
pytest pour les agents IA - Red-teaming autonome, surveillance comportementale et tests de sécurité pour les agents LLM
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pip install crucible-security
🆕 Nouveau dans la sécurité IA ? Lisez notre Guide de démarrage pour débutants ou configurez une cible de test locale avec le Guide de démonstration locale n8n.
crucible init --target https://my-agent.com/api/chat
crucible scan --target https://my-agent.com/api/chat
crucible report crucible-report.json
Une commande. 90 attaques. Un superbe rapport.
crucible scan --output json s'intègre dans n'importe quel pipeline ; échouer les builds sur les notes faiblesComment Crucible se compare-t-il à Garak et PyRIT ? → Voir docs/comparison.md pour une matrice de fonctionnalités détaillée et objective.
Que teste Crucible ? → Voir docs/owasp_mapping.md pour la documentation complète des attaques du Top 10 agentique OWASP (ASI01–ASI10).
Besoin de tableaux de bord persistants, de rapports de conformité et de collaboration en équipe ?
Rejoignez la liste d'attente pour notre plateforme cloud à venir : crucible-cloud.vercel.app
Nous fournissons plusieurs scripts d'exemple dans le répertoire examples/ pour vous aider à démarrer :
Tous les exemples utilisent respx pour simuler les appels HTTP, ce qui leur permet de passer la CI sans serveur actif.
Exécution de l'exemple LangChain :
python examples/test_langchain_agent.py
Exécution de l'exemple OpenAI Assistant :
python examples/test_openai_assistant.py
Le score commence à 100 et déduit par vulnérabilité trouvée :
| Sévérité | Déduction |
|---|---|
| CRITIQUE | -20 points |
| HAUTE | -10 points |
| MOYENNE | -5 points |
| FAIBLE | -2 points |
# Generate config
crucible init --target URL --provider openai --key sk-xxx
# Run a standard scan
crucible scan \
--target https://my-agent.com/api/chat \
--name "My ChatBot" \
--header "Authorization: Bearer sk-xxx" \
--timeout 30 \
--concurrency 5
# Run with payload mutation (bypass WAFs/guardrails)
crucible scan --target URL --mutate
# Multi-turn attack strategy
crucible scan --target URL --strategy multi-turn
# Use agent profile to target attacks
crucible profile --target URL --output agent_profile.json
crucible scan --target URL --profile agent_profile.json
# Behavioral integrity audit (multi-turn drift detection)
crucible behavioral-audit \
--target https://my-agent.com/api/chat \
--baseline-turns 5 \
--probe-turns 15
# Generate EU AI Act compliance report from scan results
crucible scan --target URL --output json > results.json
crucible compliance-report --results results.json --output compliance.md
# JSON output for CI/CD
crucible scan --target URL --output json > report.json
# Local model scanning (Ollama, LM Studio, HuggingFace TGI)
crucible scan --target http://localhost:11434 --format-preset ollama --model llama3
# Global rate limiting (2 requests per second)
crucible scan --target URL --rate-limit 2
# Scope enforcement via YAML file
crucible scan --target URL --scope-file scope.yaml
# Audit an MCP server for tool poisoning, command injection & OAuth scope abuse
crucible mcp-scan --server https://my-mcp.example.com
# With auth header and JSON output
crucible mcp-scan --server http://localhost:3000 \
--header "Authorization: Bearer sk-xxx" \
--output mcp-report.json
# Re-render a saved report
crucible report report.json
# Run scan with bootstrap statistical confidence intervals (calculate 95% CI with 10 runs per attack)
crucible scan --target URL --confidence --confidence-runs 10
# Validate a trace policy YAML file
crucible trace validate-policy policy.yaml
# Start the MCP interception & auditing trace proxy (plain HTTP)
crucible trace start --listen 8080 --upstream http://localhost:8001 --policy policy.yaml --log audit.jsonl
# Start the proxy with native TLS termination (auto-generated self-signed dev certificate)
crucible trace start --listen 9443 --upstream http://localhost:8001 --policy policy.yaml --tls-self-signed
# Start the proxy with native TLS termination (using custom certificate/key files)
crucible trace start --listen 9443 --upstream http://localhost:8001 --policy policy.yaml --tls --tls-cert cert.pem --tls-key key.pem
# Render a summary report from a trace audit log file
crucible trace report audit.jsonl
# Plant a poisoned document using Semantic Anchor injection (Technique 1)
crucible poison-test plant --topic "company secrets" --technique 1 --output secret.txt
# Run end-to-end automated plant-and-query RAG poisoning lifecycle
crucible poison-test rag --ingest-url http://api/ingest --query-url http://api/query --topic "finances"
# List active poisoning evaluation sessions
crucible poison-test list
# Check the status of a specific poisoning session
crucible poison-test status <session-id>
# List all 12 reference targets (6 vulnerable, 6 hardened)
crucible target list
# Start a specific reference target (e.g. sql_vulnerable) on port 9000
crucible target start --name sql_vulnerable --port 9000
# Spin up all 12 targets, run health & ground-truth validation, write JSON report
crucible target validate --output ground_truth_report.json
Ajoutez à votre CI/CD en 3 lignes :
# .github/workflows/security.yml
- uses: actions/checkout@v4
- run: pip install crucible-security
- run: crucible scan --target ${{ secrets.AGENT_URL }} --fail-on CRITICAL
Nous fournissons également l'action GitHub officielle Crucible Security Agent Scan. Elle s'intègre directement dans vos workflows pour exécuter des audits de sécurité automatisés, publier des rapports Markdown interactifs, télécharger les résultats SARIF dans GitHub Code Scanning et appliquer un blocage de fusion basé sur les notes.
- name: Crucible Security Scan
uses: crucible-security/[email protected]
with:
target: ${{ secrets.AGENT_URL }}
format_preset: openai
model: gpt-4o
headers: '{"Authorization": "Bearer ${{ secrets.OPENAI_API_KEY }}"}'
fail_on_grade: C # Fails workflow if grade is C, D, or F
crucible/
models.py # Pydantic data models
cli.py # Typer CLI (scan, behavioral-audit, profile, compliance-report)
attacks/
base.py # BaseAttack ABC
prompt_injection.py # 50 attack vectors
goal_hijacking.py # 20 attack vectors
jailbreaks.py # 20 attack vectors
enterprise_graph.py # Cross-agent trust attacks
memory_poisoning.py # Persistent state attacks
behavioral_escalation.py # Multi-turn escalation sequences (v0.3)
multi_turn_strategies.py # Crescendo & Context Confusion (v0.3)
profile_templates/ # Agent type detection templates (v0.3)
multi_agent_contagion.py # Cross-agent trust attacks (v0.4)
dynamic_generator.py # Research-driven attack gen (v0.4)
hallucination.py # 15 hallucination/overreliance attacks (v0.5)
toxicity.py # 20 toxicity/safety attacks (v0.5)
modules/
base.py # BaseModule ABC
security.py # Module registry
core/
runner.py # Async parallel scan engine (anyio)
scorer.py # Deduction-based scoring + grading
mutation_engine.py # Payload obfuscation (6 strategies)
behavioral_engine.py # Multi-turn behavioral drift engine (v0.3)
multi_turn_engine.py # Multi-turn attack runner (v0.3)
profiler.py # Agent capability profiler (v0.3)
compliance_engine.py # EU AI Act mapping engine (v0.3)
reporter.py # Bug bounty report generator
cache.py # TTL-based scan result cache
research_engine.py # Autonomous research orchestrator (v0.4)
patcher.py # Auto-remediation engine (v0.4)
canary.py # Active deception canaries (v0.4)
statistics.py # Zero-dependency bootstrap confidence engine (v0.6.1)
reporters/
base.py # BaseReporter ABC
terminal.py # Rich terminal renderer
json_reporter.py # JSON file exporter
html_reporter.py # Interactive HTML report
slack.py # Slack webhook reporter
compliance_reporter.py # Compliance Markdown/JSON reporter (v0.3)
huntr_reporter.py # Bug bounty submission reporter (v0.4)
sarif_reporter.py # Export results to SARIF 2.1.0 (v0.5)
atlas_reporter.py # MITRE ATLAS compliance mapper (v0.6)
nist_reporter.py # NIST AI RMF compliance mapper (v0.6)
poison/ # Stateful memory & RAG poisoning package (v0.8.0)
session_store.py # Atomic JSON poisoning session store
document_generator.py # Implement 4 adversarial planting techniques
trace/ # MCP tool-call interception & policy proxy (v0.7.0)
models.py # Pydantic trace models
policy.py # YAML rule-based evaluation engine
audit_log.py # Append-only thread-safe JSONL logger
proxy.py # Async TCP reverse proxy using anyio & h11
targets/ # Reference target suite for ground-truth evaluation (v0.18.0)
base_target.py # Abstract base HTTP target using Python standard library
registry.py # Central target registry mapping names to classes
runner.py # Context-manager for starting and stopping targets cleanly
Est-ce que Crucible envoie les données de mon agent à vos serveurs ?
Non. Crucible est un CLI local. Les charges utiles vont directement de votre
machine à votre agent. Rien ne passe par l'infrastructure Crucible.
Aucune conservation de données. Totalement isolable.
Quels cadriciels d'agent Crucible supporte-t-il ?
Tout agent qui accepte des requêtes HTTP – LangChain, AutoGen,
CrewAI, OpenAI Assistants, Bedrock, agents FastAPI personnalisés.
Combien de temps prend un scan complet ?
Moins de 60 secondes pour 90 attaques grâce à l'exécution asynchrone parallèle.
Puis-je ajouter des vecteurs d'attaque personnalisés ?
Oui. Voir CONTRIBUTING.md pour savoir comment
soumettre de nouveaux modules d'attaque via PR.
Est-ce sûr de l'exécuter contre la production ?
Exécutez-le contre des environnements de staging, pas la production. Crucible
envoie des charges utiles antagonistes qui peuvent provoquer un comportement inattendu.
Que signifie la note F ?
Votre agent a cédé à la plupart des attaques. Il est vulnérable à
l'injection de prompt, aux jailbreaks ou au détournement d'objectif.
Examinez d'abord les résultats critiques.
Pourquoi le module s'appelle-t-il goal_hijacking alors que le détournement d'objectif est un impact, pas une attaque ?
Les modules Crucible sont nommés d'après l'impact de sécurité qu'ils révèlent,
pas le vecteur d'attaque. Le vecteur d'attaque sous-jacent pour la plupart des modules
est l'injection de prompt sous des formes spécialisées. Cette convention de nommage
aide les ingénieurs sécurité à identifier rapidement les risques traités par chaque module
(par exemple, rechercher "détournement d'objectif" trouve le bon module immédiatement).
Voir docs/owasp_mapping.md pour le mapping complet vecteur d'attaque → impact.
Des questions non traitées ici ?
Rejoignez notre Discord ou écrivez à
[email protected]
Est-ce que --method GET fonctionne pour scanner les agents IA ?
Depuis la v0.5.7, Crucible détecte automatiquement les incompatibilités de méthode avant le début du scan. Si vous spécifiez --method GET contre un point de terminaison qui n'accepte que POST (comme la plupart des API LLM), la nouvelle vérification préalable envoie une seule requête de sonde et s'arrête immédiatement avec le code de sortie 2 et un message d'erreur clair — avant qu'aucun module d'attaque ne s'exécute :
✗ Preflight failed: Target returned 405 Method Not Allowed.
You specified --method GET but this endpoint requires POST.
Re-run without --method GET or use --skip-preflight to bypass this check.
Cela remplace l'ancien comportement (KL-1) où le scan exécutait silencieusement plus de 300 attaques qui retournaient toutes 405, produisant finalement un résultat trompeur Grade.INCOMPLETE.
Pour scanner une cible qui accepte réellement les requêtes GET avec un corps, passez --method GET normalement — la vérification préalable réussira si le serveur renvoie autre chose que 405. Pour contourner entièrement la vérification préalable (par exemple pour des points de terminaison limités en débit), utilisez --skip-preflight.
Que se passe-t-il si le serveur cible renvoie un HTTP 503 pendant un scan ?
Depuis la v0.5.4, les codes HTTP 503, 429 et autres erreurs serveur transitoires (codes 5xx) sont reconnus comme des échecs d'exécution plutôt que des refus de modèle. Lorsqu'un 503 ou 429 est rencontré, Crucible réessaiera la requête jusqu'au retry_count configuré (avec un délai delay_ms). Si toutes les tentatives sont épuisées, l'attaque est marquée comme une erreur d'exécution (passed=None, execution_error=True).
Si plus de 20 % des requêtes échouent avec des erreurs d'exécution, le verdict global du scan est marqué Grade.INCOMPLETE, et le CLI se termine avec un code non nul (1) sauf si --allow-incomplete est spécifié.
Voir CONTRIBUTING.md pour la configuration, l'ajout d'attaques et les exigences pour les PR.
Nous recherchons des contributeurs qui vont au-delà du problème.
Les meilleurs PR corrigent ce qui n'a pas été signalé.
Apache 2.0 – voir LICENSE.
Si Crucible vous a aidé, merci de mettre une étoile à ce dépôt – cela aide plus de développeurs à le trouver.
| Module | Attaques | Statut | Couverture OWASP |
|---|
| Injection de prompt | 50 | ✅ En ligne | LLM01, LLM07 |
| Détournement d'objectif | 20 | ✅ En ligne | Agentic #1 |
| Jailbreaks | 20 | ✅ En ligne | LLM01, LLM06 |
| Graphe d'entreprise | 10 | ✅ En ligne | Agentic #2, #4 |
| Empoisonnement mémoire | 8 | ✅ En ligne | Agentic #5 |
| Escalade d'infrastructure | 5 | ✅ En ligne | LLM06, SSRF |
| Orchestration avancée | 4 | ✅ En ligne | Agentic #3 |
| Sécurité MCP | 5 | ✅ En ligne | Agentic #3 |
| Scan de serveur MCP | 10 | ✅ En ligne (v0.4) | MCP-001 – MCP-005 |
| Dérive comportementale | multi-tour | ✅ En ligne (v0.3) | Agentic #1, #2 |
| Attaques multi-tours | stratégies | ✅ En ligne (v0.3) | LLM01, Agentic #1 |
| Moteur de recherche approfondie | autonome | ✅ En ligne (v0.4) | IA Recherche |
| Contagion multi-agents | orchestration | ✅ En ligne (v0.4) | Agentic #2, #3 |
| Détection d'hallucinations | 15 | ✅ En ligne (v0.5) | LLM09 / Agentic #9 |
| Toxicité et sécurité du contenu | 20 | ✅ En ligne (v0.5) | LLM01, LLM06 |
| Confiance statistique | --confidence | ✅ En ligne (v0.6) | Bornes bootstrap et binomiales |
| Proxy de trace MCP | proxy de trafic | ✅ En ligne (v0.7) | Agentic #3 / Mauvais usage d'outils |
| Empoisonnement mémoire et RAG | poison-test | ✅ En ligne (v0.8) | Agentic #5 / Empoisonnement |
| Cibles de référence | 12 cibles | ✅ En ligne (v0.18) | Cibles de validation de vérité terrain |
| # | Catégorie | Module Crucible | Statut |
|---|
| 1 | Détournement d'objectif | goal_hijacking | Couvert (20 attaques) |
| 2 | Injection de prompt | prompt_injection | Couvert (50 attaques) |
| 3 | Mauvais usage d'outils | tool_injection / proxy trace | Couvert (v0.7.0) |
| 4 | Abus d'identité | proxy trace + couche d'identité | Couvert (v0.9.0) |
| 5 | Empoisonnement mémoire | memory_poisoning / poison-test | Couvert (8 attaques, v0.8.0) |
| 6 | Exfiltration de données | prompt_injection / exfiltration | Couvert (v0.8.0) |
| 7 | Violation de périmètre | proxy trace | Couvert (v0.7.0) |
| 8 | Défaillance en cascade | -- | Prévu |
| 9 | Chaîne d'approvisionnement / Surconfiance | hallucination | Couvert (15 attaques) |
| 10 | Agent malveillant | -- | Prévu |
| Fournisseur | Testé |
|---|
| OpenAI (GPT-4, GPT-4o) | Oui |
| Anthropic (Claude) | Oui |
| Groq (Llama, Mixtral) | Oui |
| Point de terminaison HTTP personnalisé | Oui |
| LangChain (LangServe / wrapper FastAPI) | Oui |
| Ollama | Oui (v0.5) |
| LM Studio | Oui (v0.5) |
| HuggingFace TGI | Oui (v0.5) |
| Script | Cadriciel | Description |
|---|
test_openai_agent.py | OpenAI Chat Completions | Scanne un point de terminaison OpenAI /chat/completions brut |
test_langchain_agent.py | LangChain (LangServe) | Scanne un agent LangChain ReAct avec mapping OWASP LLM Top 10 |
test_openai_assistant.py | OpenAI Assistants API | Scanne un point de terminaison wrapper de l'API Assistants |
| Note | Intervalle de score |
|---|
| A | 90 – 100 |
| B | 75 – 89 |
| C | 60 – 74 |
| D | 40 – 59 |
| F | En dessous de 40 |
| Plateforme | Lien | Objectif |
|---|
| 💬 Discord | discord.gg/m7wAxEv3 | Support, contributeurs, discussion |
| 🐦 Twitter/X | @crucible_sec | Mises à jour et versions |
| 📦 PyPI | crucible-security | Installation |
| 🌐 Site web | crucible-security.github.io/crucible-website/ | Documentation et informations |