एक बार सेवा चलने पर, आप A.I.G वेब इंटरफ़ेस को यहाँ एक्सेस कर सकते हैं:
`http://localhost:8088`
<br>

#### OpenClaw से उपयोग करें

आप `aig-scanner` कौशल के माध्यम से OpenClaw चैट से सीधे A.I.G को भी कॉल कर सकते हैं।```bash
clawhub install aig-scanner

### 🌟 ऑनलाइन प्रो संस्करण आज़माएं
उन्नत सुविधाओं और बेहतर प्रदर्शन के साथ प्रो संस्करण का अनुभव लें। प्रो संस्करण के लिए एक [निमंत्रण कोड](https://wj.qq.com/s2/25099467/25vn/) की आवश्यकता होती है और उन योगदानकर्ताओं को प्राथमिकता दी जाती है जिन्होंने issues, pull requests या discussions जमा किए हैं, या समुदाय को बढ़ाने में सक्रिय रूप से मदद करते हैं। देखें: [https://aigsec.ai/](https://aigsec.ai/).

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<br>

## ✨ विशेषताएं

### 🔍 aig-skill-scan प्रदर्शन और कवरेज

विभिन्न LLMs के साथ [SkillTrustBench](https://matrix.tencent.com/skilltrustbench/) पर प्रदर्शन:

| # | मॉडल | F1 | Precision | Recall | FPR |
|:--|:------|:---|:----------|:-------|:----|
| 1 | Claude Opus 4.6 | **0.9848** | 0.9725 | **0.9974** | 0.0663 |
| 2 | GLM 5.1 | 0.9836 | 0.9701 | **0.9974** | 0.0723 |
| 3 | Gemini 3.5 Flash | 0.9792 | **0.9947** | 0.9641 | **0.0120** |
| 4 | Kimi 2.6 | 0.9780 | 0.9895 | 0.9667 | 0.0241 |
| 5 | DeepSeek v4 Flash | 0.9740 | 0.9868 | 0.9615 | 0.0301 |

Skill सुरक्षा जोखिमों की 9 श्रेणियों को कवर करता है (SkillTrustBench T01–T09):

| Layer | Risks |
|:------|:--------|
| A · निर्देश और मेमोरी | T01 Skill निर्देश अपहरण, T02 मेमोरी विषाक्तता |
| B · कोड निष्पादन | T03 रिमोट पेलोड डाउनलोड और निष्पादन, T04 एम्बेडेड दुर्भावनापूर्ण कोड |
| C · सिस्टम विशेषाधिकार | T05 विशेषाधिकार वृद्धि और अनधिकृत पहुंच, T06 सिस्टम स्थायित्व |
| D · टूलचेन और निर्भरताएं | T07 टूल अपहरण और स्पूफिंग, T08 असुरक्षित निर्भरताएं |
| E · Skill कोड गुणवत्ता | T09 असुरक्षित कोडिंग प्रथाएं |

पूर्ण लीडरबोर्ड और विवरण के लिए, [SkillTrustBench](https://matrix.tencent.com/skilltrustbench/) पर जाएं।

### 🔬 सुरक्षा स्कैनिंग और मूल्यांकन

| Feature | More Info |
|:--------|:------------|
| **[ClawScan(OpenClaw&nbsp;Security&nbsp;Scan)](https://matrix.tencent.com/clawscan)** | OpenClaw सुरक्षा जोखिमों के एक-क्लिक मूल्यांकन का समर्थन करता है। यह असुरक्षित कॉन्फ़िगरेशन, Skill जोखिम, CVE कमजोरियों और गोपनीयता रिसाव का पता लगाता है।  |
| **Agent&nbsp;Scan** | यह एक स्वतंत्र, मल्टी-एजेंट स्वचालित स्कैनिंग ढांचा है। इसे AI एजेंट वर्कफ़्लो की सुरक्षा का मूल्यांकन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह Dify और Coze सहित विभिन्न प्लेटफ़ॉर्म पर चलने वाले एजेंटों का सहज समर्थन करता है। |
| **MCP&nbsp;Server&nbsp;&&nbsp;Agent&nbsp;Skills&nbsp;scan** | यह सुरक्षा जोखिमों की 14 प्रमुख श्रेणियों का गहन पता लगाता है। यह पता लगाना MCP सर्वर और Agent Skills दोनों पर लागू होता है। यह सोर्स कोड और रिमोट URLs दोनों से स्कैनिंग का लचीला समर्थन करता है। |
| **AI&nbsp;infra&nbsp;vulnerability&nbsp;scan** | यह स्कैनर 100 से अधिक AI फ्रेमवर्क घटकों की सटीक पहचान करता है। यह 2000 से अधिक ज्ञात CVE कमजोरियों को कवर करता है। समर्थित फ्रेमवर्क में Ollama, ComfyUI, vLLM, n8n, Triton Inference Server और अन्य शामिल हैं। |
| **Jailbreak&nbsp;Evaluation** | यह सावधानीपूर्वक तैयार किए गए डेटासेट का उपयोग करके प्रॉम्प्ट सुरक्षा जोखिमों का आकलन करता है। मूल्यांकन मजबूती का परीक्षण करने के लिए कई हमले के तरीकों को लागू करता है। यह विस्तृत क्रॉस-मॉडल तुलना क्षमताएँ भी प्रदान करता है। |

<details>
<summary><strong>💎 अतिरिक्त लाभ</strong></summary>

- 🖥️ **आधुनिक वेब इंटरफ़ेस**: एक-क्लिक स्कैनिंग और रीयल-टाइम प्रगति ट्रैकिंग के साथ उपयोगकर्ता-अनुकूल UI
- 🔌 **संपूर्ण API**: आसान एकीकरण के लिए पूर्ण इंटरफ़ेस दस्तावेज़ीकरण और Swagger विनिर्देश
- 🤖 **Agent-Ready**: ClawHub पर प्लग-एंड-प्ले एजेंट स्किल्स — [EdgeOne ClawScan](https://clawhub.ai/aigsec/edgeone-clawscan), [EdgeOne Skill Scanner](https://clawhub.ai/aigsec/edgeone-skill-scanner), और [AIG Scanner](https://clawhub.ai/aigsec/aig-scanner) — सुरक्षा स्कैनिंग को किसी भी AI एजेंट वर्कफ़्लो में सहज रूप से एम्बेड करें
- 🌐 **बहु-भाषा**: स्थानीयकृत दस्तावेज़ीकरण के साथ चीनी और अंग्रेजी इंटरफ़ेस
- 🐳 **क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म**: Docker-आधारित परिनियोजन के साथ Linux, macOS और Windows समर्थन
- 🆓 **मुफ़्त और ओपन सोर्स**: Apache 2.0 लाइसेंस के तहत पूरी तरह से मुफ़्त
</details>

<br />


## 🖼️ प्रदर्शनी

### A.I.G मुख्य इंटरफ़ेस
![A.I.G Main Page](https://raw.githubusercontent.com/tencent/ai-infra-guard/HEAD/img/aig.gif)

### प्लगइन प्रबंधन
![Plugin Management](https://raw.githubusercontent.com/tencent/ai-infra-guard/HEAD/img/plugin-gif.gif)

<br />


## 🗺️ त्वरित उपयोग गाइड

> परिनियोजन के बाद, अपने ब्राउज़र में `http://localhost:8088` खोलें।

### AI इंफ्रास्ट्रक्चर कमजोरी स्कैन

**लक्ष्य URL / IP के रूप में क्या दर्ज करें?**

लक्ष्य उस **चालू AI सेवा का नेटवर्क पता** है जिसे आप स्कैन करना चाहते हैं - GitHub URL या सोर्स कोड पथ नहीं। A.I.G लाइव सेवा से जुड़ता है और ज्ञात CVE कमजोरियों के लिए उसका फिंगरप्रिंट लेता है।

| Scenario | Example target |
|:---------|:--------------|
| स्थानीय रूप से चलने वाला vLLM इंस्टेंस | `http://127.0.0.1:8000` |
| आपके LAN पर एक Ollama सर्वर | `http://192.168.1.100:11434` |
| आंतरिक रूप से एक्सपोज़ किया गया ComfyUI इंस्टेंस | `http://10.0.0.5:8188` |
| कई होस्ट (प्रति पंक्ति एक) | `192.168.1.0/24` (CIDR), `10.0.0.1-10.0.0.20` (रेंज) |

**चरण-दर-चरण: स्थानीय vLLM इंस्टेंस स्कैन करें**

1. vLLM को सामान्य रूप से शुरू करें (जैसे `python -m vllm.entrypoints.api_server --model meta-llama/...`)
2. A.I.G वेब UI में, **"AI基础设施安全扫描 / AI Infra Scan"** पर क्लिक करें
3. `http://127.0.0.1:8000` दर्ज करें (या वह IP/पोर्ट जहाँ vLLM सुन रहा है)
4. **Start Scan** पर क्लिक करें - A.I.G सेवा का फिंगरप्रिंट लेगा और इसे 2000+ ज्ञात CVEs से मिलाएगा
5. रिपोर्ट देखें: घटक संस्करण, मिलान की गई कमजोरियाँ, गंभीरता और सुधार लिंक

> 💡 **सुझाव**: विशेष रूप से vLLM के *nightly* बिल्ड को स्कैन करने के लिए, बस उस nightly बिल्ड को चलाएं और A.I.G को उसके पते पर इंगित करें। स्कैनर संस्करण का स्वचालित रूप से पता लगाता है।

### MCP सर्वर और Agent Skills स्कैन

या तो एक **रिमोट URL** दर्ज करें (जैसे `https://github.com/user/mcp-server`) या **स्थानीय सोर्स आर्काइव अपलोड करें** - किसी चालू इंस्टेंस की आवश्यकता नहीं है।

### Jailbreak मूल्यांकन

**Settings → Model Config** में लक्ष्य LLM के API एंडपॉइंट (base URL + API key) को कॉन्फ़िगर करें, फिर एक डेटासेट चुनें और मूल्यांकन शुरू करें।

---

## 📖 उपयोगकर्ता गाइड

हमारे ऑनलाइन दस्तावेज़ीकरण पर जाएं: [https://tencent.github.io/AI-Infra-Guard/](https://tencent.github.io/AI-Infra-Guard/)

अधिक विस्तृत FAQs और समस्या निवारण गाइड के लिए, हमारे [दस्तावेज़ीकरण](https://tencent.github.io/AI-Infra-Guard/?menu=faq) पर जाएं।
<br />
<br>

## 🔧 API दस्तावेज़ीकरण

A.I.G कार्य निर्माण APIs का एक व्यापक सेट प्रदान करता है जो AI infra scan, MCP Server Scan और Jailbreak Evaluation क्षमताओं का समर्थन करता है।

प्रोजेक्ट चलने के बाद, संपूर्ण API दस्तावेज़ीकरण देखने के लिए `http://localhost:8088/docs/index.html` पर जाएं।

विस्तृत API उपयोग निर्देशों, पैरामीटर विवरण और संपूर्ण उदाहरण कोड के लिए, कृपया [संपूर्ण API दस्तावेज़ीकरण](https://github.com/tencent/ai-infra-guard/blob/HEAD/api.md) देखें।
<br />
<br>

## 📝 योगदान गाइड

विस्तार योग्य प्लगइन फ्रेमवर्क A.I.G की वास्तुकला की आधारशिला के रूप में कार्य करता है, जो प्लगइन और फीचर योगदान के माध्यम से समुदाय के नवाचार को आमंत्रित करता है।

### प्लगइन योगदान नियम
1.  **फिंगरप्रिंट नियम**: `data/fingerprints/` निर्देशिका में नई YAML फिंगरप्रिंट फ़ाइलें जोड़ें।
2.  **कमजोरी नियम**: `data/vuln/` निर्देशिका में नई कमजोरी स्कैन नियम जोड़ें।
3.  **MCP प्लगइन्स**: `data/mcp/` निर्देशिका में नए MCP सुरक्षा स्कैन नियम जोड़ें।
4.  **Jailbreak मूल्यांकन डेटासेट**: `data/eval` निर्देशिका में नए Jailbreak मूल्यांकन डेटासेट जोड़ें।

कृपया मौजूदा नियम प्रारूपों का संदर्भ लें, नई फ़ाइलें बनाएं और उन्हें Pull Request के माध्यम से जमा करें।

### योगदान करने के अन्य तरीके
- 🐛 [बग रिपोर्ट करें](https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard/issues)
- 💡 [नई सुविधा सुझाएं](https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard/issues)
- ⭐ [दस्तावेज़ीकरण बेहतर बनाएं](https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard/pulls)
<br />
<br />

## 🛡️ टीम के बारे में

यह प्रोजेक्ट **Tencent Zhuque Lab** द्वारा संचालित और विकसित किया गया है, जो Tencent Security Platform Department का हिस्सा है। 2019 में स्थापित, [Tencent Zhuque Lab](https://matrix.tencent.com/) एक शीर्ष-स्तरीय सुरक्षा अनुसंधान प्रयोगशाला है जो AI सुरक्षा क्षेत्र में वास्तविक दुनिया के आक्रामक और रक्षात्मक अनुसंधान और अत्याधुनिक तकनीक पर केंद्रित है, जिसमें बड़े मॉडल सुरक्षा, AI एजेंट सुरक्षा, AI-सशक्त सुरक्षा और AI-जनित सामग्री का पता लगाना शामिल है।

टीम ने **NVIDIA, Google और Microsoft** जैसे प्रमुख विक्रेताओं के साथ-साथ **OpenClaw, Linux और Hugging Face** जैसे ओपन-सोर्स समुदायों को बड़ी संख्या में उच्च-जोखिम वाली कमजोरियों को ठीक करने में मदद की है, और उनके द्वारा सार्वजनिक रूप से स्वीकार किया गया है।

हमने AI Red Team Security Testing Platform <b>A.I.G (AI-Infra-Guard)</b> और **Zhuque AI Detection Assistant** सहित ओपन-सोर्स AI सुरक्षा उत्पाद जारी किए हैं। हमारा शोध **Black Hat, DEF CON, ICLR, CVPR, NeurIPS और ACL** जैसे शीर्ष अंतर्राष्ट्रीय सुरक्षा और AI सम्मेलनों में व्यापक रूप से प्रकाशित हुआ है, और हमने *"AI Security: Technology and Practice"* पुस्तक का लेखन किया है।

### 👥 मुख्य सदस्य और योगदान

| भूमिका | सदस्य | योगदान |
| --- | --- | --- |
| Tencent Security Platform Department के प्रमुख | **Yong Yang** | A.I.G की शुरुआत की और AI एजेंट नियंत्रण-हानि जोखिमों का स्वचालित मूल्यांकन प्रस्तावित किया, प्लेटफ़ॉर्म के विस्तार को AI इंफ्रास्ट्रक्चर कमजोरी स्कैनिंग से एजेंट निष्पादन जोखिम, टूल दुरुपयोग और अनुमति-सीमा मूल्यांकन तक मार्गदर्शन किया। |
| Tencent Zhuque Lab के प्रमुख | **Xing Zheng** | स्वचालित कमजोरी-अद्यतन और बेंचमार्क-संरेखण तंत्र प्रस्तावित किया, जिससे AI Infra फिंगरप्रिंट्स, CVE/GHSA नियम और बेंचमार्क लगातार विकसित होते रहें। |
| परियोजना प्रमुख | **Nicky** | अत्याधुनिक सुरक्षा अनुसंधान, उत्पाद योजना, तकनीकी-मार्ग निर्णय, आंतरिक और बाहरी सहयोग और संचार। |
| तकनीकी प्रमुख | **Python** | समग्र वास्तुकला डिज़ाइन, मुख्य मॉड्यूल विकास और संस्करण पुनरावृत्ति। |
| मुख्य योगदानकर्ता | **Zona** | फ्रंटएंड इंटरैक्शन, उत्पाद अनुभव, समुदाय संचालन और उपयोगकर्ता-फीडबैक लूप। |
| मुख्य योगदानकर्ता | **Fyoung** | AI Infra कमजोरी घटक फिंगरप्रिंट अद्यतन और बेंचमार्क प्रणाली निर्माण। |
| मुख्य योगदानकर्ता | **Xiangfan** | Skill जोखिमों और एजेंट नियंत्रण-हानि परिदृश्यों के लिए सुरक्षा क्षमता विकास। |
| मुख्य योगदानकर्ता | **Elwood** | एजेंट सुरक्षा स्कैनिंग क्षमताओं को बढ़ाना और तकनीकी रिपोर्ट अद्यतन करना। |
| मुख्य योगदानकर्ता | **Robert** | LLM सुरक्षा आकलन और jailbreak-मूल्यांकन रणनीति संचालन। |
| मुख्य योगदानकर्ता | **Zoe** | LLM सुरक्षा आकलन, jailbreak मूल्यांकन और मॉडल-एकीकरण मॉड्यूल विकास। |
| योगदानकर्ता | **Ronin** | AI एजेंट सुरक्षा स्कैनिंग विकास में भाग लिया। |
| योगदानकर्ता | **Rsin** | समुदाय संचालन और अभियान संचार में भाग लिया। |

<br />

## 🙏 आभार

### 🎓 शैक्षणिक सहयोग

हम अपने शैक्षणिक साझेदारों को उनके शोध योगदान और तकनीकी समर्थन के लिए धन्यवाद देते हैं।

#### <img src="https://raw.githubusercontent.com/tencent/ai-infra-guard/HEAD/img/%E5%8C%97%E5%A4%A7%E6%9C%AA%E6%9D%A5%E7%BD%91%E7%BB%9C%E9%87%8D%E7%82%B9%E5%AE%9E%E9%AA%8C%E5%AE%A42.png" height="30" align="middle"/>
<table>
  <tr>
    <td align="center" width="90">
      <a href="#">
        <img src="https://avatars.githubusercontent.com/u/0?v=4" width="70px;" style="border-radius: 50%;" alt=""/>
      </a>
      <br />
      <a href="#">
        <sub><b>Prof.&nbsp;hui&nbsp;Li</b></sub>
      </a>
    </td>
    <td align="center" width="90">
      <a href="https://github.com/TheBinKing">
        <img src="https://avatars.githubusercontent.com/TheBinKing" width="70px;" style="border-radius: 50%;" alt=""/>
      </a>
      <br />
      <a href="mailto:[email protected]">
        <sub><b>Bin&nbsp;Wang</b></sub>
      </a>
    </td>
    <td align="center" width="90">
      <a href="https://github.com/KPGhat">
        <img src="https://avatars.githubusercontent.com/KPGhat" width="70px;" style="border-radius: 50%;" alt=""/>
      </a>
      <br />
      <a href="mailto:[email protected]">
        <sub><b>Zexin&nbsp;Liu</b></sub>
      </a>
    </td>
    <td align="center" width="90">
      <a href="https://github.com/GioldDiorld">
        <img src="https://avatars.githubusercontent.com/GioldDiorld" width="70px;" style="border-radius: 50%;" alt=""/>
      </a>
      <br />
      <a href="mailto:[email protected]">
        <sub><b>Hao&nbsp;Yu</b></sub>
      </a>
    </td>
    <td align="center" width="90">
      <a href="https://github.com/Jarvisni">
        <img src="https://avatars.githubusercontent.com/Jarvisni" width="70px;" style="border-radius: 50%;" alt=""/>
      </a>
      <br />
      <a href="mailto:[email protected]">
        <sub><b>Ao&nbsp;Yang</b></sub>
      </a>
    </td>
    <td align="center" width="90">
      <a href="https://github.com/Zhengxi7">
        <img src="https://avatars.githubusercontent.com/Zhengxi7" width="70px;" style="border-radius: 50%;" alt=""/>
      </a>
      <br />
      <a href="mailto:[email protected]">
        <sub><b>Zhengxi&nbsp;Lin</b></sub>
      </a>
    </td>
  </tr>
</table>

#### <img src="https://raw.githubusercontent.com/tencent/ai-infra-guard/HEAD/img/%E5%A4%8D%E6%97%A6%E5%A4%A7%E5%AD%A62.png" height="30" align="middle" style="vertical-align: middle;"/>

<table>
  <tr>
    <td align="center" width="120">
      <a href="https://yangzhemin.github.io/">
        <img src="https://avatars.githubusercontent.com/yangzhemin" width="70px;" style="border-radius: 50%;" alt=""/>
      </a>
      <br />
      <a href="mailto:[email protected]">
        <sub><b>Prof.&nbsp;Zhemin&nbsp;Yang</b></sub>
      </a>
    </td>
    <td align="center" width="100">
      <a href="https://github.com/kangwei-zhong">
        <img src="https://avatars.githubusercontent.com/kangwei-zhong" width="70px;" style="border-radius: 50%;" alt=""/>
      </a>
      <br />
      <a href="mailto:[email protected]">
        <sub><b>Kangwei&nbsp;Zhong</b></sub>
      </a>
    </td>
    <td align="center" width="90">
      <a href="https://github.com/MoonBirdLin">
        <img src="https://avatars.githubusercontent.com/MoonBirdLin" width="70px;" style="border-radius: 50%;" alt=""/>
      </a>
      <br />
      <a href="mailto:[email protected]">
        <sub><b>Jiapeng&nbsp;Lin</b></sub>
      </a>
    </td>
    <td align="center" width="90">
      <a href="https://vanilla-tiramisu.github.io/">
        <img src="https://avatars.githubusercontent.com/vanilla-tiramisu" width="70px;" style="border-radius: 50%;" alt=""/>
      </a>
      <br />
      <a href="mailto:[email protected]">
        <sub><b>Cheng&nbsp;Sheng</b></sub>
      </a>
    </td>
  </tr>
</table>
<br>

### 👥 योगदान करने वाले डेवलपर्स के प्रति आभार
A.I.G प्रोजेक्ट में योगदान देने वाले सभी डेवलपर्स को धन्यवाद।
<br />
<table border="0" cellspacing="0" cellpadding="0">
  <tr>
    <td width="33%"><img src="https://raw.githubusercontent.com/tencent/ai-infra-guard/HEAD/img/keen_lab_logo.svg" alt="Keen Lab" height="85%"></td>
    <td width="33%"><img src="https://raw.githubusercontent.com/tencent/ai-infra-guard/HEAD/img/wechat_security.png" alt="WeChat Security" height="85%"></td>
    <td width="33%"><img src="https://raw.githubusercontent.com/tencent/ai-infra-guard/HEAD/img/fit_sec_logo.png" alt="Fit Security" height="85%"></td>
  </tr>
</table>
<a href="https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard/graphs/contributors">
  <img src="https://contrib.rocks/image?repo=Tencent/AI-Infra-Guard" />
</a>
<br>
<br>

### 🤝 हमारे उपयोगकर्ताओं के प्रति सराहना

निम्नलिखित संगठनों और टीमों के उपयोगकर्ताओं को A.I.G का उपयोग करने और उनकी बहुमूल्य प्रतिक्रिया के लिए धन्यवाद।

<br>
<div align="center">
<img src="https://raw.githubusercontent.com/tencent/ai-infra-guard/HEAD/img/tencent.png" alt="Tencent" height="28px">
<img src="https://raw.githubusercontent.com/tencent/ai-infra-guard/HEAD/img/deepseek.png" alt="DeepSeek" height="38px">
<img src="https://raw.githubusercontent.com/tencent/ai-infra-guard/HEAD/img/antintl.svg" alt="Antintl" height="45px">
<img src="https://raw.githubusercontent.com/tencent/ai-infra-guard/HEAD/img/lenovo.png" alt="Lenovo" height="35px">
<img src="https://raw.githubusercontent.com/tencent/ai-infra-guard/HEAD/img/ICBC.jpg" alt="ICBC" height="40px">
<img src="https://raw.githubusercontent.com/tencent/ai-infra-guard/HEAD/img/vivo.png" alt="Vivo" height="30px">
<img src="https://raw.githubusercontent.com/tencent/ai-infra-guard/HEAD/img/oppo.png" alt="Oppo" height="30px">
<img src="https://raw.githubusercontent.com/tencent/ai-infra-guard/HEAD/img/haier.png" alt="Haier" height="30px">
<img src="https://raw.githubusercontent.com/tencent/ai-infra-guard/HEAD/img/abc.png" alt="Abc" height="40px">
<img src="https://raw.githubusercontent.com/tencent/ai-infra-guard/HEAD/img/JkOvmDOXpr.png" alt="招商银行" height="40px">
<img src="https://raw.githubusercontent.com/tencent/ai-infra-guard/HEAD/img/%E4%B8%AD%E5%9B%BD%E7%94%B5%E4%BF%A1.png" alt="中国电信" height="40px">
<img src="https://raw.githubusercontent.com/tencent/ai-infra-guard/HEAD/img/bilibili.jpg" alt="Bilibili" height="38px">
<img src="https://raw.githubusercontent.com/tencent/ai-infra-guard/HEAD/img/qunar.png" alt="Qunar" height="35px">
<img src="https://raw.githubusercontent.com/tencent/ai-infra-guard/HEAD/img/%E8%9C%9C%E9%9B%AA%E5%86%B0%E5%9F%8E.png" alt="蜜雪冰城" height="40px">
<img src="https://raw.githubusercontent.com/tencent/ai-infra-guard/HEAD/img/IDG.webp" alt="IDG" height="55px">
<img src="https://raw.githubusercontent.com/tencent/ai-infra-guard/HEAD/img/kingdee.png" alt="kingdee" height="40px">
<img src="https://raw.githubusercontent.com/tencent/ai-infra-guard/HEAD/img/unicom.png" alt="联通数科" height="40px">
<img src="https://raw.githubusercontent.com/tencent/ai-infra-guard/HEAD/img/changan.png" alt="长安汽车" height="40px">
<img src="https://raw.githubusercontent.com/tencent/ai-infra-guard/HEAD/img/tiane.png" alt="天鹅到家" height="35px">
</div>

<div align="center">
<img src="https://raw.githubusercontent.com/tencent/ai-infra-guard/HEAD/img/%E6%B8%85%E5%8D%8E%E5%A4%A7%E5%AD%A6.jpg" alt="清华大学" height="40px">
<img src="https://raw.githubusercontent.com/tencent/ai-infra-guard/HEAD/img/%E5%8C%97%E4%BA%AC%E5%A4%A7%E5%AD%A6.png" alt="北京大学" height="40px">
<img src="https://raw.githubusercontent.com/tencent/ai-infra-guard/HEAD/img/nanyang.png" alt="南洋理工大学" height="40px">
<img src="https://raw.githubusercontent.com/tencent/ai-infra-guard/HEAD/img/fudan.png" alt="复旦大学" height="40px">
<img src="https://raw.githubusercontent.com/tencent/ai-infra-guard/HEAD/img/%E6%B5%99%E6%B1%9F%E5%A4%A7%E5%AD%A6.png" alt="浙江大学" height="40px">
<img src="https://raw.githubusercontent.com/tencent/ai-infra-guard/HEAD/img/%E5%8D%97%E4%BA%AC%E5%A4%A7%E5%AD%A6.png" alt="南京大学" height="40px">
<img src="https://raw.githubusercontent.com/tencent/ai-infra-guard/HEAD/img/wuhan.png" alt="武汉大学" height="40px">
<img src="https://raw.githubusercontent.com/tencent/ai-infra-guard/HEAD/img/An-NajahNationalUniversity.png" alt="An-Najah National University" height="40px">
<img src="https://raw.githubusercontent.com/tencent/ai-infra-guard/HEAD/img/%E8%A5%BF%E5%AE%89%E4%BA%A4%E9%80%9A%E5%A4%A7%E5%AD%A6.png" alt="西安交通大学" height="40px">
<img src="https://raw.githubusercontent.com/tencent/ai-infra-guard/HEAD/img/huazhong.png" alt="华中科技大学" height="45px">
<img src="https://raw.githubusercontent.com/tencent/ai-infra-guard/HEAD/img/%E5%8D%97%E5%BC%80%E5%A4%A7%E5%AD%A6.jpg" alt="南开大学" height="45px">
<img src="https://raw.githubusercontent.com/tencent/ai-infra-guard/HEAD/img/%E5%9B%9B%E5%B7%9D%E5%A4%A7%E5%AD%A6.png" alt="四川大学" height="40px">
<img src="https://raw.githubusercontent.com/tencent/ai-infra-guard/HEAD/img/Binus_University.svg" alt="Binus University" height="45px">
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यदि आप कोड सुरक्षा में रुचि रखते हैं, तो [A.S.E (AICGSecEval)](https://github.com/Tencent/AICGSecEval) देखें, जो Tencent Wukong Code Security Team द्वारा ओपन-सोर्स किया गया उद्योग का पहला रिपॉजिटरी-स्तरीय AI-जनित कोड सुरक्षा मूल्यांकन फ्रेमवर्क है।




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## 📖 उद्धरण

यदि आप अपने शोध में A.I.G का उपयोग करते हैं, तो कृपया उद्धृत करें:```bibtex
@misc{Tencent_AI-Infra-Guard_2025,
  author={{Tencent Zhuque Lab}},
  title={{AI-Infra-Guard: A Comprehensive, Intelligent, and Easy-to-Use AI Red Teaming Platform}},
  year={2025},
  howpublished={GitHub repository},
  url={https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard}
}