AI एजेंटों के लिए सुरक्षा टूलकिट। रेड-टीम प्रॉम्प्ट, MCP पॉइज़निंग का पता लगाएँ,
स्किल फ़ाइलों को स्कैन करें, टॉक्सिक डेटा फ़्लो को ट्रेस करें। 28 एजेंटों पर 225+ टेस्ट।

दस्तावेज़ · MCP रजिस्ट्री · डैशबोर्ड · ब्लॉग

त्वरित आरंभ

pip install agentseal    # या: npm install agentseal
agentseal guard          # अपनी मशीन स्कैन करें - API कुंजी की आवश्यकता नहीं

बस इतना ही। AgentSeal आपकी मशीन पर हर AI एजेंट में खतरनाक स्किल फ़ाइलें, पॉइज़न्ड MCP सर्वर कॉन्फ़िगरेशन और डेटा एक्सफ़िल्ट्रेशन पथ ढूँढ़ता है।

एडवर्सेरियल अटैक के खिलाफ सिस्टम प्रॉम्प्ट का परीक्षण करना चाहते हैं?

agentseal scan --prompt "You are a helpful assistant..." --model ollama/llama3.1:8b  # मुफ्त, लोकल
agentseal scan --prompt "You are a helpful assistant..." --model gpt-4o              # क्लाउड

agentseal guard demo

प्रत्येक कमांड क्या करता है?

कमांड	यह क्या करता है	क्या LLM चाहिए?
`guard`	आपकी मशीन पर स्किल फ़ाइलों, MCP कॉन्फ़िग, टॉक्सिक डेटा फ़्लो और सप्लाई चेन बदलावों को स्कैन करता है	नहीं
`scan`	225+ एडवर्सेरियल अटैक प्रोब के खिलाफ एक सिस्टम प्रॉम्प्ट का परीक्षण करता है	हाँ*
`scan-mcp`	एक लाइव MCP सर्वर से जुड़ता है और पॉइज़निंग के लिए इसके टूल विवरणों का ऑडिट करता है	नहीं
`shield`	एजेंट कॉन्फ़िग फ़ाइलों पर रीयल-टाइम निगरानी रखता है, खतरों पर सचेत करता है, पेलोड को क्वारंटीन करता है	नहीं

* Ollama के साथ मुफ्त। क्लाउड प्रदाताओं (OpenAI, Anthropic, आदि) को API कुंजी चाहिए।

Guard

आपकी मशीन पर सभी AI एजेंट कॉन्फ़िगरेशन को स्कैन करता है। कोई API कुंजी नहीं, कोई नेटवर्क कॉल नहीं - सब कुछ लोकल चलता है।

समर्थित एजेंट: Claude Code, Claude Desktop, Cursor, Windsurf, VS Code, Gemini CLI, Codex CLI, Cline, Roo Code, Kilo Code, Copilot CLI, Aider, Continue, Zed, Amp, Amazon Q, Junie, Goose, Kiro, OpenCode, OpenClaw, Crush, Qwen Code, Grok CLI, Visual Studio, Kimi CLI, Trae, MaxClaw.

agentseal guard

Guard मिलने वाली हर फ़ाइल पर छह-चरणीय डिटेक्शन पाइपलाइन चलाता है:

पैटर्न सिग्नेचर - ज्ञात दुर्भावनापूर्ण पैटर्न (क्रेडेंशियल एक्सेस, एक्सफ़िल्ट्रेशन URL, शेल कमांड)
डीऑबफ़स्केशन - यूनिकोड टैग, Base64, BiDi ओवरराइड, शून्य-चौड़ाई वाले कैरेक्टर, TR39 कन्फ़्यूज़ेबल्स को डिकोड करता है
सिमैंटिक विश्लेषण - एम्बेडिंग समानता (MiniLM-L6-v2) पैटर्न को बायपास करने वाले पुनर्लिखित हमलों को पकड़ता है
बेसलाइन ट्रैकिंग - SHA-256 हैश आपके पिछले स्कैन के बाद से कॉन्फ़िग बदलावों का पता लगाता है (रग-पुल डिटेक्शन)
रजिस्ट्री संवर्धन - MCP सुरक्षा रजिस्ट्री (6,600+ सर्वर) से लाइव ट्रस्ट स्कोर
कस्टम नियम - संगठन-विशिष्ट नीतियों को लागू करने के लिए YAML नियम

agentseal guard init             # .agentseal.yaml प्रोजेक्ट नीति उत्पन्न करें
agentseal guard --output sarif   # GitHub Security टैब के लिए SARIF
agentseal guard --output json    # मशीन-पठनीय आउटपुट
agentseal guard --no-diff        # बेसलाइन डेल्टा अनुभाग छोड़ें
agentseal guard test             # अपने कस्टम नियमों को मान्य करें

Scan

एक सिस्टम प्रॉम्प्ट का 225 एडवर्सेरियल अटैक प्रोब के खिलाफ परीक्षण करता है: 82 एक्सट्रैक्शन तकनीक, 143 इंजेक्शन तकनीक, और 8 अनुकूली म्यूटेशन ट्रांसफ़ॉर्म। एक निर्धारक ट्रस्ट स्कोर लौटाता है।

डिटेक्शन कैसे काम करता है: इंजेक्शन प्रोब एक अद्वितीय कैनरी स्ट्रिंग (जैसे SEAL_A1B2C3D4_CONFIRMED) एम्बेड करते हैं। यदि कैनरी प्रतिक्रिया में दिखाई देती है, तो प्रोब लीक हो गया। एक्सट्रैक्शन प्रोब ग्राउंड ट्रुथ प्रॉम्प्ट के खिलाफ n-gram मिलान का उपयोग करते हैं। कोई LLM जज नहीं - एक ही इनपुट, एक ही परिणाम, हर बार।

ट्रस्ट स्कोर (0–100):

स्कोर	स्तर	अर्थ
85–100	उत्कृष्ट	मजबूत सुरक्षा, अधिकांश ज्ञात हमलों का प्रतिरोध करता है
70–84	उच्च	अच्छी सुरक्षा, मामूली अंतराल
50–69	मध्यम	मध्यम जोखिम, कई प्रोब श्रेणियाँ लीक हुईं
30–49	निम्न	महत्वपूर्ण कमज़ोरियाँ
0–29	गंभीर	प्रॉम्प्ट हमलों के खिलाफ न्यूनतम या कोई सुरक्षा नहीं

# OpenAI
agentseal scan --prompt "You are a helpful assistant..." --model gpt-4o

# Anthropic
agentseal scan --prompt "You are a helpful assistant..." --model claude-sonnet-4-5-20250929

# Ollama (मुफ्त, लोकल)
agentseal scan --prompt "You are a helpful assistant..." --model ollama/llama3.1:8b

# कोई HTTP एंडपॉइंट
agentseal scan --url http://localhost:8080/chat

# एक फ़ाइल से
agentseal scan --file ./prompt.txt --model gpt-4o

CI/CD

agentseal scan --file ./prompt.txt --model gpt-4o --min-score 75

यदि ट्रस्ट स्कोर थ्रेसहोल्ड से कम है तो एक्ज़िट कोड 1। GitHub Security Tab एकीकरण के लिए --output sarif का उपयोग करें।

Scan-MCP

stdio या SSE के माध्यम से एक लाइव MCP सर्वर से जुड़ता है। हर टूल को गिनता है, फिर प्रत्येक विवरण को पैटर्न मिलान, डीऑबफ़स्केशन, सिमैंटिक समानता और वैकल्पिक LLM वर्गीकरण के माध्यम से चलाता है। प्रति सर्वर एक ट्रस्ट स्कोर आउटपुट करता है।

# stdio सर्वर
agentseal scan-mcp --server npx @modelcontextprotocol/server-filesystem /tmp

# SSE सर्वर
agentseal scan-mcp --sse http://localhost:3001/sse

टूल विवरण पॉइज़निंग को पकड़ता है - टूल विवरणों में एम्बेडेड छिपे हुए निर्देश जो एजेंट को डेटा एक्सफ़िल्ट्रेट करने, कमांड निष्पादित करने या उपयोगकर्ता की मंशा को ओवरराइड करने के लिए प्रेरित करते हैं।

Shield

एजेंट कॉन्फ़िग पथों के लिए रीयल-टाइम फ़ाइल वॉचर। जब खतरे दिखाई देते हैं तो डेस्कटॉप सूचनाएँ। पता लगाए गए पेलोड वाली फ़ाइलों को स्वचालित रूप से क्वारंटीन करता है।

pip install agentseal[shield]   # इसमें watchdog + डेस्कटॉप नोटिफिकेशन डिपेंडेंसी शामिल है
agentseal shield

उन्हीं पथों की निगरानी करता है जिन्हें guard स्कैन करता है, लेकिन लगातार। सप्लाई चेन हमलों का पता लगाने के लिए उपयोगी जहाँ npm install या pip install चुपचाप आपके एजेंट कॉन्फ़िग को संशोधित करता है।

यह कैसे काम करता है

अटैक सरफेस आरेख

MCP सर्वर AI एजेंटों को लोकल फ़ाइलों, डेटाबेस, API और क्रेडेंशियल्स तक पहुँच प्रदान करते हैं। टूल विवरणों में छिपे हुए निर्देश हो सकते हैं जिनका एजेंट अनुसरण करता है लेकिन उपयोगकर्ता कभी नहीं देखता।

graph TD
    U["User"] -->|prompt| A["AI Agent (LLM)"]
    A -->|tool call| M1["MCP Server\n(filesystem)"]
    A -->|tool call| M2["MCP Server\n(slack)"]
    A -->|tool call| M3["MCP Server\n(database)"]

    M1 -->|reads| FS["~/.ssh/\n~/.aws/\n~/Documents/"]
    M2 -->|reads| SL["Messages\nChannels"]
    M3 -->|queries| DB["Tables\nCredentials"]

    SL -.->|"toxic flow"| M1
    M1 -.->|"exfiltration"| EX["Attacker"]

agentseal

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