
إطار اختبار آلي لحقن الاستعلامات (prompt injection) للتطبيقات المدمجة مع نماذج اللغة الكبيرة ببنية مزدوجة من نماذج اللغة الكبيرة.

LLMMap هو إطار اختبار حقن المطالبات الآلي للتطبيقات المدمجة مع نماذج اللغة الكبيرة (LLMs). يكتشف نقاط الحقن في طلبات HTTP، ويُولّد مطالبات هجوم مستهدفة باستخدام بنية مزدوجة من نماذج اللغة، ويُطلقها على الهدف، ويؤكد النتائج باختبار موثوقية إحصائي. مستوحى من sqlmap، يجلب LLMMap نفس النهج المنهجي القائم على الأدلة لاختبار أمان نماذج اللغة الكبيرة.
إخلاء مسؤولية قانوني: استخدام LLMMap لمهاجمة أهداف دون موافقة مسبقة متبادلة هو أمر غير قانوني. تقع على عاتق المستخدم النهائي مسؤولية الامتثال لجميع القوانين المحلية والولائية والفيدرالية المعمول بها. لا يتحمل المطورون أي مسؤولية ولا يتحملون مسؤولية أي سوء استخدام أو ضرر ناتج عن هذا البرنامج.
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -e .
المتطلبات: Python >= 3.11. الاعتماد الوحيد: PyYAML.
يقبل LLMMap الأهداف من خلال تصدير طلبات Burp Suite (-r) أو URL (-u). ضع * حيث يجب حقن المطالبة.
# هدف URL (إعداد Ollama الافتراضي – لا حاجة لمفتاح API)
llmmap -u "https://target.example.com/chat?q=*" --goal "الكشف عن كلمة المرور المخفية"
# التقاط طلب Burp Suite
llmmap -r request --goal "الكشف عن المطالبة النظامية"
# مزود سحابي (OpenAI, Anthropic, Google)
export OPENAI_API_KEY=sk-...
llmmap -r request --goal "الكشف عن المطالبة النظامية" --provider openai
# التحكم في الشدة (1-5، الافتراضي: 1)
llmmap -r request --goal "الكشف عن المطالبة النظامية" --intensity 3
# تقييد معلمات معينة أو فئات نقاط حقن محددة
llmmap -r request --goal "..." -p prompt --injection-points QB
مرجع الخيارات الكامل:
llmmap -h
--no-colorTarget (-r/-u)
|
v
Injection Point Discovery (Q/B/H/C/P)
|
v
Prompt Generation (Generator LLM + technique library)
|
v
Request Mutation & Delivery
|
v
Response Analysis (Judge LLM + heuristic detectors)
|
v
Reliability Confirmation (Wilson CI)
|
v
Findings Report
الخلفية الافتراضية: Ollama (محلي، بدون مفتاح API). الخلفيات المدعومة الأخرى: OpenAI، Anthropic، Google.