为贯穿AI全生命周期的工程化“安全韧性试炼”🔐
立即体验👇
https://github.com/tophant-ai/promptbeat