المتطلبات الأساسية

• Docker 24+ و Docker Compose v2
• 16 جيجابايت RAM كحد أدنى (يقوم Ollama بتحميل النماذج في الذاكرة؛ 8 جيجابايت تعمل للنماذج الصغيرة فقط)
• 20 جيجابايت مساحة خالية على القرص للصور الأساسية ونموذج واحد على الأقل
• معالج x86-64; Apple Silicon و ARM64 مدعومان ولكن غير مختبرين

وحدة معالجة الرسومات GPU اختيارية. يعمل Ollama على وحدة المعالجة المركزية ولكن الاستنتاج سيكون بطيئًا بدونها.

البدء السريع

git clone https://github.com/sonuoffsec/DVAP
cd DVAP
cp .env.example .env
docker compose up -d

افتح http://localhost:8080 بمجرد أن تصبح جميع الحاويات سليمة. يستغرق التشغيل الأول 30-60 ثانية.

جدول المحتويات

• المتطلبات الأساسية
• البدء السريع
• ما هو DVAP؟
• لماذا DVAP؟
• كيف يختلف DVAP
• الميزات الرئيسية
• نظرة عامة على المنصة
• عرض توضيحي
• لقطات الشاشة
• المختبرات
• تغطية OWASP LLM Top 10
• الهندسة المعمارية
• الهندسة الأمنية
• الخدمات
• متغيرات البيئة
• الترقية
• التطوير مقابل الإنتاج
• تشغيل الاختبارات
• خارطة الطريق
• الحوكمة
• المساهمة
• الترخيص

ما هو DVAP؟

DVAP هي منصة مفتوحة المصدر للبحث والتدريب والقياس والفرق الحمراء في أمن الذكاء الاصطناعي، مصممة لمساعدة محترفي الأمن، ومهندسي الذكاء الاصطناعي، والباحثين، والطلاب، والمؤسسات على فهم كيف تفشل أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة وكيفية الدفاع عنها.

تم بناؤها لعصر الذكاء الاصطناعي، توفر DVAP تطبيقات ذكاء اصطناعي ضعيفة عمدًا، وعوامل، وأنظمة RAG، وتكاملات MCP، وبيئات خاصة بالمجال يمكن مهاجمتها وتحليلها وقياسها وتأمينها.

على عكس ملاعب الذكاء الاصطناعي السحابية، تعمل DVAP بالكامل على جهازك.

لا سحابة. لا اشتراكات. لا تكاليف API. لا تقييد من بائع.

لماذا DVAP؟

تقدم تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة أسطح هجوم جديدة تمامًا:

• حقن المطالبات
• تسمم الذاكرة
• تسمم RAG
• إساءة استخدام الأدوات
• استغلال MCP
• هجمات متعددة العوامل
• التلاعب بالعوامل المستقلة
• تسرب البيانات
• فشل الهوية والثقة
• مخاطر سلسلة توريد الذكاء الاصطناعي

ومع ذلك، لا توجد منصة واحدة تسمح للباحثين بتعلم وممارسة وقياس والتحقق من هذه الهجمات بأمان في مكان واحد.

تهدف DVAP إلى أن تصبح المنصة المفتوحة المصدر النهائية لتعليم وبحوث وتجارب أمن الذكاء الاصطناعي.

كيف يختلف DVAP

DVAP هي واحدة من أولى المنصات التي تجمع مختبرات هجوم ذكاء اصطناعي عملية، وقياس LLM محلي، وتحديات CTF، وإعداد تقارير مهنية في بيئة واحدة مستضافة ذاتيًا.

الميزات الرئيسية

مختبرات أمن الذكاء الاصطناعي 15 مختبرًا ضعيفًا عمدًا يغطي تقنيات هجوم الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي.

مساحة عمل بحثية فحص المطالبات والذاكرة واستدعاءات الأدوات والمستندات المسترجعة وإجراءات العوامل وسلاسل الهجوم.

قياس الأمن تقييم النماذج المحلية والخارجية مقابل مجموعات هجوم أمن الذكاء الاصطناعي.

Capture The Flag (CTF) تعلم أمن الذكاء الاصطناعي من خلال تحديات موجهة وأعلام وتلميحات وشروحات.

محرك التقارير إنشاء تقارير احترافية للنتائج والقياس مرتبطة بـ OWASP LLM Top 10 و MITRE ATLAS و CWE و CVSS.

محلي بنسبة 100% تشغيل كل شيء على جهازك الخاص. مطالباتك وبياناتك ونتائجك وتجاربك لا تغادر بيئتك أبدًا.

نظرة عامة على المنصة

🎬 عرض توضيحي

📸 لقطات الشاشة

🖥️ مركز القيادة البحثي

_{مركز القيادة البحثي  ·  نشاط المنصة المباشر، لوحة صدارة قياس النموذج، تقدم التقاط الأعلام، وسلامة الخدمة في نافذة تشغيلية واحدة.}

🧩 وحدات المنصة

🛡️ لوحة النتائج

_{لوحة النتائج  ·  تتبع وتصنيف وتوثيق النتائج الأمنية مع تصنيفات الخطورة، تعيين OWASP LLM Top 10، تقنيات MITRE ATLAS، وتقارير جاهزة للتصدير.}

المختبرات

15 مختبرًا محاكيًا، كل منها بأعلام وتلميحات وشروحات وتعيين OWASP LLM Top 10 + MITRE ATLAS.

كل مختبر يعمل في حاوية Docker معزولة مع نقطة نهاية LLM خاصة به مدعومة بـ Ollama.

تغطية OWASP LLM Top 10

DVAP متوافقة مع OWASP Top 10 لتطبيقات نماذج اللغة الكبيرة. كل فئة مرتبطة بمختبر واحد أو أكثر مخصص.

8 من 10 فئات مغطاة عبر 15 مختبرًا. LLM04 و LLM10 في خارطة طريق v1.2.

الهندسة المعمارية

graph TB
    User([مستخدم المتصفح]) --> Nginx[Nginx :8080]
    Nginx --> Web[الواجهة الأمامية Next.js :3000]
    Nginx --> API[الواجهة الخلفية FastAPI :8000]

    API --> PG[(PostgreSQL)]
    API --> Redis[(Redis)]
    API --> Qdrant[(Qdrant)]
    API --> Sock[مقبس Docker]

    Sock --> L1[حاوية مختبر]
    Sock --> L2[حاوية مختبر]
    Sock --> LN[حاوية مختبر ...]

    L1 --> Ollama[Ollama :11434]
    L2 --> Ollama
    LN --> Ollama

    subgraph شبكة dvap الداخلية
        Web
        API
        PG
        Redis
        Qdrant
    end

    subgraph شبكة dvap للمختبرات
        L1
        L2
        LN
        Ollama
    end

حاويات المختبرات معزولة على شبكة Docker منفصلة. يمكنها الوصول إلى Ollama للاستدلال LLM ولكن لا يمكنها الوصول إلى قاعدة البيانات أو Redis أو Qdrant.

الهندسة الأمنية

عزل الشبكة

شبكتا Docker تفصلان حركة مرور المختبرات عن بنية المنصة التحتية:

• dvap-internal (172.20.0.0/24) - PostgreSQL, Redis, Qdrant, API, الواجهة الأمامية, Nginx
• dvap-labs (172.21.0.0/24) - حاويات المختبرات و Ollama

يمكن لحاويات المختبرات الوصول إلى Ollama ولا شيء آخر في الشبكة الداخلية. لا يمكنها الوصول إلى PostgreSQL أو Redis أو Qdrant.

الوصول إلى مقبس Docker

مقايضة معروفة: تقوم حاوية API بتركيب /var/run/docker.sock لتوليد وإيقاف حاويات المختبرات عند الطلب (Docker-out-of-Docker). يمنح هذا عملية API صلاحية مكافئة للجذر على خفي Docker المضيف.

هذا قرار تصميم متعمد. DVAP هي تثبيت محلي لمستخدم واحد لأغراض البحث والتدريب الأمني، وليست خدمة متعددة المستأجرين. يتم قبول المقايضة لأن:

• لا توجد واجهة إدارة قابلة للوصول عبر الشبكة يمكن أن تؤدي إلى عمليات حاويات عشوائية
• حدود موارد حاويات المختبرات (512 ميجابايت RAM، 0.5 CPU) تمنع استنفاد الموارد
• صور المختبرات مبنية من Dockerfiles خاضعة للرقابة في هذا المستودع

إذا كنت تنشر DVAP في بيئة مشتركة أو متصلة بالشبكة، استبدل تركيب المقبس بمقبس Docker بدون صلاحيات الجذر أو مقبس Podman (/run/user/1000/podman/podman.sock) وقيد الوصول إلى شبكة API وفقًا لذلك.

TTL للمثيلات

تتوقف مثيلات المختبرات تلقائيًا بعد ساعة واحدة عبر مفاتيح TTL في Redis. اتصل بـ POST /api/v1/instances/cleanup لبدء التنظيف المبكر.

تحديد المعدل

تحديدات إرسال الأعلام محدودة بـ 15 محاولة لكل نافذة زمنية مدتها 60 ثانية لكل رمز جلسة.

الخدمات

متغيرات البيئة

انظر .env.example لجميع المتغيرات. المتغيرات الرئيسية التي يجب تغييرها قبل أي نشر على الشبكة:

SECRET_KEY=          # قيمة عشوائية قوية لتوقيع HMAC
POSTGRES_PASSWORD=   # قم بتغييرها من القيمة الافتراضية
REDIS_PASSWORD=      # قم بتغييرها من القيمة الافتراضية

الترقية

أمر واحد يحدث تثبيتك إلى أحدث إصدار:

make upgrade

يشغل هذا git pull ثم يعيد بناء وإعادة تشغيل جميع الحاويات. يتم تشغيل ترحيلات قاعدة البيانات تلقائيًا عند كل بدء تشغيل لحاوية API.

بدون make:

git pull
docker compose up -d --build

ما يتم ترقيته تلقائيًا

• كود الواجهة الخلفية ونقاط نهاية API
• لوحة التحكم الأمامية
• مخطط قاعدة البيانات (ترحيلات Alembic)
• تعريفات المختبرات

ما لا يتم لمسه أبدًا

• بياناتك (النتائج، جلسات البحث، نتائج القياس، الحملات)
• ملف .env الخاص بك

التحقق من متغيرات البيئة الجديدة

diff .env .env.example

التطوير مقابل الإنتاج

# التطوير (الافتراضي) - تحميل تلقائي لـ docker-compose.override.yml
# إعادة تحميل ساخنة للواجهة الخلفية والأمامية، المصادر مثبتة كوحدات تخزين
docker compose up -d

# الإنتاج - صور مخبوزة، لا تركيبات وحدات تخزين، 4 عمال uvicorn
docker compose -f docker-compose.yml up -d

قم ببناء الصور قبل تشغيل الإنتاج:

docker build -t dvap-api:latest --target production ./backend
docker build -t dvap-web:latest --target production ./frontend

تشغيل الاختبارات

تتطلب الاختبارات مثيل PostgreSQL. ابدأ الحزمة أولاً:

docker compose up -d postgres
export TEST_DATABASE_URL=postgresql+asyncpg://dvap:<كلمة-مرور-postgres-الخاصة-بك>@localhost:5432/dvap_test
cd backend
pip install -e ".[dev]"
pytest

خارطة الطريق

v1.1 - توسيع تغطية المختبرات

• مختبر أمن عامل LangChain
• مختبر أمن متعدد العوامل CrewAI
• مختبر أمن RAG لـ LlamaIndex
• مختبر عامل مستقل على نمط AutoGPT

v1.2 - تحسين القياس

• دعم نماذج API من OpenAI و Anthropic
• منشئ مجموعات قياس مخصصة
• تقارير مقارنة القياس عبر إصدارات النماذج
• اختبار انحدار تلقائي لأمن النموذج

v1.3 - تحسينات المنصة

• دعم متعدد المستخدمين مع عزل الجلسات
• إضافة لـ VS Code لمساحة العمل البحثية
• تكامل GitHub Actions لاختبارات أمن CI/CD
• نظام تقدم صعوبة المختبرات

v2.0 - أتمتة الفريق الأحمر للذكاء الاصطناعي

• توليد سلسلة هجوم تلقائي
• اكتشاف الثغرات بمساعدة الذكاء الاصطناعي
• قوالب حملات الفريق الأحمر
• التكامل مع أدوات الأمن الشائعة (Burp Suite, Metasploit)

هل ترغب في المساهمة في خارطة الطريق؟ افتح مشكلة أو ابدأ نقاشًا.

الحوكمة

يتم تطوير وصيانة DVAP بواسطة Sonu Chaudhary.

مساهمات المجتمع مرحب بها وتحكمها إرشادات المساهمة. يتم توجيه الاتجاه طويل المدى من خلال مشكلات GitHub والمناقشات. يتم مراجعة إضافات المختبرات واقتراحات الميزات ومدخلات خارطة الطريق بشكل علني.

لا يوجد خطر نقطة فشل واحدة: المستودع مفتوح المصدر بموجب ترخيص Apache 2.0 ويمكن للمجتمع استنساخه في أي وقت.

المساهمة

انظر CONTRIBUTING.md لكيفية إضافة مختبرات، تشغيل الاختبارات، وتقديم طلبات السحب.

الترخيص

Apache 2.0 - انظر LICENSE للنص الكامل.