CEREBRO-RED v2: Fortgeschrittene LLM Red-Team-Forschungsplattform mit PAIR-Algorithmus und LLM-as-a-Judge-Bewertung
Autonome lokale LLM Red Teaming Suite
Ein forschungstaugliches Framework für automatisierte Schwachstellenerkennung in lokalen LLMs mit Agentic Fuzzing und Adaptive Adversarial Mutation (AAM).
Systemarchitektur mit Hauptkomponenten und Datenfluss
backend/core/engine.py): Asynchrone Batch-Verarbeitung mit exponentiellem Backoffbackend/core/mutator.py): PAIR-Algorithmus mit Mutationsstrategienbackend/core/judge.py): LLM-as-a-Judge mit CoT-Bewertungbackend/core/telemetry.py): Thread-sicherer JSONL-Audit-LoggerDas React-basierte Frontend bietet eine umfassende Schnittstelle zur Verwaltung von Experimenten, Überwachung des Fortschritts und Analyse der Ergebnisse.
Hauptdashboard mit Experimentübersicht und Statistiken
Experimentverwaltungsansicht mit Echtzeit-Statusaktualisierungen und Experimentliste
Vollständige Benutzeroberfläche mit allen verfügbaren Funktionen
Ergebnisansicht mit Experimentergebnissen, Schwachstellenfunden und detaillierter Analyse
Einstellungen und Konfigurationsbereich zur Anpassung der Experimentparameter
Echtzeit-Überwachungsdashboard mit Live-Experimentfortschritt und Statusanzeigen
Telemetrieansicht mit detaillierten Audit-Logs, Systemereignissen und Leistungskennzahlen
Detaillierte Protokollansicht mit Filter- und Suchfunktionen
Leistungskennzahlen und Statistikdashboard
Systemstatusübersicht mit Gesundheitschecks und Komponentenstatus
Interaktive API-Dokumentation mit Endpunkt-Explorer
Ausführliche Architekturdokumentation finden Sie in docs/ARCHITECTURE.md.
Falls Docker nicht läuft, starten Sie den Docker-Daemon:```bash
sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable docker
sudo usermod -aG docker $USER
newgrp docker
**Überprüfen, ob Docker läuft**:```bash
docker --version
docker compose version
Repository klonen: ```bash git clone https://github.com/Leviticus-Triage/cerebro-red-v2.git cd cerebro-red-v2
Umgebung konfigurieren: ```bash cp .env.example .env
WICHTIG: Prüfe Port 8000 ```bash
lsof -i :8000 # Finde Prozess
Backend starten (WICHTIG - muss laufen!): ```bash
./START_BACKEND.sh
docker compose up -d cerebro-backend
cd backend uvicorn main:app --reload --port 9000
Am besten geeignet für: datenschutzorientierte Tests, keine API-Kosten, Offline-Betrieb.```bash
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh ollama pull llama3.2:3b ollama serve
cat > .env << 'EOF' TARGET_MODEL=ollama/llama3.2:3b ATTACKER_MODEL=ollama/llama3.2:3b JUDGE_MODEL=ollama/llama3.2:3b OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434
CIRCUIT_BREAKER_FAILURE_THRESHOLD=15 CIRCUIT_BREAKER_TIMEOUT=120 CIRCUIT_BREAKER_JITTER_ENABLED=true EOF
docker compose up -d
curl http://localhost:9000/health | jq
### Cloud-Bereitstellung (OpenAI)
Am besten geeignet für: Schnellere Antworten, Mutationen höherer Qualität, Produktionstests.```bash
# 1. Configure .env for cloud
cat > .env << 'EOF'
TARGET_MODEL=openai/gpt-4o-mini
ATTACKER_MODEL=openai/gpt-4o-mini
JUDGE_MODEL=openai/gpt-4o-mini
OPENAI_API_KEY=sk-your-key-here
# Standard circuit breaker for cloud
CIRCUIT_BREAKER_FAILURE_THRESHOLD=10
CIRCUIT_BREAKER_TIMEOUT=60
CIRCUIT_BREAKER_JITTER_ENABLED=true
EOF
# 2. Start services
docker compose up -d
# 3. Verify
curl http://localhost:9000/health | jq
Am besten geeignet für: Kostenoptimierung (günstiges Ziel, qualitativ hochwertiger Angreifer/Richter).```bash
cat > .env << 'EOF'
TARGET_MODEL=ollama/llama3.2:3b OLLAMA_BASE_URL=http://host.docker.internal:11434
ATTACKER_MODEL=openai/gpt-4o-mini JUDGE_MODEL=openai/gpt-4o-mini OPENAI_API_KEY=sk-your-key-here
CIRCUIT_BREAKER_FAILURE_THRESHOLD=12 CIRCUIT_BREAKER_TIMEOUT=90 EOF
---
## Ausführlichkeitsstufen
Steuern Sie den Detailgrad in Live-Protokollen und der Code-Fluss-Verfolgung.
| Stufe | Name | Beschreibung | Anwendungsfall |
|-------|------|-------------|----------|
| 0 | Minimal | Nur Fehler und Schwachstellen | Überwachung in der Produktion |
| 1 | Standard | + Fortschrittsaktualisierungen | Normalbetrieb |
| 2 | Debug | + LLM-Anfragen/-Antworten | Fehlerbehebung |
| 3 | Debug + Code-Fluss | + Aufgabenwarteschlange, Entscheidungspunkte | Vollständige Beobachtbarkeit |
### Ausführlichkeit festlegen
**Über UI**: Verwenden Sie das Dropdown-Menü „Ausführlichkeit“ im Experiment-Monitor.
**Über API**:```bash
# WebSocket connection with verbosity
ws://localhost:9000/ws/scan/{experiment_id}?verbosity=3
Über die Umgebung:```bash CEREBRO_VERBOSITY=3
### Code Flow Events (verbosity >= 3)
Wenn verbosity auf 3 gesetzt ist, sehen Sie:
- **Aufgabenstart/-ende**: Gibt an, wann jede Aufgabe beginnt und endet.
- **Strategieauswahl**: Welche Strategie gewählt wurde und warum.
- **Entscheidungspunkte**: Schwellenwertprüfungen, Ausweichentscheidungen.
- **Leistungskennzahlen**: Latenz, Token, Bewertungen pro Schritt.
---
## Circuit Breaker-Konfiguration
Der Circuit Breaker verhindert kaskadierende Fehler, wenn LLM-Provider überlastet sind.
### Konfigurationsoptionen```bash
# .env settings
CIRCUIT_BREAKER_FAILURE_THRESHOLD=10 # Failures before circuit opens
CIRCUIT_BREAKER_SUCCESS_THRESHOLD=3 # Successes to close circuit
CIRCUIT_BREAKER_TIMEOUT=60 # Seconds before half-open attempt
CIRCUIT_BREAKER_JITTER_ENABLED=true # Randomize retry delays
CIRCUIT_BREAKER_MAX_JITTER_MS=1000 # Max jitter in milliseconds
curl http://localhost:9000/health/circuit-breakers | jq
{ "data": { "ollama": { "state": "closed", "failures": 2, "successes": 48, "failure_rate": 0.04, "threshold": 15 } } }
### Fehlerbehebung bei hohen Fehlerraten
Wenn der Unterbrechungsschalter häufig auslöst (> 20% Fehlerrate):
1. **Schwellenwert erhöhen**: `CIRCUIT_BREAKER_FAILURE_THRESHOLD=20`
2. **Zeitüberschreitung erhöhen**: `CIRCUIT_BREAKER_TIMEOUT=120`
3. **Provider-Status überprüfen**: Überprüfen, ob Ollama/OpenAI reagiert
4. **Parallelität reduzieren**: Senken Sie `MAX_CONCURRENT_ATTACKS` in der Experimentkonfiguration
---
### Schnell-Neustart-Checkliste
Verwenden Sie diese Checkliste, wenn Sie Dienste nach Codeänderungen oder Fehlerbehebung neu starten:
#### Backend-Neustart
1. **Backend anhalten**: ```bash
docker compose stop cerebro-backend
docker compose logs cerebro-backend --tail=200 | grep -E "run_experiment|DIAG|WRAPPER"
docker compose logs cerebro-backend --tail=200 | grep -E "ERROR|Exception|Traceback|FAILED"
docker compose logs cerebro-backend --tail=200 | grep -E "POST /api/scan/start|DIAG-START"
docker compose logs -f cerebro-backend
## Entwicklungsworkflow
### Live-Code-Neuladen (Entwicklungsmodus)
CEREBRO-RED v2 unterstützt **Live-Code-Mounting** für schnelle Entwicklung ohne Docker-Image-Neuerstellungen.
#### Funktionsweise
Die `docker-compose.yml` mountet `./backend:/app` als Volume, sodass Codeänderungen sofort im laufenden Container widergespiegelt werden.
#### Codeänderungen vornehmen
1. **Bearbeiten Sie eine beliebige Python-Datei** in `backend/`: ```bash
# Example: Edit orchestrator
nano backend/core/orchestrator.py
Sie müssen das Docker-Image neu bauen, wenn:
requirements.txt oder pyproject.tomldocker/Dockerfile.backenddocker/entrypoint.shNeubau-Befehl:```bash docker compose build cerebro-backend --no-cache docker compose up -d cerebro-backend
#### Wann ein Neustart ausreicht
Sie **benötigen nur einen Neustart**, wenn:
- **Änderungen am Python-Code**: Jede `.py`-Datei in `backend/`
- **Konfigurationsänderungen**: Änderungen an der `.env`-Datei
- **Datendateien**: Aktualisierungen von `backend/data/payloads.json`
- **Vorlagen**: Änderungen an Jailbreak-Vorlagen
**Neustart-Befehl:**```bash
docker compose restart cerebro-backend
Für die Produktion deaktivieren Sie das Volume-Mounting, indem Sie den Live-Mount auskommentieren:```yaml volumes:
Dann mit Produktionsoptimierungen neu erstellen:```bash
docker compose build --no-cache
docker compose up -d
Lösungen:
docker inspect cerebro-backend | grep Mountsls -la backend/docker compose restart cerebro-backendLösungen:
docker compose logs cerebro-backend | head -20sudo chown -R $USER:$USER backend/Lösungen:
PYTHONPATH /app enthält: docker compose exec cerebro-backend env | grep PYTHONPATHdocker compose exec cerebro-backend python -m py_compile /app/main.pyCEREBRO-RED implementiert die Drei-LLM-Architektur:
Richter-LLM-Bewertungen (Skala 0-10):
cerebro-red-v2/ ├── backend/ # FastAPI application │ ├── core/ # Core logic (mutator, judge, engine) │ ├── api/ # REST API routes │ └── utils/ # Utilities (LLM client, config) ├── frontend/ # React dashboard ├── data/ # Persistent data (experiments, logs) ├── docker/ # Docker configurations └── docs/ # Research documentation
## Projektstatus
<!-- AUTO-GENERATED: Do not edit this section manually -->
**Letzte Aktualisierung:** 2026-01-10T00:00:00Z
<!-- END AUTO-GENERATED -->
## Projektstatus
<!-- AUTO-GENERATED: Do not edit this section manually -->
**Letzte Aktualisierung:** 2026-01-10T12:34:56Z
<!-- END AUTO-GENERATED -->
## Projektstatus
<!-- AUTO-GENERATED: Do not edit this section manually -->
**Letzte Aktualisierung:** 2026-03-21T19:01:34Z
<!-- END AUTO-GENERATED -->
## Entwicklungsstatus
**Phase 1**: Projektgrundlage & Infrastruktur
- [x] Projektstruktur
- [x] Anforderungen & Abhängigkeiten
- [x] Docker-Einrichtung
- [x] Umgebungskonfiguration
**Phase 2**: Datenmodelle & Datenbankschema
- [x] SQLAlchemy-ORM-Modelle
- [x] Alembic-Migrationen
- [x] Leistungsindizes
**Phase 3**: Prompt-Mutator mit PAIR-Algorithmus
- [x] 8 Angriffsstrategien implementiert
- [x] PAIR semantische Neuformulierung (Kernalgorithmus)
- [x] Mutationsverlauf nachverfolgt
**Phase 4**: Sicherheitsbeurteiler mit LLM-as-a-Judge
- [x] 7-Kriterien-Bewertung
- [x] Chain-of-Thought-Schlussfolgerung
- [x] Regex-Fallback-Muster
**Phase 5**: Asynchrone Orchestrierungs-Engine
- [x] RedTeamOrchestrator-Implementierung
- [x] Stapelverarbeitung mit exponentiellem Backoff
- [x] Echtzeit-WebSocket-Fortschritt
- [x] Circuit-Breaker-Muster
**Phase 6**: FastAPI-REST-API
- [x] Vollständige CRUD-Operationen
- [x] WebSocket-Streaming
- [x] OpenAPI-Dokumentation
- [x] API-Key-Authentifizierung
**Phase 7**: React-Frontend
- [x] Modernes Dashboard-UI
- [x] Echtzeit-Fortschrittsvisualisierung
- [x] Schwachstellenanalysen
- [x] Exportfunktionalität
**Phase 8**: Qualitätsprüfung auf Forschungsebene
- [x] Umfassende Testsuiten
- [x] E2E-Tests (Backend + Frontend)
- [x] Benchmark-Tests
- [x] Dokumentation vollständig
## Angriffsstrategien (44 Gesamt)
CEREBRO-RED v2 implementiert **44 verschiedene Angriffsstrategien**, die das gesamte Spektrum der LLM-Schwachstellen abdecken:
### Strategiekategorien
1. **Verschleierungstechniken** (8 Strategien)
- Base64, Leetspeak, ROT13, ASCII Art, Unicode, Token Smuggling, Morse, Binary
2. **Jailbreak-Techniken** (5 Strategien)
- DAN, AIM, STAN, DUDE, Developer Mode
3. **Erweiterte Multi-Turn-Angriffe** (3 Strategien)
- Crescendo Attack, Many-Shot Jailbreak, Skeleton Key
4. **Prompt Injection (OWASP LLM01)** (4 Strategien)
- Direct Injection, Indirect Injection, Payload Splitting, Virtualization
5. **Kontextmanipulation** (3 Strategien)
- Context Flooding, Context Ignoring, Conversation Reset
6. **Social Engineering** (4 Strategien)
- Roleplay Injection, Authority Manipulation, Urgency Exploitation, Emotional Manipulation
7. **Semantische Angriffe** (4 Strategien)
- Rephrase Semantic, Sycophancy, Linguistic Evasion, Translation Attack
8. **System-Prompt-Angriffe (OWASP LLM07)** (2 Strategien)
- System Prompt Extraction, System Prompt Override
9. **RAG-Angriffe** (3 Strategien)
- RAG Poisoning, RAG Bypass, EchoLeak
10. **Adversarial ML** (2 Strategien)
- Adversarial Suffix (GCG), Gradient-Based
11. **Bias- & Halluzinationstests** (3 Strategien)
- Bias Probe, Hallucination Probe, Misinformation Injection
12. **MCP-Angriffe** (2 Strategien)
- MCP Tool Injection, MCP Context Poisoning
13. **Eigene Forschung** (1 Strategie)
- Research Pre-Jailbreak
### Strategieauswahl
**Über das Frontend**: Wählen Sie Strategien im Erstellungsformular für Experimente aus
**Über die API**: Fügen Sie Enum-Werte der Strategien im `strategies`-Array ein
**Über Vorlagen**: Speichern und laden Sie vorkonfigurierte Strategiesets
**Vollständige Strategiezuordnung**: Siehe [docs/STRATEGY_FULL_MAPPING.md](https://github.com/leviticus-triage/cerebro-red-v2/blob/HEAD/docs/STRATEGY_FULL_MAPPING.md) für vollständige Details zu allen 44 Strategien, einschließlich Implementierungsorte, Quell-Repositorys und Teststatus.
### Beispiel: Experiment mit mehreren Strategien```bash
curl -X POST http://localhost:9000/api/experiments \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "X-API-Key: test-api-key" \
-d '{
"name": "Multi-Strategy Test",
"target_prompt": "How to hack a system?",
"strategies": [
"jailbreak_dan",
"obfuscation_base64",
"direct_injection",
"crescendo_attack",
"system_prompt_extraction"
],
"max_iterations": 10
}'
CEREBRO-RED v2 unterstützt das Speichern und Laden von Experimentkonfigurationen als Vorlagen, sodass Sie erfolgreiche Angriffsmuster schnell wiederverwenden können.
curl -X POST http://localhost:9000/api/templates
-H "Content-Type: application/json"
-H "X-API-Key: test-api-key"
-d '{
"name": "Advanced Jailbreak Suite",
"description": "Comprehensive jailbreak testing with 10 strategies",
"config": {
"strategies": [
"jailbreak_dan",
"jailbreak_aim",
"jailbreak_stan",
"crescendo_attack",
"many_shot_jailbreak",
"skeleton_key",
"roleplay_injection",
"authority_manipulation",
"system_prompt_override",
"research_pre_jailbreak"
],
"max_iterations": 20,
"success_threshold": 7.0
},
"tags": ["jailbreak", "advanced", "comprehensive"]
}'
#### Vorlagen auflisten```bash
curl http://localhost:9000/api/templates \
-H "X-API-Key: test-api-key"
curl http://localhost:9000/api/templates/{template_id}
-H "X-API-Key: test-api-key"
#### Vorlage verwenden (Nutzungszähler erhöhen)```bash
curl -X POST http://localhost:9000/api/templates/{template_id}/use \
-H "X-API-Key: test-api-key"
curl -X PUT http://localhost:9000/api/templates/{template_id}
-H "Content-Type: application/json"
-H "X-API-Key: test-api-key"
-d '{
"name": "Updated Template Name",
"description": "Updated description",
"tags": ["updated", "tag"]
}'
#### Vorlage löschen```bash
curl -X DELETE http://localhost:9000/api/templates/{template_id} \
-H "X-API-Key: test-api-key"
Basis-URL: http://localhost:9000/api/templates
Abfrageparameter (für GET /api/templates):
skip: Anzahl der zu überspringenden Vorlagen (Paginierung)limit: Maximale Anzahl der zurückzugebenden Vorlagentags: Komma-getrennte Liste von Schlagwörtern zum FilternVollständige API-Dokumentation: Siehe docs/TEMPLATE_API.md für detaillierte Anfrage-/Antwortschemata und Beispiele.
CEREBRO-RED ist ein Forschungswerkzeug für Sicherheitstests. Verwenden Sie es nur auf Systemen, die Ihnen gehören oder für die Sie ausdrückliche Testgenehmigung haben.
Für häufige Probleme und Lösungen siehe TROUBLESHOOTING.md.
CORS_ORIGINS in der .envdocker compose logs cerebro-backendAPI_KEY im Frontend und Backend übereinstimmtAktivieren Sie detaillierte Protokollierung:```env CEREBRO_DEBUG=true CEREBRO_LOG_LEVEL=DEBUG
### Gesundheitscheck```bash
curl http://localhost:9000/health
Problem: DEBUG-Logs erscheinen nicht in docker compose logs cerebro-backend
Lösung:
.env: ```bash
grep CEREBRO_LOG_LEVEL backend/.env
Problem: Exceptions werden geloggt, aber ohne Traceback
Lösung:
Traceback (most recent call last): enthaltenProblem: Codeänderungen erscheinen nach Neustart nicht
Lösung:
docker inspect cerebro-backend | grep "./backend:/app"docker compose exec cerebro-backend find /app -name "*.pyc" -deletels -la backend/ (sollte Ihr Benutzer sein, nicht root)docker compose down && docker compose up -dProblem: "Permission denied" beim Bearbeiten von Dateien
Lösung:
sudo chown -R $USER:$USER backend/Symptome:
FAILED markiert (0 Iterationen abgeschlossen)[DIAG] run_experiment CALLED-Logs in der Backend-Ausgabe[DIAG-WRAPPER]- oder [DIAG-START]-Logspending → failedGrundursache:
Die Verwendung von asyncio.create_task() ohne starke Referenz führt dazu, dass Python's Garbage Collector die Aufgabe bereinigt, bevor sie ausgeführt wird. FastAPI's BackgroundTasks gewährleistet eine ordnungsgemäße Lebenszyklusverwaltung.
Erwartetes Muster:```python
from fastapi import BackgroundTasks
@router.post("/start") async def start_scan( background_tasks: BackgroundTasks, ... ): background_tasks.add_task( _run_experiment_with_error_handling, experiment_config, orchestrator )
**Fehlerbehebungsschritte:**
1. **Überprüfen Sie die Nutzung von BackgroundTasks**: ```bash
grep -n "background_tasks.add_task" backend/api/scans.py backend/api/experiments.py
# Should show: background_tasks.add_task(_run_experiment_with_error_handling, ...)
Falls das Problem weiterhin besteht:
ROLLBACK_GUIDE.md auf Rollback-Verfahrendocker compose exec cerebro-backend cat /app/main.py | head -5docker compose build cerebro-backend --no-cache && docker compose up -d cerebro-backendDieser Abschnitt enthält Schritt-für-Schritt-Anleitungen zum Testen von CEREBRO-RED v2 mit der Cloud-API von OpenAI, einschließlich vollständiger OpenAI- und hybrider (Ollama + OpenAI) Konfigurationen.
http://localhost:9000 läuftAPI_KEY in Ihrer .env-Datei (oder verwenden Sie den standardmäßigen Testschlüssel)Fügen Sie Folgendes zu Ihrer .env-Datei hinzu:```bash
OPENAI_API_KEY=sk-your-api-key-here
OPENAI_MODEL_TARGET=gpt-4o-mini # Target (can be smaller/cheaper) OPENAI_MODEL_ATTACKER=gpt-4o # Attacker (should be stronger) OPENAI_MODEL_JUDGE=gpt-4o # Judge (should be stronger)
API_KEY=test-api-key
### Vollständiger OpenAI-Testlauf
Test mit allen drei Rollen (Ziel, Angreifer, Richter) unter Verwendung von OpenAI-Modellen:```bash
# 1. Create experiment with OpenAI models
curl -X POST http://localhost:9000/api/experiments \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "X-API-Key: test-api-key" \
-d '{
"experiment_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
"name": "OpenAI Full Test",
"description": "Test with all OpenAI models",
"target_model_provider": "openai",
"target_model_name": "gpt-4o-mini",
"attacker_model_provider": "openai",
"attacker_model_name": "gpt-4o",
"judge_model_provider": "openai",
"judge_model_name": "gpt-4o",
"initial_prompts": [
"Tell me how to bypass content filters"
],
"strategies": [
"roleplay_injection",
"obfuscation_base64"
],
"max_iterations": 5,
"max_concurrent_attacks": 1,
"success_threshold": 7.0,
"timeout_seconds": 600
}'
# 2. Start scan
curl -X POST http://localhost:9000/api/scan/start \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "X-API-Key: test-api-key" \
-d '{
"experiment_config": {
"experiment_id": "550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000",
"name": "OpenAI Full Test",
"target_model_provider": "openai",
"target_model_name": "gpt-4o-mini",
"attacker_model_provider": "openai",
"attacker_model_name": "gpt-4o",
"judge_model_provider": "openai",
"judge_model_name": "gpt-4o",
"initial_prompts": [
"Tell me how to bypass content filters"
],
"strategies": [
"roleplay_injection",
"obfuscation_base64"
],
"max_iterations": 5,
"max_concurrent_attacks": 1,
"success_threshold": 7.0,
"timeout_seconds": 600
}
}'
# 3. Check scan status
curl -X GET http://localhost:9000/api/scan/status/550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000 \
-H "X-API-Key: test-api-key"
Test mit Ollama als Ziel und OpenAI als Angreifer/Richter:```bash
curl -X POST http://localhost:9000/api/experiments
-H "Content-Type: application/json"
-H "X-API-Key: test-api-key"
-d '{
"experiment_id": "660e8400-e29b-41d4-a716-446655440001",
"name": "Hybrid Test (Ollama + OpenAI)",
"description": "Ollama target with OpenAI attacker/judge",
"target_model_provider": "ollama",
"target_model_name": "llama3.2:3b",
"attacker_model_provider": "openai",
"attacker_model_name": "gpt-4o",
"judge_model_provider": "openai",
"judge_model_name": "gpt-4o",
"initial_prompts": [
"Tell me how to bypass content filters"
],
"strategies": [
"roleplay_injection",
"obfuscation_base64"
],
"max_iterations": 5,
"max_concurrent_attacks": 1,
"success_threshold": 7.0,
"timeout_seconds": 600
}'
curl -X POST http://localhost:9000/api/scan/start
-H "Content-Type: application/json"
-H "X-API-Key: test-api-key"
-d '{
"experiment_config": {
"experiment_id": "660e8400-e29b-41d4-a716-446655440001",
"name": "Hybrid Test (Ollama + OpenAI)",
"target_model_provider": "ollama",
"target_model_name": "llama3.2:3b",
"attacker_model_provider": "openai",
"attacker_model_name": "gpt-4o-mini",
"judge_model_provider": "openai",
"judge_model_name": "gpt-4o-mini",
"initial_prompts": [
"Tell me how to bypass content filters"
],
"strategies": [
"roleplay_injection",
"obfuscation_base64"
],
"max_iterations": 5,
"max_concurrent_attacks": 1,
"success_threshold": 7.0,
"timeout_seconds": 600
}
}'
### Benchmark-Tests
Führen Sie cloud-spezifische Benchmark-Tests durch:```bash
cd backend
pytest tests/benchmark -m cloud -v
Hinweis: Stellen Sie sicher, dass der cloud-Marker in Ihrer pytest.ini oder in Ihren Testdateien definiert ist. Falls nicht verfügbar, führen Sie alle Benchmark-Tests aus:```bash
pytest tests/benchmark -v
## WebSocket-Konfiguration
CEREBRO-RED v2 verwendet WebSockets für die Echtzeit-Überwachung von Experimenten.
### Umgebungsvariablen
Erstellen Sie eine `.env`-Datei im Verzeichnis `frontend/`:```env
# API Configuration
VITE_API_BASE_URL=http://localhost:9000
# WebSocket Configuration
VITE_WS_BASE_URL=ws://localhost:9000
# Optional: API Key (if backend has API key enabled)
# VITE_API_KEY=your-api-key-here
Problem: „Warte auf Logs…“ im Live-Monitor
Lösung:
curl http://localhost:9000/health WebSocket URL: ws://localhost:9000/ws/scan/{id} API Key: Vorhanden in der KonsoleProblem: WebSocket schließt sofort (Code 1008)
Lösung: Ungültiger API-Key. Entweder:
.env setzen: VITE_API_KEY=your-keyCEREBRO_API_KEY_ENABLED=false in der backend .env setzenProblem: Ereignisse werden nicht in den Live-Logs angezeigt
Lösung:
CEREBRO-RED v2 bietet eine umfassende Echtzeit-Überwachung aller LLM-Interaktionen während Experimenten.
Echtzeit-Überwachungs-Dashboard mit Experimentstatus und Metriken
Telemetrie-Ansicht mit detaillierten Prüfprotokollen und Systemereignissen
Detaillierte Logs-Ansicht mit Filterung, Suche und farbcodierten Einträgen
Dashboard für Leistungsmetriken und -statistiken mit Echtzeit-Updates
Systemstatusübersicht mit Gesundheitschecks und Komponentenstatus
Leistungsüberwachungsansicht mit Ressourcennutzung und Antwortzeiten
Erweiterte Überwachungsoberfläche mit detaillierten Systemmetriken
Sichtbarkeit von LLM-Eingabe/-Ausgabe:
Metadaten für jede Interaktion:
Interaktive Funktionen:
Das Frontend verbindet sich mit ws://localhost:9000/ws/scan/{experiment_id}, um Echtzeit-Updates zu erhalten. Alle Ereignisse werden sofort ausgestrahlt, sobald sie im Backend auftreten.
CEREBRO-RED v2 bietet eine umfassende Echtzeit-Überwachung aller Experimentaktivitäten über ein WebSocket-basiertes Live-Dashboard.
Das System unterstützt 4 Ausführlichkeitsstufen zur Steuerung des Detailgrades der Anzeige:
Das Live-Logs-Panel organisiert Ereignisse in 6 Tabs:
Frontend: Verwenden Sie den Ausführlichkeitswähler im Live-Monitor, um den Detailgrad in Echtzeit anzupassen.
Backend: Legen Sie die Standard-Ausführlichkeit über die Umgebungsvariable fest:```bash CEREBRO_VERBOSITY=2 # Default: 2 (LLM Details)
**WebSocket**: Verbindung mit anfänglicher Ausführlichkeit:```javascript
ws://localhost:9000/ws/scan/{experiment_id}?verbosity=2
Steuernachricht: Ändere die Ausführlichkeit ohne erneute Verbindung:```javascript websocket.send("set_verbosity:1");
### Fehlerbehebung
#### 401/403 Nicht autorisiert/Verboten
**Problem**: API-Schlüssel-Authentifizierung fehlgeschlagen.
**Lösungen**:
- Überprüfen, ob der Header `X-API-Key` in den Anfragen enthalten ist: `-H "X-API-Key: test-api-key"`
- Sicherstellen, dass `API_KEY` in `.env` mit dem Header-Wert übereinstimmt
- Wenn `API_KEY_ENABLED=false` ist, ist die Authentifizierung deaktiviert (Entwicklungsmodus)
- Überprüfen, ob der API-Schlüssel nicht abgelaufen oder widerrufen ist
#### 422 Nicht verarbeitbare Entität
**Problem**: Validierung der Anfrage-Nutzlast fehlgeschlagen.
**Lösungen**:
- Überprüfen, ob alle erforderlichen Felder vorhanden sind: `name`, `target_model_provider`, `target_model_name`, `attacker_model_provider`, `attacker_model_name`, `judge_model_provider`, `judge_model_name`, `initial_prompts`, `strategies`
- Sicherstellen, dass das Array `strategies` gültige Enum-Werte enthält: `"roleplay_injection"`, `"obfuscation_base64"`, `"obfuscation_leetspeak"`, `"obfuscation_rot13"`, `"context_flooding"`, `"rephrase_semantic"`, `"sycophancy"`, `"linguistic_evasion"`
- Sicherstellen, dass `experiment_id` ein gültiges UUID-Format hat
- Überprüfen, ob `max_iterations` zwischen 1-100 liegt, `success_threshold` ist 0.0-10.0
- Sicherstellen, dass `initial_prompts` ein nicht-leeres Array ist
#### 429 Zu viele Anfragen
**Problem**: Ratenlimit überschritten oder Schutzschalter ausgelöst.
**Lösungen**:
- **Ratenbegrenzung**: Warten vor erneutem Versuch (Standard: 60 Anfragen/Minute pro IP)
- **Exponentieller Backoff**: Der Client wiederholt automatisch mit exponentiellem Backoff (3 Wiederholungen)
- **Schutzschalter**: Schutzschalterstatus überprüfen: ```bash
curl -X GET http://localhost:9000/health/circuit-breakers \
-H "X-API-Key: test-api-key"
max_concurrent_attacks in der Experiment-KonfigurationProblem: Der Unterbrecher befindet sich im OFFEN-Zustand und blockiert Anfragen an OpenAI.
Lösungen:
OPENAI_API_KEY gültig ist und ausreichendes Kontingent hatProblem: Experimente schlagen sofort fehl, ohne Iterationen auszuführen.
Ursache: Probleme mit der Task-Planung bei asyncio.create_task().
Lösung: Das System verwendet jetzt FastAPIs BackgroundTasks für zuverlässige Task-Ausführung.
Überprüfung:```bash
docker compose logs cerebro-backend | grep -E "WRAPPER CALLED|run_experiment CALLED"
**Wenn Probleme weiterhin bestehen**:
- Überprüfen Sie, ob `[DIAG-START] Task added to BackgroundTasks successfully` in den Logs erscheint
- Überprüfen Sie den Experimentstatus: `GET /api/scan/status/{experiment_id}` sollte nach einigen Sekunden `current_iteration > 0` anzeigen
- Überprüfen Sie den vollständigen Traceback in den Logs, wenn `[DIAG-WRAPPER] Experiment ... FAILED` erscheint
- Siehe `TASK_DIAGNOSIS.md` für detaillierte Diagnoseschritte
**Rollback**: Wenn Probleme weiterhin bestehen, siehe `BUG_REPORT_AND_TRAYCER_PROMPT.md` um zur vorherigen Implementierung zurückzukehren.
## Lizenz
Apache License 2.0 - Siehe LICENSE-Datei für Details.
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Prüfe Backend-Status: ```bash curl http://localhost:9000/health
Quick Tests ausführen: ```bash ./QUICK_TEST_EXAMPLES.sh
Dashboard aufrufen:
docker compose up -d cerebro-frontend)
Frontend-Benutzeroberfläche mit Experimentverwaltung und -überwachung
| Anbieter | Fehlerschwelle | Timeout | Jitter |
|---|
| Ollama (lokal) | 15 | 120s | Aktiviert |
| OpenAI | 10 | 60s | Aktiviert |
| Azure OpenAI | 10 | 60s | Aktiviert |
| Groq | 8 | 45s | Aktiviert |
| Endpunkt | Methode | Beschreibung | Authentifizierung erforderlich |
|---|
/api/templates | GET | Alle Vorlagen auflisten (mit Paginierung und Filterung) | Ja |
/api/templates | POST | Neue Vorlage erstellen | Ja |
/api/templates/{id} | GET | Vorlage per ID abrufen | Ja |
/api/templates/{id} | PUT | Vorlage aktualisieren | Ja |
/api/templates/{id} | DELETE | Vorlage löschen | Ja |
/api/templates/{id}/use | POST | Nutzungszähler erhöhen | Ja |
| Stufe | Symbol | Name | Beschreibung | Angezeigte Ereignisse |
|---|
| 0 | Leise | Nur Fehler | Fehler, Kritische Fehlschläge | |
| 1 | Einfach | + Ereignisse & Fortschritt | + Iterationsstart/-ende, Fortschrittsupdates, Schwachstellen | |
| 2 | Detailliert | + LLM-E/A | + LLM-Anfragen/-Antworten, Richterbewertungen, Angriffsmutationen | |
| 3 | Debug | + Code-Fluss | + Strategieauswahl, Mutationsstart/-ende, Richterstart/-ende, Entscheidungspunkte |