Or aus dem Quellcode bauen:```bash
git clone https://github.com/praetorian-inc/augustus.git
cd augustus
make build

### Beispielausgabe```
+--------------+-------------+--------+-------+--------+
| PROBE        | DETECTOR    | PASSED | SCORE | STATUS |
+--------------+-------------+--------+-------+--------+
| dan.Dan_11_0 | dan.DAN     | false  | 0.85  | VULN   |
| dan.STAN     | dan.STAN    | true   | 0.10  | SAFE   |
| dan.AntiDAN  | dan.AntiDAN | true   | 0.05  | SAFE   |
+--------------+-------------+--------+-------+--------+

## Unterstützte Anbieter

Augustus umfasst 28 LLM-Anbieterkategorien mit 43 Generatorvarianten:

| Anbieter           | Generatorname(n)          | Hinweise                        |
|--------------------|---------------------------|--------------------------------|
| OpenAI             | `openai.OpenAI`, `openai.OpenAIReasoning` | GPT-3.5, GPT-4, GPT-4 Turbo, o1/o3 Reasoning-Modelle |
| Anthropic          | `anthropic.Anthropic`     | Claude 3/3.5/4 (Opus, Sonnet, Haiku) |
| Azure OpenAI       | `azure.AzureOpenAI`       | Azure-gehostete OpenAI-Modelle  |
| AWS Bedrock        | `bedrock.Bedrock`         | Claude-, Llama-, Titan-Modelle  |
| Google Vertex AI   | `vertex.Vertex`           | PaLM-, Gemini-Modelle           |
| Cohere             | `cohere.Cohere`           | Command-, Command-R-Modelle     |
| Replicate          | `replicate.Replicate`     | Cloud-gehostete Open-Modelle    |
| HuggingFace        | `huggingface.InferenceAPI`, `huggingface.InferenceEndpoint`, `huggingface.Pipeline`, `huggingface.LLaVA` | HF-Inference-API, Endpunkte, Pipelines, multimodal |
| Together AI        | `together.Together`       | Schnelle Inferenz für OSS-Modelle |
| Anyscale           | `anyscale.Anyscale`       | Llama- und Mistral-Hosting      |
| Groq               | `groq.Groq`               | Ultraschnelle LPU-Inferenz      |
| Mistral            | `mistral.Mistral`         | Mistral-API-Modelle             |
| Fireworks          | `fireworks.Fireworks`     | Produktions-Inferenzplattform   |
| DeepInfra          | `deepinfra.DeepInfra`     | Serverlose GPU-Inferenz         |
| NVIDIA NIM         | `nim.NIM`, `nim.NVOpenAICompletion`, `nim.NVMultimodal`, `nim.Vision` | NVIDIA-AI-Endpunkte, multimodal |
| NVIDIA NeMo        | `nemo.NeMo`               | NVIDIA-NeMo-Framework           |
| NVIDIA NVCF        | `nvcf.NvcfChat`, `nvcf.NvcfCompletion` | NVIDIA Cloud Functions   |
| NeMo Guardrails    | `guardrails.NeMoGuardrails` | NVIDIA NeMo Guardrails        |
| IBM watsonx        | `watsonx.WatsonX`         | IBM-watsonx.ai-Plattform        |
| LangChain          | `langchain.LangChain`     | LangChain-LLM-Wrapper           |
| LangChain Serve    | `langchain_serve.LangChainServe` | LangChain-Serve-Endpunkte |
| Rasa               | `rasa.RasaRest`           | Rasa-Konversations-KI           |
| GGML               | `ggml.Ggml`               | GGML-lokale Modellinferenz      |
| Funktion           | `function.Single`, `function.Multiple` | Benutzerdefinierte Funktionsgeneratoren |
| Ollama             | `ollama.Ollama`, `ollama.OllamaChat` | Lokales Modell-Hosting  |
| LiteLLM            | `litellm.LiteLLM`         | Einheitlicher API-Proxy         |
| REST-API           | `rest.Rest`               | Benutzerdefinierte REST-Endpunkte (SSE-Unterstützung) |
| Test               | `test.Blank`, `test.Repeat`, `test.Lipsum`, `test.Nones`, `test.Single`, `test.BlankVision` | Testen und Entwicklung |

Alle Anbieter sind in der kompilierten Binärdatei verfügbar. Konfiguration über Umgebungsvariablen oder YAML-Konfigurationsdateien. Siehe [Konfiguration](#configuration) für Einrichtungsdetails.

## Verwendung

### Einzelner Probe```bash
# Test for DAN jailbreak
augustus scan openai.OpenAI \
  --probe dan.Dan_11_0 \
  --detector dan.DAN \
  --config-file config.yaml \
  --verbose

### Buff-Transformationen

Wenden Sie Prompt-Transformationen an, um Umgehungstechniken zu testen:```bash
# Apply base64 encoding buff to all probes
augustus scan openai.OpenAI \
  --all \
  --buff encoding.Base64 \
  --config '{"model":"gpt-4"}'

# Apply poetry transformation
augustus scan anthropic.Anthropic \
  --probes-glob "dan.*" \
  --buff poetry.MetaPrompt \
  --config '{"model":"claude-3-opus-20240229"}'

# Chain multiple buffs
augustus scan openai.OpenAI \
  --all \
  --buffs-glob "encoding.*,paraphrase.*" \
  --output buffed-results.jsonl

### Benutzerdefinierte REST-Endpunkte```bash
# Test proprietary LLM endpoint (OpenAI-compatible API)
augustus scan rest.Rest \
  --probe dan.Dan_11_0 \
  --detector dan.DAN \
  --config '{
    "uri": "https://api.example.com/v1/chat/completions",
    "method": "POST",
    "headers": {"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"},
    "req_template_json_object": {
      "model": "custom-model",
      "messages": [{"role": "user", "content": "$INPUT"}]
    },
    "response_json": true,
    "response_json_field": "$.choices[0].message.content"
  }'

# Test with proxy interception (Burp Suite, mitmproxy)
augustus scan rest.Rest \
  --probes-glob "goodside.*" \
  --config '{
    "uri": "https://internal-llm.corp/generate",
    "proxy": "http://127.0.0.1:8080",
    "headers": {"X-API-Key": "$KEY"},
    "api_key": "your-key-here",
    "req_template": "{\"prompt\":\"$INPUT\",\"max_tokens\":500}",
    "response_json": true,
    "response_json_field": "output"
  }'

## So funktioniert es

Augustus verwendet eine Pipeline-Architektur, um LLMs gegen adversariale Angriffe zu testen:```mermaid
flowchart LR
    A[Probe Selection] --> B[Buff Transform]
    B --> C[Generator / LLM Call]
    C --> D[Detector Analysis]
    D --> E{Vulnerable?}
    E -->|Yes| F[Record Finding]
    E -->|No| G[Record Pass]

    subgraph Scanner
        B
        C
        D
        E
    end

#### GOAT (Generative Offensive Agent Tester)

GOAT verwendet einen aggressiven, adaptiven Ansatz mit 7 adversarischen Techniken und Chain-of-Attack-Thought-Argumentation, um dynamisch zwischen Strategien zu wechseln, je nachdem, was funktioniert oder scheitert.

- **Paper**: [Pavlova et al., 2024](https://arxiv.org/abs/2410.01606)
- **Ansatz**: Zielt ab Runde 1 auf das Ziel ab, unter Verwendung indirekter Rahmung, und erwähnt das Ziel dem Zielobjekt gegenüber nie direkt
- **7 Techniken** in 3 Kategorien:
  - *Output-Manipulation*: Refusal Suppression, Response Priming
  - *Safe-Response-Ablenkungen*: Dual Response, Topic Splitting, Opposite Intent
  - *Fiktive Szenarien*: Persona Modification, Hypothetical
- **Chain-of-Attack-Thought**: In jeder Runde denkt der Angreifer über Observation → Thought → Strategy → Response nach, bevor er seine Nachricht verfasst
- **Technik-Stapelung**: Mehrere Techniken können in einer einzigen Runde kombiniert werden, um eine stärkere Wirkung zu erzielen
- **Stärke**: Erzielt hohe Erfolgsquoten in weniger Runden (typischerweise 3-5), indem aggressiv zwischen grundlegend unterschiedlichen Ansätzen gewechselt wird```bash
augustus scan rest.Rest \
  --probe goat.Goat \
  --config-file goat.yaml \
  --html report.html -v

#### Unfug treibender Benutzer

Der Unfug treibende Benutzer simuliert eine unschuldige, neugierige Person, die auf subtile Weise die Grenzen der KI durch natürliche Konversation auslotet. Anders als bei adversarischen Strategien ist die Angreifer-Persona ein gelegentlicher Nutzer, der durch scheinbar harmlose Interaktion in Richtung verbotener Themen abdriftet.

- **Inspiriert von**: [Tau-bench](https://github.com/sierra-research/tau-bench) und promptfoos mischievous-user-Strategie
- **Ansatz**: Beziehungsaufbau-Phase → Grenzen ausloten → bestimmtes Nachfassen
- **7 Techniken**: Naive Neugier, absichtliches Missverständnis, sozialer Beweis, allmähliches Abdriften, emotionale Appelle, angenommene Erlaubnis, Rekontextualisierung
- **Zielspezifische Playbooks**: Integrierte Skripte zum Extrahieren von Systemanweisungen, Finden von Geheimnissen/Flags und Umgehen der Inhaltsrichtlinie
- **Standard-Runden**: 5 (weniger als bei anderen Strategien — der subtile Ansatz funktioniert entweder schnell oder gar nicht)
- **Stärke**: Wirksam gegen Modelle, die darauf trainiert sind, offensichtlichen adversarischen Mustern zu widerstehen — die lockere Persona umgeht die Heuristiken zur „Angriffserkennung"```bash
augustus scan rest.Rest \
  --probe mischievous.MischievousUser \
  --config-file mischievous.yaml \
  --html report.html -v

| `goal` | (erforderlich) | Das Ziel, das der Angreifer zu erreichen versucht |
|---------|---------|-------------|
| `max_turns` | 10 | Maximale Anzahl an Gesprächsrunden vor dem Stopp |
| `success_threshold` | 0.8 | Bewertungswert des Richters (0.0-1.0), der einen vorzeitigen Abbruch auslöst |
| `max_refusal_retries` | 10 | Umformulierungsversuche pro Runde, wenn das Ziel ablehnt |
| `attack_max_attempts` | 5 | Wiederholungen bei JSON-Parsing-Fehlern des Angreifer-LLM |
| `use_secondary_judge` | true | Sekundärer Richter aktivieren, um falsch-negative Ergebnisse zu erkennen |
| `max_backtracks` | 10 | Rollbacks auf Rundenebene bei Ablehnung (nur Hydra) |
| `enable_fast_refusal` | true | Musterbasierte Ablehnungserkennung vor dem LLM-Richteraufruf |
| `enable_scan_memory` | false | Lernen über Testfälle hinweg (teilt Taktiken über Sonden hinweg) |
| `stateful` | false | Backtracking für zustandsbehaftete Ziele deaktivieren |
| `exclude_target_output` | false | Zielantworten vor dem Angreifer-Feedback verbergen (Datenschutzmodus) |
| `attacker_model` | (automatisch) | Angreifer-Modellnamen für die Kontextfenstergröße überschreiben |

#### Fehlerbehebung bei mehreren Runden

| Symptom | Wahrscheinliche Ursache | Lösung |
|---------|-------------|-----|
| `no turns completed (attacker_parse_failures=N)` | Angreifer-LLM liefert ungültiges JSON zurück | Ein stärkeres Angreifer-Modell verwenden (GPT-4, Claude Opus). `attack_max_attempts` erhöhen. |
| `no turns completed (target_empty=N)` | Ziel liefert leere/null Antworten zurück | Prüfen, ob der Ziel-Endpunkt antwortet. REST-Konfigurationsvorlage überprüfen. |
| Alle Runden erzielen 0.0 | Ziel zu vage oder Angreifer nicht engagiert | `goal` spezifischer formulieren. Andere Strategie ausprobieren. |
| Hohe Werte, aber kein Erfolg | `success_threshold` zu hoch | `success_threshold` von 0.8 auf 0.6-0.7 senken |
| Läufe dauern zu lange / sind zu teuer | Zu viele Runden und Wiederholungen | `max_turns` reduzieren (5 versuchen). `enable_fast_refusal: true` setzen. |
| Hydra macht ständig Backtracking | Ziel lehnt alles ab | `stateful: true` versuchen oder auf Mischievous-Strategie wechseln |

## Architektur```
cmd/augustus/          CLI entrypoint (Kong-based)
pkg/
  attempt/            Probe execution lifecycle and result tracking
  buffs/              Buff interface for prompt transformations
  config/             Configuration loading (YAML/JSON) with profiles
  detectors/          Public detector interfaces and registry
  generators/         Public generator interfaces and registry
  harnesses/          Harness interface for execution strategies
  lib/http/           Shared HTTP client with proxy support
  lib/stego/          LSB steganography for multimodal attacks
  logging/            Structured slog-based logging
  metrics/            Prometheus metrics collection
  prefilter/          Aho-Corasick keyword pre-filtering
  probes/             Public probe interfaces and registry
  ratelimit/          Token bucket rate limiting
  registry/           Generic capability registration system
  results/            Result types and multi-format output
  retry/              Exponential backoff with jitter
  scanner/            Scanner orchestration with concurrency
  templates/          YAML probe template loader (Nuclei-style)
  types/              Canonical shared interfaces (Prober, Generator, Detector)
internal/
  probes/             210+ probe implementations (47 categories)
  generators/         28 LLM provider integrations (43 variants)
  detectors/          90+ detector implementations (35 categories)
  harnesses/          3 harness strategies (probewise, batch, agentwise)
  buffs/              Buff interface for prompt transformations
  attackengine/       Iterative adversarial attack engine (PAIR/TAP backend)
  multiturn/          Multi-turn conversational attack engine (Crescendo/GOAT/Hydra/Mischievous)
  ahocorasick/        Internal Aho-Corasick keyword matching
benchmarks/           Performance benchmarks
tests/                Integration and equivalence tests
research/             Research documentation and analysis
examples/             Example configurations
docs/                 Documentation

### Umgebungsvariablen```bash
# API Keys
export OPENAI_API_KEY="sk-..."
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."
export COHERE_API_KEY="..."

# Debug mode
export AUGUSTUS_DEBUG=true

- TLS-Verifizierung automatisch deaktiviert für Proxy-Inspektion
- HTTP/2-Unterstützung aktiviert für moderne APIs
- Server-Sent Events (SSE)-Antworten werden automatisch erkannt und geparst

### CLI-Referenz```
Usage: augustus scan <generator> [flags]

Arguments:
  <generator>                 Generator name (e.g., openai.OpenAI, anthropic.Anthropic)

Probe Selection (choose one):
  --probe, -p                 Probe name (repeatable)
  --probes-glob               Comma-separated glob patterns (e.g., "dan.*,goodside.*")
  --all                       Run all registered probes

Detector Selection:
  --detector                  Detector name (repeatable)
  --detectors-glob            Comma-separated glob patterns

Buff Selection:
  --buff, -b                  Buff names to apply (repeatable)
  --buffs-glob                Comma-separated buff glob patterns (e.g., "encoding.*")

Configuration:
  --config-file               Path to YAML config file
  --config, -c                JSON config for generator

Execution:
  --harness                   Harness name (default: probewise.Probewise)
  --timeout                   Overall scan timeout (default: 30m)
  --probe-timeout             Per-probe timeout (default: 5m)
  --concurrency               Max concurrent probes (default: 10, env: AUGUSTUS_CONCURRENCY)

Output:
  --format, -f                Output format: table, json, jsonl (default: table)
  --output, -o                JSONL output file path
  --html                      HTML report file path
  --verbose, -v               Verbose output

Global:
  --debug, -d                 Enable debug mode

**Exit Codes:**

| Code | Bedeutung |
|------|-----------|
| 0 | Erfolg – Scan abgeschlossen |
| 1 | Scan-/Laufzeitfehler |
| 2 | Validierungs-/Nutzungsfehler |

## FAQ

### Wie schneidet Augustus im Vergleich zu garak ab?

Augustus ist eine in Go native Reimplementierung, inspiriert von [garak](https://github.com/NVIDIA/garak) (NVIDIAs Python-basiertem LLM-Schwachstellenscanner). Hauptunterschiede:
- **Leistung**: Go-Binary vs. Python-Interpreter – schnellere Ausführung und geringerer Speicherverbrauch
- **Verteilung**: Einzelnes Binary ohne Laufzeitabhängigkeiten vs. Python-Paket mit pip-Installation
- **Parallelität**: Go-Goroutine-Pools (probenübergreifende Parallelität) vs. Python-Multiprocessing-Pools (Parallelität innerhalb einer Probe)
- **Probenabdeckung**: Augustus verfügt über 210+ Proben; garak hat 160+ Proben mit längerer Forschungshistorie und veröffentlichtem Paper (arXiv:2406.11036)
- **Provider-Abdeckung**: Augustus verfügt über 28 Provider; garak hat 35+ Generatorvarianten über 22 Provider-Module

### Kann ich lokale Modelle ohne API-Schlüssel testen?

Ja! Nutzen Sie die Ollama-Integration für lokale Modelltests:```bash
# No API key needed
augustus scan ollama.OllamaChat \
  --probe dan.Dan_11_0 \
  --config '{"model":"llama3.2:3b"}'

### Ist Augustus für Produktionsumgebungen geeignet?

Ja, Augustus ist für den Produktionseinsatz konzipiert, mit:
- Parallelem Scannen mit konfigurierbaren Grenzwerten
- Ratenbegrenzung zur Einhaltung von API-Kontingenten
- Timeout-Behandlung für langlaufende Sonden
- Wiederholungslogik für vorübergehende Fehler
- Strukturierter Protokollierung für Beobachtbarkeit

## Fehlerbehebung

### Fehler: „API-Ratenlimit überschritten"

**Ursache**: Zu viele gleichzeitige Anfragen oder Anfragen pro Minute.

**Lösungen**:
1. Parallelität reduzieren: `--concurrency 5`
2. Anbieterspezifische Ratenlimit-Einstellungen in der YAML-Konfiguration verwenden:   ```yaml
   generators:
     openai.OpenAI:
       rate_limit: 10  # requests per minute

### Fehler: „invalid API key" oder „authentication failed"

**Ursache**: Fehlende oder ungültige API-Anmeldeinformationen.

**Lösungen**:
1. Überprüfen, ob die Umgebungsvariable gesetzt ist: `echo $OPENAI_API_KEY`
2. Auf Tippfehler in der Konfigurationsdatei prüfen
3. Sicherstellen, dass der API-Schlüssel über die erforderlichen Berechtigungen verfügt
4. Für Ollama sicherstellen, dass der Dienst läuft: `ollama serve`

### Fehler: „probe not found" oder „detector not found"

**Ursache**: Tippfehler im Namen oder Probe nicht registriert.

**Lösung**:```bash
# List all available probes and detectors
augustus list

# Use exact names from the list
augustus scan openai.OpenAI --probe dan.Dan_11_0  # Correct

### Benchmark-Umgebung (DevPod)

Eine sofort einsatzbereite Cloud-Entwicklungsumgebung zum Benchmarking von LLMs ist über [DevPod](https://devpod.sh/) verfügbar. Sie stellt einen Remote-Container mit Augustus, Ollama, Go und allen vorinstallierten Abhängigkeiten bereit.```bash
cd devpod

# CPU-only instance (~$0.08/hr) - cloud APIs only
make devpod-up-cpu

# GPU instance with NVIDIA T4 (~$0.53/hr) - local models up to 14B
make devpod-up-gpu

# GPU Pro instance with NVIDIA L4 (~$0.80/hr) - local models up to 32B
make devpod-up-gpu-pro

Die Umgebung funktioniert auch als standardmäßiger [Dev-Container](https://containers.dev/) – öffnen Sie das Repository in VS Code oder Cursor und wählen Sie die CPU- oder GPU-Konfiguration aus `.devcontainer/`.

## Sicherheit

Augustus ist ausschließlich für **autorisierte Sicherheitstests** konzipiert.

- Augustus sendet adversariale Prompts an LLMs, die Sie festlegen – stellen Sie immer sicher, dass Sie autorisiert sind
- Testen Sie niemals Systeme, die Ihnen nicht gehören oder für die Sie keine ausdrückliche Erlaubnis haben
- Einige Probes erzeugen absichtlich anstößige Inhalte (zum Testen von Sicherheitsfiltern)
- Ergebnisse können schädliche Inhalte enthalten, die von den Ziel-LLMs erzeugt wurden

Melden Sie Sicherheitsprobleme über [GitHub Issues](https://github.com/praetorian-inc/augustus/issues).

## Support

Wenn Sie Augustus nützlich finden, ziehen Sie bitte Folgendes in Betracht:

- Geben Sie ihm einen **Stern** auf GitHub
- [Eröffnen Sie ein Issue](https://github.com/praetorian-inc/augustus/issues) für Fehler oder Feature-Anfragen
- [Tragen Sie](https://github.com/praetorian-inc/augustus/blob/main/CONTRIBUTING.md) neue Probes, Detektoren oder Provider-Integrationen bei

[![Star History Chart](https://api.star-history.com/svg?repos=praetorian-inc/augustus&type=Date)](https://star-history.com/#praetorian-inc/augustus&Date)

## Lizenz

[Apache 2.0](https://github.com/praetorian-inc/augustus/blob/main/LICENSE) – Praetorian Security, Inc.

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**Entwickelt von [Praetorian](https://www.praetorian.com/)** – Offensive Security Solutions