Una volta che il servizio è in esecuzione, puoi accedere all'interfaccia web di A.I.G all'indirizzo:
`http://localhost:8088`
<br>

#### Utilizzo da OpenClaw

Puoi anche chiamare A.I.G direttamente dalla chat di OpenClaw tramite la skill `aig-scanner`.```bash
clawhub install aig-scanner

### 🌟 Prova la versione Pro online
Scopri la versione Pro con funzionalità avanzate e prestazioni migliorate. La versione Pro richiede un [codice di invito](https://wj.qq.com/s2/25099467/25vn/) e viene data priorità ai contributori che hanno inviato issue, pull request o discussioni, o che aiutano attivamente a far crescere la community. Visita: [https://aigsec.ai/](https://aigsec.ai/).

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<br>

## ✨ Funzionalità

### 🔍 Prestazioni e copertura di aig-skill-scan

Prestazioni su [SkillTrustBench](https://matrix.tencent.com/skilltrustbench/) con diversi LLM:

| # | Model | 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 |

Copre 9 categorie di rischi di sicurezza delle Skill (SkillTrustBench T01–T09):

| Layer | Rischi |
|:------|:--------|
| A · Istruzioni e memoria | T01 Skill Instruction Hijacking, T02 Memory Poisoning |
| B · Esecuzione di codice | T03 Remote Payload Download & Execution, T04 Embedded Malicious Code |
| C · Privilegi di sistema | T05 Privilege Escalation & Unauthorized Access, T06 System Persistence |
| D · Toolchain e dipendenze | T07 Tool Hijacking & Spoofing, T08 Insecure Dependencies |
| E · Qualità del codice delle Skill | T09 Insecure Coding Practices |

Per la classifica completa e i dettagli, visita [SkillTrustBench](https://matrix.tencent.com/skilltrustbench/).

### 🔬 Scansione di sicurezza e valutazione

| Funzionalità | Ulteriori informazioni |
|:--------|:------------|
| **[ClawScan(OpenClaw&nbsp;Security&nbsp;Scan)](https://matrix.tencent.com/clawscan)** | Supporta la valutazione in un clic dei rischi di sicurezza di OpenClaw. Rileva configurazioni non sicure, rischi delle Skill, vulnerabilità CVE e perdita di dati personali.  |
| **Agent&nbsp;Scan** | È un framework di scansione automatizzata multi-agente indipendente, progettato per valutare la sicurezza dei flussi di lavoro degli agenti AI. Supporta senza soluzione di continuità gli agenti in esecuzione su varie piattaforme, tra cui Dify e Coze. |
| **MCP&nbsp;Server&nbsp;&&nbsp;Agent&nbsp;Skills&nbsp;scan** | Rileva a fondo 14 principali categorie di rischi di sicurezza. Il rilevamento si applica sia ai server MCP sia alle Skill degli agenti. Supporta in modo flessibile la scansione sia dal codice sorgente sia da URL remoti. |
| **AI&nbsp;infra&nbsp;vulnerability&nbsp;scan** | Questo scanner identifica con precisione oltre 100 componenti di framework AI. Copre più di 2000 vulnerabilità CVE note. I framework supportati includono Ollama, ComfyUI, vLLM, n8n, Triton Inference Server e altri. |
| **Jailbreak&nbsp;Evaluation** | Valuta i rischi di sicurezza dei prompt utilizzando dataset accuratamente selezionati. La valutazione applica molteplici metodi di attacco per testare la robustezza. Fornisce inoltre capacità dettagliate di confronto tra modelli. |

<details>
<summary><strong>💎 Vantaggi aggiuntivi</strong></summary>

- 🖥️ **Interfaccia web moderna**: UI user-friendly con scansione in un clic e monitoraggio dei progressi in tempo reale
- 🔌 **API completa**: Documentazione completa dell'interfaccia e specifiche Swagger per una facile integrazione
- 🤖 **Pronto per gli agenti**: Skill per agenti plug-and-play su ClawHub — [EdgeOne ClawScan](https://clawhub.ai/aigsec/edgeone-clawscan), [EdgeOne Skill Scanner](https://clawhub.ai/aigsec/edgeone-skill-scanner) e [AIG Scanner](https://clawhub.ai/aigsec/aig-scanner) — integrano senza soluzione di continuità la scansione di sicurezza in qualsiasi flusso di lavoro di agenti AI
- 🌐 **Multilingua**: Interfacce in cinese e inglese con documentazione localizzata
- 🐳 **Cross-Platform**: Supporto per Linux, macOS e Windows con distribuzione basata su Docker
- 🆓 **Gratuito e open source**: Completamente gratuito con licenza Apache 2.0
</details>

<br />


## 🖼️ Vetrina

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

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

<br />


## 🗺️ Guida rapida all'uso

> Dopo la distribuzione, apri `http://localhost:8088` nel browser.

### Scansione delle vulnerabilità dell'infrastruttura AI

**Cosa inserire come URL/IP target?**

Il target è l'**indirizzo di rete di un servizio AI in esecuzione** che si desidera scansionare - non un URL GitHub o un percorso del codice sorgente. A.I.G si connette al servizio attivo, ne rileva il fingerprint e lo confronta con le vulnerabilità CVE note.

| Scenario | Esempio di target |
|:---------|:--------------|
| Un'istanza vLLM in esecuzione locale | `http://127.0.0.1:8000` |
| Un server Ollama sulla LAN | `http://192.168.1.100:11434` |
| Un'istanza ComfyUI esposta internamente | `http://10.0.0.5:8188` |
| Più host (uno per riga) | `192.168.1.0/24` (CIDR), `10.0.0.1-10.0.0.20` (intervallo) |

**Procedura passo passo: scansiona un'istanza vLLM locale**

1. Avvia vLLM normalmente (es. `python -m vllm.entrypoints.api_server --model meta-llama/...`)
2. Nell'interfaccia web di A.I.G, fai clic su **"AI基础设施安全扫描 / AI Infra Scan"**
3. Inserisci `http://127.0.0.1:8000` (o l'IP/porta su cui vLLM è in ascolto)
4. Fai clic su **Start Scan** - A.I.G rileverà il fingerprint del servizio e lo confronterà con oltre 2000 CVE note
5. Visualizza il report: versione del componente, vulnerabilità corrispondenti, gravità e link di remediation

> 💡 **Suggerimento**: Per scansionare specificamente la build *nightly* di vLLM, basta eseguire quella build nightly e puntare A.I.G al suo indirizzo. Lo scanner rileva automaticamente la versione.

### Scansione di MCP Server e Agent Skills

Inserisci un **URL remoto** (es. `https://github.com/user/mcp-server`) oppure **carica un archivio del codice sorgente locale** - non è richiesta alcuna istanza in esecuzione.

### Valutazione Jailbreak

Configura l'endpoint API dell'LLM target (base URL + chiave API) in **Settings → Model Config**, quindi seleziona un dataset e avvia la valutazione.

---

## 📖 Guida utente

Visita la nostra documentazione online: [https://tencent.github.io/AI-Infra-Guard/](https://tencent.github.io/AI-Infra-Guard/)

Per FAQ più dettagliate e guide per la risoluzione dei problemi, visita la nostra [documentazione](https://tencent.github.io/AI-Infra-Guard/?menu=faq).
<br />
<br>

## 🔧 Documentazione API

A.I.G fornisce un set completo di API per la creazione di attività che supportano la scansione dell'infrastruttura AI, la scansione di MCP Server e la valutazione Jailbreak.

Dopo che il progetto è in esecuzione, visita `http://localhost:8088/docs/index.html` per visualizzare la documentazione API completa.

Per istruzioni dettagliate sull'uso delle API, descrizioni dei parametri e codice di esempio completo, consulta la [Documentazione API completa](https://github.com/tencent/ai-infra-guard/blob/HEAD/api.md).
<br />
<br>

## 📝 Guida ai contributi

Il framework di plugin estensibile​​ funge da pietra angolare architettonica di A.I.G, invitando la community all'innovazione attraverso contributi di Plugin e Feature.​

### Regole per i contributi di plugin
1. **Regole dei fingerprint**: Aggiungi nuovi file YAML di fingerprint nella directory `data/fingerprints/`.
2. **Regole di vulnerabilità**: Aggiungi nuove regole di scansione delle vulnerabilità nella directory `data/vuln/`.
3. **Plugin MCP**: Aggiungi nuove regole di scansione della sicurezza MCP nella directory `data/mcp/`.
4. **Dataset di valutazione Jailbreak**: Aggiungi nuovi dataset di valutazione Jailbreak nella directory `data/eval`.

Fai riferimento ai formati delle regole esistenti, crea nuovi file e inviali tramite una Pull Request.

### Altri modi per contribuire
- 🐛 [Segnala un bug](https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard/issues)
- 💡 [Suggerisci una nuova funzionalità](https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard/issues)
- ⭐ [Migliora la documentazione](https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard/pulls)
<br />
<br>

## 🛡️ Sul team

Questo progetto è guidato e sviluppato da **Tencent Zhuque Lab**, parte del Dipartimento della Piattaforma di Sicurezza di Tencent. Fondato nel 2019, il [Tencent Zhuque Lab](https://matrix.tencent.com/) è un laboratorio di ricerca sulla sicurezza di alto livello focalizzato sulla ricerca offensiva e difensiva nel mondo reale e sulle tecnologie all'avanguardia nel campo della sicurezza AI, che copre la sicurezza dei modelli di grandi dimensioni, la sicurezza degli agenti AI, la sicurezza potenziata dall'AI e il rilevamento di contenuti generati dall'AI.

Il team ha aiutato importanti vendor come **NVIDIA, Google e Microsoft**, oltre a community open source come **OpenClaw, Linux e Hugging Face**, a correggere un gran numero di vulnerabilità ad alto rischio, ricevendo da loro riconoscimenti pubblici.

Abbiamo rilasciato prodotti open source per la sicurezza AI, tra cui la piattaforma di test di sicurezza Red Team AI <b>A.I.G (AI-Infra-Guard)</b> e l'**Assistente di rilevamento AI Zhuque**. La nostra ricerca è stata ampiamente pubblicata nelle principali conferenze internazionali di sicurezza e AI come **Black Hat, DEF CON, ICLR, CVPR, NeurIPS e ACL**, e abbiamo scritto il libro *"AI Security: Technology and Practice"*.

### 👥 Membri principali e contributi

| Ruolo | Membro | Contributo |
| --- | --- | --- |
| Capo del Dipartimento della Piattaforma di Sicurezza di Tencent | **Yong Yang** | Ha avviato A.I.G e proposto la valutazione automatizzata dei rischi di perdita di controllo degli agenti AI, guidando l'espansione della piattaforma dalla scansione delle vulnerabilità dell'infrastruttura AI ai rischi di esecuzione degli agenti, all'uso improprio degli strumenti e alla valutazione dei confini dei permessi. |
| Capo del Tencent Zhuque Lab | **Xing Zheng** | Ha proposto il meccanismo di aggiornamento automatico delle vulnerabilità e di allineamento dei benchmark, aiutando i fingerprint dell'infrastruttura AI, le regole CVE/GHSA e i benchmark a iterare continuamente. |
| Responsabile di progetto | **Nicky** | Ricerca sulla sicurezza all'avanguardia, pianificazione del prodotto, decisioni sulla rotta tecnica, collaborazione interna ed esterna e comunicazioni. |
| Responsabile tecnico | **Python** | Progettazione dell'architettura complessiva, sviluppo dei moduli principali e iterazione delle versioni. |
| Collaboratore principale | **Zona** | Interazione frontend, esperienza del prodotto, operazioni della community e ciclo di feedback degli utenti. |
| Collaboratore principale | **Fyoung** | Aggiornamenti dei fingerprint dei componenti vulnerabili dell'infrastruttura AI e costruzione del sistema Benchmark. |
| Collaboratore principale | **Xiangfan** | Sviluppo delle capacità di sicurezza per i rischi delle Skill e gli scenari di perdita di controllo degli agenti. |
| Collaboratore principale | **Elwood** | Miglioramento delle capacità di scansione della sicurezza degli agenti e aggiornamento dei report tecnici. |
| Collaboratore principale | **Robert** | Valutazione della sicurezza degli LLM e operazioni strategiche di valutazione dei jailbreak. |
| Collaboratore principale | **Zoe** | Valutazione della sicurezza degli LLM, valutazione dei jailbreak e sviluppo del modulo di integrazione dei modelli. |
| Collaboratore | **Ronin** | Ha partecipato allo sviluppo della scansione della sicurezza degli agenti AI. |
| Collaboratore | **Rsin** | Ha partecipato alle operazioni della community e alle comunicazioni delle campagne. |

<br />

## 🙏 Ringraziamenti

### 🎓 Collaborazioni accademiche

Ringraziamo i nostri partner accademici per i loro contributi di ricerca e il supporto tecnico.

#### <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>

### 👥 Gratitudine agli sviluppatori contributori
Grazie a tutti gli sviluppatori che hanno contribuito al progetto A.I.G.
<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>

### 🤝 Apprezzamento per i nostri utenti

Grazie agli utenti delle seguenti organizzazioni e team per aver utilizzato A.I.G e per il loro prezioso feedback.

<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">
</div>

<br>
<br>

## 💬 Unisciti alla community

### 🌐 Discussioni online
- **GitHub Discussions**: [Unisciti alle discussioni della community](https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard/discussions)
- **Issue e segnalazioni di bug**: [Segnala problemi o suggerisci funzionalità](https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard/issues)

### 📱 Community di discussione
<table>
  <thead>
  <tr>
    <th>WeChat Group</th>
    <th>Discord <a href="https://discord.gg/U9dnPnyadZ">[link]</a></th>
  </tr>
  </thead>
  <tbody>
  <tr>
    <td><img src="https://raw.githubusercontent.com/tencent/ai-infra-guard/HEAD/img/wechatgroup.png" alt="WeChat Group" width="200"></td>
    <td><img src="https://raw.githubusercontent.com/tencent/ai-infra-guard/HEAD/img/discord.png" alt="discord" width="200"></td>
  </tr>
  </tbody>
</table>

### 📧 Contattaci
Per richieste di collaborazione o feedback, contattaci all'indirizzo: [[email protected]](mailto:[email protected])

### 🔗 Strumenti di sicurezza consigliati
Se sei interessato alla sicurezza del codice, dai un'occhiata a [A.S.E (AICGSecEval)](https://github.com/Tencent/AICGSecEval), il primo framework open source di valutazione della sicurezza del codice generato dall'AI a livello di repository, rilasciato dal Tencent Wukong Code Security Team.

<br>
<br>

## 📖 Citazione

Se utilizzi A.I.G nella tua ricerca, cita:```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}
}