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8 天前

回复了 one121121 创建的主题 › 程序员 › 做了一个给 AI 智能体做实时安全拦截的开源工具，欢迎来喷

@jones2000 我的项目的价值是在不需要 root 权限、不修改系统的前提下，在语义层面理解操作意图，两者是不同层次的防御，可以互补，不是非此即彼。你说的系统层 hook 方向确实更底层更彻底，这是防御纵深里的另一层。但是我的项目的定位不是替代它，而是在应用语义层做补充——系统调用层看不出「读取 .env 然后编码发送」是一条攻击链，但语义层可以。两层结合才是完整的防御体系。你提的网络层脱敏思路也很有意思，后续可以考虑作为一个集成方向。

8 天前

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@vt2rexm 这个问题问到点上了。用语言模型兜底确实存在被对抗样本绕过的风险，这不是能完全否认的。
但当前架构的设计思路是分层防御：规则引擎是第一道关，不依赖语言模型，纯模式匹配，攻击者没办法用提示词注入绕过它；语言模型只在规则判断不确定的模糊地带才介入，不是唯一防线。
你说的场景也正是这个方向下一步需要研究的核心问题之一。目前没有完美答案，这也是为什么我把它定位成研究框架而不是生产级安全产品。如果你对这块有想法欢迎开 issue 讨论。

8 天前

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@blueskeay 刚针对这个场景做了更新，现在支持增量感知——会对比前后两次请求体，只对新增的 token 部分做安全评估，避免重复分析整个上下文。欢迎试试看，有问题随时反馈。

8 天前

回复了 one121121 创建的主题 › 程序员 › 做了一个给 AI 智能体做实时安全拦截的开源工具，欢迎来喷

@blueskeay 目前没有专门针对这个场景做缓存优化，AgentTrust 本身是无状态的拦截层，每次请求独立处理。
你说的这个场景如果接入了 Anthropic 或 OpenAI 的提示词缓存，缓存命中的部分理论上不重复计费，但 AgentTrust 这层目前没有感知缓存状态的机制，也没有做增量 token 的差分识别。
这其实是个值得做的方向感谢提出这个问题!!!

9 天前

回复了 one121121 创建的主题 › 程序员 › 做了一个给 AI 智能体做实时安全拦截的开源工具，欢迎来喷

@libii 去看了一下，确实有不少相似的地方！我这边目前侧重的是规则引擎 + 语言模型兜底的混合判断，以及跨会话的攻击链检测。你用本地模型做拦截这个思路很有意思，延迟和隐私方面会有优势。有机会可以交流一下。

9 天前

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@beyondstars 对，他们确实有逐步审批模式，但有两个场景它处理不了：一是自动化流水线里没有人在盯着批准；二是单步看起来完全正常、人也会批准，但跨多步组合起来是攻击链。AgentTrust 主要解决的是这两块，尤其是第二个——语义层面的多步风险识别，纯审批模式识别不出来。

10 天前

回复了 one121121 创建的主题 › 分享创造 › 同事上午被优化，下午他的"数字分身"就上线回答问题了——所以我做了个开源工具箱来反制

@ryd994 那我没什么好说的，就祝你用 ai 越来越厉害吧

10 天前

回复了 one121121 创建的主题 › 分享创造 › 同事上午被优化，下午他的"数字分身"就上线回答问题了——所以我做了个开源工具箱来反制

@iorilu 可以在网上搜到