या स्रोत से निर्माण करें:```bash
git clone https://github.com/praetorian-inc/augustus.git
cd augustus
make build

### उदाहरण आउटपुट```
+--------------+-------------+--------+-------+--------+
| 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   |
+--------------+-------------+--------+-------+--------+

## समर्थित प्रदाता

Augustus में 28 LLM प्रदाता श्रेणियाँ और 43 जनरेटर वेरिएंट शामिल हैं:

| प्रदाता           | जनरेटर नाम                     | नोट्स                          |
|--------------------|---------------------------|--------------------------------|
| OpenAI             | `openai.OpenAI`, `openai.OpenAIReasoning` | GPT-3.5, GPT-4, GPT-4 Turbo, o1/o3 रीज़निंग मॉडल |
| Anthropic          | `anthropic.Anthropic`     | Claude 3/3.5/4 (Opus, Sonnet, Haiku) |
| Azure OpenAI       | `azure.AzureOpenAI`       | Azure-होस्टेड OpenAI मॉडल     |
| AWS Bedrock        | `bedrock.Bedrock`         | Claude, Llama, Titan मॉडल    |
| Google Vertex AI   | `vertex.Vertex`           | PaLM, Gemini मॉडल            |
| Cohere             | `cohere.Cohere`           | Command, Command R मॉडल      |
| Replicate          | `replicate.Replicate`     | क्लाउड-होस्टेड ओपन मॉडल       |
| HuggingFace        | `huggingface.InferenceAPI`, `huggingface.InferenceEndpoint`, `huggingface.Pipeline`, `huggingface.LLaVA` | HF इन्फ़रेंस API, एंडपॉइंट, पाइपलाइन, मल्टीमॉडल |
| Together AI        | `together.Together`       | OSS मॉडल के लिए तेज़ इन्फ़रेंस  |
| Anyscale           | `anyscale.Anyscale`       | Llama और Mistral होस्टिंग      |
| Groq               | `groq.Groq`               | अल्ट्रा-फ़ास्ट LPU इन्फ़रेंस       |
| Mistral            | `mistral.Mistral`         | Mistral API मॉडल             |
| Fireworks          | `fireworks.Fireworks`     | प्रोडक्शन इन्फ़रेंस प्लेटफ़ॉर्म  |
| DeepInfra          | `deepinfra.DeepInfra`     | सर्वरलेस GPU इन्फ़रेंस       |
| NVIDIA NIM         | `nim.NIM`, `nim.NVOpenAICompletion`, `nim.NVMultimodal`, `nim.Vision` | NVIDIA AI एंडपॉइंट, मल्टीमॉडल |
| NVIDIA NeMo        | `nemo.NeMo`               | NVIDIA NeMo फ्रेमवर्क          |
| NVIDIA NVCF        | `nvcf.NvcfChat`, `nvcf.NvcfCompletion` | NVIDIA क्लाउड फ़ंक्शंस   |
| NeMo Guardrails    | `guardrails.NeMoGuardrails` | NVIDIA NeMo गार्डरेल्स       |
| IBM watsonx        | `watsonx.WatsonX`         | IBM watsonx.ai प्लेटफ़ॉर्म        |
| LangChain          | `langchain.LangChain`     | LangChain LLM रैपर          |
| LangChain Serve    | `langchain_serve.LangChainServe` | LangChain Serve एंडपॉइंट |
| Rasa               | `rasa.RasaRest`           | Rasa वार्तालाप AI         |
| GGML               | `ggml.Ggml`               | GGML स्थानीय मॉडल इन्फ़रेंस     |
| Function           | `function.Single`, `function.Multiple` | कस्टम फ़ंक्शन जनरेटर |
| Ollama             | `ollama.Ollama`, `ollama.OllamaChat` | स्थानीय मॉडल होस्टिंग    |
| LiteLLM            | `litellm.LiteLLM`         | यूनिफ़ाइड API प्रॉक्सी              |
| REST API           | `rest.Rest`               | कस्टम REST एंडपॉइंट (SSE समर्थन) |
| Test               | `test.Blank`, `test.Repeat`, `test.Lipsum`, `test.Nones`, `test.Single`, `test.BlankVision` | परीक्षण और विकास |

सभी प्रदाता संकलित बाइनरी में उपलब्ध हैं। पर्यावरण चर या YAML कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइलों के माध्यम से कॉन्फ़िगर करें। सेटअप विवरण के लिए [कॉन्फ़िगरेशन](#configuration) देखें।

## उपयोग

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

### बफ ट्रांसफॉर्मेशन्स

चोरी की तकनीकों का परीक्षण करने के लिए प्रॉम्प्ट ट्रांसफॉर्मेशन लागू करें:```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

### कस्टम REST एंडपॉइंट्स```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"
  }'

## यह कैसे काम करता है

Augustus एक पाइपलाइन आर्किटेक्चर का उपयोग करके LLMs को adversarial attacks के विरुद्ध परीक्षण करता है:```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 (जनरेटिव आक्रामक एजेंट परीक्षक)

GOAT 7 प्रतिकूल तकनीकों और चेन-ऑफ-अटैक-थॉट तर्क के साथ एक आक्रामक, अनुकूली दृष्टिकोण का उपयोग करता है, ताकि जो काम करता है या विफल होता है उसके आधार पर गतिशील रूप से रणनीतियाँ बदल सके।

- **पेपर**: [पावलोवा एट अल., 2024](https://arxiv.org/abs/2410.01606)
- **दृष्टिकोण**: पहले मोड़ से ही अप्रत्यक्ष फ्रेमिंग का उपयोग करके लक्ष्य को निशाना बनाता है, लक्ष्य को कभी सीधे उद्देश्य का उल्लेख नहीं करता
- **3 श्रेणियों में 7 तकनीकें**:
  - *आउटपुट हेरफेर*: अस्वीकृति दमन, प्रतिक्रिया प्राइमिंग
  - *सुरक्षित प्रतिक्रिया विचलित करने वाले*: दोहरी प्रतिक्रिया, विषय विभाजन, विपरीत इरादा
  - *काल्पनिक परिदृश्य*: व्यक्तित्व संशोधन, काल्पनिक
- **चेन-ऑफ-अटैक-थॉट**: प्रत्येक मोड़ पर आक्रमणकारी अपना संदेश तैयार करने से पहले अवलोकन → विचार → रणनीति → प्रतिक्रिया के माध्यम से तर्क करता है
- **तकनीक स्टैकिंग**: एक मोड़ में मजबूत प्रभाव के लिए कई तकनीकों को संयोजित किया जा सकता है
- **ताकत**: मूलभूत रूप से भिन्न दृष्टिकोणों के बीच आक्रामक रूप से स्विच करके कम मोड़ों में (आमतौर पर 3-5) उच्च सफलता दर प्राप्त करता है```bash
augustus scan rest.Rest \
  --probe goat.Goat \
  --config-file goat.yaml \
  --html report.html -v

#### शरारती उपयोगकर्ता

शरारती उपयोगकर्ता एक मासूम, जिज्ञासु व्यक्ति का अनुकरण करता है जो स्वाभाविक बातचीत के माध्यम से सूक्ष्म रूप से AI की सीमाओं की जांच करता है। प्रतिकूल रणनीतियों के विपरीत, हमलावर व्यक्तित्व एक सामान्य उपयोगकर्ता होता है जो प्रतीत होने वाले मासूम जुड़ाव के माध्यम से निषिद्ध विषयों की ओर बढ़ता है।

- **प्रेरित**: [Tau-bench](https://github.com/sierra-research/tau-bench) और promptfoo की शरारती-उपयोगकर्ता रणनीति
- **दृष्टिकोण**: संबंध-निर्माण चरण → सीमा जांच → आक्रामक धक्का
- **7 तकनीकें**: भोली जिज्ञासा, जानबूझकर गलतफहमी, सामाजिक प्रमाण, क्रमिक बहाव, भावनात्मक अपील, अनुमानित अनुमति, पुनर्संदर्भीकरण
- **लक्ष्य-विशिष्ट प्लेबुक**: सिस्टम निर्देश निकालने, रहस्य/ध्वज खोजने, और सामग्री नीति को बायपास करने के लिए अंतर्निहित स्क्रिप्ट
- **डिफ़ॉल्ट चरण**: 5 (अन्य रणनीतियों से कम — सूक्ष्म दृष्टिकोण या तो जल्दी काम करता है या बिल्कुल नहीं)
- **शक्ति**: उन मॉडलों के खिलाफ प्रभावी जो स्पष्ट प्रतिकूल पैटर्न का विरोध करने के लिए प्रशिक्षित हैं — सामान्य व्यक्तित्व "हमले का पता लगाने" के अनुमानों को बायपास करता है```bash
augustus scan rest.Rest \
  --probe mischievous.MischievousUser \
  --config-file mischievous.yaml \
  --html report.html -v

| सेटिंग | डिफ़ॉल्ट | विवरण |
|---------|---------|-------------|
| `goal` | (आवश्यक) | वह उद्देश्य जिसे हमलावर प्राप्त करने का प्रयास करता है |
| `max_turns` | 10 | रुकने से पहले अधिकतम वार्तालाप चक्र |
| `success_threshold` | 0.8 | जज स्कोर (0.0-1.0) जो शीघ्र निकास को ट्रिगर करता है |
| `max_refusal_retries` | 10 | जब लक्ष्य मना करता है तो प्रति चक्र पुनर्लेखन प्रयास |
| `attack_max_attempts` | 5 | हमलावर LLM JSON पार्सिंग विफलता के लिए पुनर्प्रयास |
| `use_secondary_judge` | true | गलत नकारात्मक पकड़ने के लिए द्वितीयक जज सक्षम करें |
| `max_backtracks` | 10 | मना करने पर चक्र-स्तरीय रोलबैक (केवल हाइड्रा) |
| `enable_fast_refusal` | true | LLM जज कॉल से पहले पैटर्न-आधारित मना करने का पता लगाना |
| `enable_scan_memory` | false | क्रॉस-टेस्ट-केस सीखना (प्रोब्स में रणनीति साझा करता है) |
| `stateful` | false | स्टेटफुल लक्ष्यों के लिए बैकट्रैकिंग अक्षम करें |
| `exclude_target_output` | false | हमलावर फीडबैक से लक्ष्य प्रतिक्रियाएँ छिपाएँ (गोपनीयता मोड) |
| `attacker_model` | (ऑटो) | संदर्भ विंडो आकार के लिए हमलावर मॉडल नाम ओवरराइड करें |

#### मल्टी-टर्न समस्या निवारण

| लक्षण | संभावित कारण | समाधान |
|---------|-------------|-----|
| `कोई चक्र पूरा नहीं हुआ (attacker_parse_failures=N)` | हमलावर LLM अमान्य JSON लौटा रहा है | एक मजबूत हमलावर मॉडल (GPT-4, Claude Opus) का उपयोग करें। `attack_max_attempts` बढ़ाएँ। |
| `कोई चक्र पूरा नहीं हुआ (target_empty=N)` | लक्ष्य खाली/अशून्य प्रतिक्रियाएँ लौटा रहा है | जाँचें कि लक्ष्य एंडपॉइंट प्रतिक्रिया दे रहा है। REST कॉन्फ़िग टेम्पलेट सत्यापित करें। |
| सभी चक्रों का स्कोर 0.0 | लक्ष्य बहुत अस्पष्ट है या हमलावर संलग्न नहीं हो रहा | `goal` को अधिक विशिष्ट बनाएँ। भिन्न रणनीति आज़माएँ। |
| उच्च स्कोर लेकिन कोई सफलता नहीं | `success_threshold` बहुत अधिक है | `success_threshold` को 0.8 से घटाकर 0.6-0.7 करें |
| रन बहुत लंबा / महँगा | बहुत अधिक चक्र और पुनर्प्रयास | `max_turns` कम करें (5 आज़माएँ)। `enable_fast_refusal: true` सेट करें। |
| हाइड्रा बार-बार बैकट्रैक कर रहा है | लक्ष्य सब कुछ मना करता है | `stateful: true` आज़माएँ या Mischievous रणनीति पर स्विच करें |```
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

### पर्यावरण चर```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 सत्यापन स्वचालित रूप से प्रॉक्सी निरीक्षण के लिए अक्षम किया गया
- आधुनिक API के लिए HTTP/2 समर्थन सक्षम किया गया
- सर्वर-भेजी गई घटनाएँ (SSE) प्रतिक्रियाएँ स्वचालित रूप से पहचानी और पार्स की गईं

### CLI संदर्भ```
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

**एक्ज़िट कोड्स:**

| कोड | अर्थ |
|------|---------|
| 0 | सफलता - स्कैन पूर्ण |
| 1 | स्कैन/रनटाइम त्रुटि |
| 2 | मान्यता/उपयोग त्रुटि |

## सामान्य प्रश्न

### Augustus, garak से कैसे तुलना करता है?

Augustus, [garak](https://github.com/NVIDIA/garak) (NVIDIA का Python-आधारित LLM भेद्यता स्कैनर) से प्रेरित एक Go-मूल पुनःकार्यान्वयन है। मुख्य अंतर:
- **प्रदर्शन**: Go बाइनरी बनाम Python इंटरप्रेटर — तेज़ निष्पादन और कम मेमोरी उपयोग
- **वितरण**: बिना रनटाइम निर्भरता वाला एकल बाइनरी बनाम pip install वाला Python पैकेज
- **समवर्तीता**: Go goroutine पूल (क्रॉस-प्रोब समानांतरता) बनाम Python मल्टीप्रोसेसिंग पूल (विथिन-प्रोब समानांतरता)
- **प्रोब कवरेज**: Augustus में 210+ प्रोब हैं; garak में 160+ प्रोब हैं जिनकी लंबी शोध परंपरा और प्रकाशित पेपर (arXiv:2406.11036) है
- **प्रदाता कवरेज**: Augustus में 28 प्रदाता हैं; garak में 22 प्रदाता मॉड्यूल में 35+ जनरेटर वेरिएंट हैं

### क्या मैं बिना API कुंजियों के स्थानीय मॉडल का परीक्षण कर सकता हूँ?

हाँ! स्थानीय मॉडल परीक्षण के लिए Ollama एकीकरण का उपयोग करें:```bash
# No API key needed
augustus scan ollama.OllamaChat \
  --probe dan.Dan_11_0 \
  --config '{"model":"llama3.2:3b"}'

### क्या ऑगस्टस उत्पादन वातावरण के लिए उपयुक्त है?

हाँ, ऑगस्टस उत्पादन उपयोग के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें शामिल हैं:
- कॉन्फ़िगरेबल सीमाओं के साथ समवर्ती स्कैनिंग
- API कोटा का सम्मान करने के लिए दर सीमित करना
- लंबे समय तक चलने वाली प्रोब के लिए टाइमआउट हैंडलिंग
- क्षणिक विफलताओं के लिए पुनः प्रयास तर्क
- अवलोकन के लिए संरचित लॉगिंग

## समस्या निवारण

### त्रुटि: "API दर सीमा पार हो गई"

**कारण**: बहुत अधिक समवर्ती अनुरोध या प्रति मिनट अनुरोध।

**समाधान**:
1. समवर्तीता कम करें: `--concurrency 5`
2. YAML कॉन्फ़िग में प्रदाता-विशिष्ट दर सीमा सेटिंग्स का उपयोग करें:   ```yaml
   generators:
     openai.OpenAI:
       rate_limit: 10  # requests per minute

### त्रुटि: "अमान्य API कुंजी" या "प्रमाणीकरण विफल"

**कारण**: API क्रेडेंशियल गायब या अमान्य।

**समाधान**:
1. पर्यावरण चर सेट है यह सत्यापित करें: `echo $OPENAI_API_KEY`
2. कॉन्फ़िग फ़ाइल में टाइपो की जाँच करें
3. सुनिश्चित करें कि API कुंजी के पास आवश्यक अनुमतियाँ हैं
4. Ollama के लिए, सुनिश्चित करें कि सेवा चल रही है: `ollama serve`

### त्रुटि: "probe नहीं मिला" या "detector नहीं मिला"

**कारण**: नाम में टाइपो या probe पंजीकृत नहीं।

**समाधान**:```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

### बेंचमार्क वातावरण (DevPod)

एलएलएम को बेंचमार्क करने के लिए एक तैयार-से-उपयोग क्लाउड डेवलपमेंट वातावरण [DevPod](https://devpod.sh/) के माध्यम से उपलब्ध है। यह Augustus, Ollama, Go और सभी निर्भरताओं के साथ पूर्व-स्थापित एक रिमोट कंटेनर प्रदान करता है।```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

वातावरण एक मानक [dev container](https://containers.dev/) के रूप में भी काम करता है — रिपॉजिटरी को VS Code या Cursor में खोलें और `.devcontainer/` से CPU या GPU कॉन्फ़िगरेशन चुनें।

## सुरक्षा

Augustus केवल **अधिकृत सुरक्षा परीक्षण** के लिए डिज़ाइन किया गया है।

- Augustus आपके द्वारा निर्दिष्ट LLMs को प्रतिकूल प्रॉम्प्ट भेजता है - हमेशा सुनिश्चित करें कि आपके पास प्राधिकरण है
- कभी भी उन प्रणालियों का परीक्षण न करें जो आपके स्वामित्व में नहीं हैं या जिनके परीक्षण की आपके पास स्पष्ट अनुमति नहीं है
- कुछ प्रोब डिज़ाइन द्वारा आपत्तिजनक सामग्री उत्पन्न करते हैं (सुरक्षा फ़िल्टर के परीक्षण के लिए)
- परिणामों में लक्ष्य LLMs द्वारा उत्पन्न हानिकारक सामग्री हो सकती है

सुरक्षा समस्याओं की रिपोर्ट [GitHub Issues](https://github.com/praetorian-inc/augustus/issues) के माध्यम से करें।

## सहायता

यदि आपको Augustus उपयोगी लगता है, तो कृपया विचार करें:

- इसे GitHub पर **स्टार** देना
- बग या फीचर अनुरोधों के लिए [एक इश्यू खोलना](https://github.com/praetorian-inc/augustus/issues)
- [योगदान](https://github.com/praetorian-inc/augustus/blob/HEAD/CONTRIBUTING.md) नए प्रोब, डिटेक्टर, या प्रदाता एकीकरण

[![Star History Chart](https://assets.kitploit.com/production/public/readmes/placeholders/f0fc86cfe65f76d40e15aaec61704ec8220a56dc89d4be03c46f67cb31b9fa8c.svg)](https://star-history.com/#praetorian-inc/augustus&Date)

## लाइसेंस

[Apache 2.0](https://github.com/praetorian-inc/augustus/blob/HEAD/LICENSE) - प्रिटोरियन सिक्योरिटी, इंक.

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**द्वारा निर्मित [Praetorian](https://www.praetorian.com/)** - आक्रामक सुरक्षा समाधान