Side Project
探驪 Tanli
自主紅隊測試 Agent (Autonomous Red-Team Testing Agent)，同時評估 LLM 應用與傳統網頁服務安全。深入目標之淵，取回漏洞之珠。
2026.09.18
// 獨立開發
專案資訊
角色:
獨立開發
時間:
2026.09
類型:
Side Project
技術棧
Python
AI Agent
LLM
Red Team
Cyber Security
OWASP
Docker
探驪 Tanli
「千金之珠，必在九重之淵而驪龍頷下。」——《莊子·列禦寇》
專案簡介
探驪 (Tanli) 是一個專為安全專家與開發團隊打造的自主紅隊測試 Agent，能夠同時評估 LLM 生成式 AI 應用與傳統網頁服務的安全性。
給定一個合法授權的測試目標，探驪能自行規劃多步驟攻擊路徑、調用安全工具、執行探測、判定結果，並自動產出附有 CVSS v3.1 評分、PoC 重現步驟與修復建議的結構化安全報告。
⚠️ 授權測試聲明：未經授權對任何系統進行掃描或攻擊在多數司法轄區屬違法行為。本工具僅供持有明確書面授權的安全評估與防禦演練使用。
雙軌攻擊面覆蓋
| 軌道 | 測試目標 | 覆蓋安全框架 |
|---|---|---|
| LLM 應用 | LLM API、RAG 系統、AI Agent | OWASP GenAI LLM Top 10（越獄、提示注入、系統提示洩漏、過度代理、輸出處理等） |
| 網頁服務 | Web 應用程式、REST / GraphQL API | OWASP Top 10 2021（注入、認證缺陷、存取控制失效、SSRF、設定缺失等） |
運行架構圖
一條 CLI、三條執行路徑——所有對目標的流量都經過嚴格的安全圍籬保護：
核心能力
- 多步驟自主執行：基於 DAG 規劃器 + ReAct 執行循環，根據目標類型自動路由攻擊面。
- 安全沙箱工具自動化：nuclei / sqlmap / OWASP ZAP 於 Docker 沙箱內全自動調度執行，輸出自動轉譯為標準化 findings。
- 55+ 套專業攻擊劇本 (Playbooks)：
- LLM 劇本：涵蓋直接越獄、多輪對話升級 (Crescendo / Many-shot / Skeleton Key)、人格虛擬化、編碼混淆 (Base64 / 密碼學 / 低資源語言 / ASCII 藝術)、間接注入武器化（零點擊外洩、Confused Deputy、記憶投毒）、Reasoning 模型防護錯配等。
- Web 基礎設施劇本：SQLi / XSS / SSRF / SSTI / CSRF / BOLA 全譜，包含常見框架與 CMS 配置缺失探測、未授權服務暴露盤點等。
- 確定性判定 + LLM Judge 二次過濾：基線對照＋哨兵標記＋確定性正則規則，結合 LLM Judge 複查以大幅降低誤報率。
- CVSS v3.1 自動評分：內嵌官方公式（2592 組向量驗證零誤差），自動計算 CVSS 分數與嚴重等級。
- AI Agent 友善設計：內建專屬
SKILL.md，可供 Antigravity、Claude Code、Codex 等 AI 程式助理無縫自主調用。
專案藝廊
