或者从源码构建：```bash
git clone https://github.com/praetorian-inc/augustus.git
cd augustus
make build

### 示例输出```
+--------------+-------------+--------+-------+--------+
| 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   |
+--------------+-------------+--------+-------+--------+

## 支持的提供商

Augustus包含28个LLM提供商类别，共43种生成器变体：

| 提供商           | 生成器名称                     | 备注                          |
|------------------|--------------------------------|--------------------------------|
| OpenAI           | `openai.OpenAI`, `openai.OpenAIReasoning` | GPT-3.5、GPT-4、GPT-4 Turbo、o1/o3推理模型 |
| Anthropic        | `anthropic.Anthropic`          | Claude 3/3.5/4（Opus、Sonnet、Haiku） |
| Azure OpenAI     | `azure.AzureOpenAI`            | Azure托管的OpenAI模型         |
| AWS Bedrock      | `bedrock.Bedrock`              | Claude、Llama、Titan模型      |
| Google Vertex AI | `vertex.Vertex`                | PaLM、Gemini模型              |
| Cohere           | `cohere.Cohere`                | Command、Command R模型         |
| Replicate        | `replicate.Replicate`          | 云托管的开源模型              |
| HuggingFace      | `huggingface.InferenceAPI`, `huggingface.InferenceEndpoint`, `huggingface.Pipeline`, `huggingface.LLaVA` | HF推理API、端点、管道、多模态 |
| Together AI      | `together.Together`            | 为开源模型提供快速推理        |
| Anyscale         | `anyscale.Anyscale`            | Llama和Mistral托管            |
| Groq             | `groq.Groq`                    | 超快LPU推理                   |
| Mistral          | `mistral.Mistral`              | Mistral API模型               |
| Fireworks        | `fireworks.Fireworks`          | 生产级推理平台                |
| DeepInfra        | `deepinfra.DeepInfra`          | 无服务器GPU推理               |
| NVIDIA NIM       | `nim.NIM`, `nim.NVOpenAICompletion`, `nim.NVMultimodal`, `nim.Vision` | NVIDIA AI端点、多模态         |
| NVIDIA NeMo      | `nemo.NeMo`                    | NVIDIA NeMo框架               |
| NVIDIA NVCF      | `nvcf.NvcfChat`, `nvcf.NvcfCompletion` | NVIDIA云函数           |
| NeMo Guardrails  | `guardrails.NeMoGuardrails`    | NVIDIA NeMo Guardrails        |
| IBM watsonx      | `watsonx.WatsonX`              | IBM watsonx.ai平台            |
| LangChain        | `langchain.LangChain`          | LangChain LLM封装器           |
| LangChain Serve  | `langchain_serve.LangChainServe` | LangChain Serve端点          |
| Rasa             | `rasa.RasaRest`                | Rasa对话式AI                  |
| GGML             | `ggml.Ggml`                    | GGML本地模型推理              |
| Function         | `function.Single`, `function.Multiple` | 自定义函数生成器           |
| Ollama           | `ollama.Ollama`, `ollama.OllamaChat` | 本地模型托管                |
| LiteLLM          | `litellm.LiteLLM`              | 统一API代理                   |
| REST API         | `rest.Rest`                    | 自定义REST端点（支持SSE）     |
| Test             | `test.Blank`, `test.Repeat`, `test.Lipsum`, `test.Nones`, `test.Single`, `test.BlankVision` | 测试与开发 |

所有提供商均已包含在编译后的二进制文件中。通过环境变量或YAML配置文件进行配置。详见[配置](#configuration)中的设置说明。

## 使用方式

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

### Buff Transformations

应用提示转换来测试规避技术：```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

### 自定义 REST 端点```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"
  }'

## 工作原理

Augustus 采用流水线架构来测试 LLM 对抗对抗性攻击：```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（生成式对抗性测试代理）

GOAT采用激进的适应性方法，使用7种对抗性技术和攻击思维链推理，根据成功或失败动态切换策略。

- **论文**：[Pavlova 等，2024](https://arxiv.org/abs/2410.01606)
- **方法**：从第一轮开始使用间接框架瞄准目标，从不直接向目标提及目标
- **7种技术**，分为3类：
  - *输出操纵*：拒绝抑制、响应启动
  - *安全响应干扰*：双重响应、主题分裂、相反意图
  - *虚构场景*：角色修改、假设
- **攻击思维链**：每一轮攻击者在构造消息之前，通过观察→思考→策略→响应进行推理
- **技术叠加**：单轮中可组合多种技术以增强效果
- **优势**：通过积极在根本不同的方法间切换，在较少轮数（通常3-5轮）内实现高成功率```bash
augustus scan rest.Rest \
  --probe goat.Goat \
  --config-file goat.yaml \
  --html report.html -v

#### 顽皮用户

顽皮用户模拟一个天真好奇的用户，通过自然对话微妙地试探AI边界。与对抗性策略不同，攻击者角色是一个普通用户，通过看似无害的互动逐渐滑向被禁止的话题。

- **灵感来源**：[Tau-bench](https://github.com/sierra-research/tau-bench) 和 promptfoo 的顽皮用户策略
- **方法**：建立融洽关系阶段 → 试探边界 → 强势推进
- **7种技术**：天真好奇、故意误解、社会认同、逐渐偏移、情感诉求、假定许可、重新语境化
- **特定目标剧本**：内置脚本用于提取系统指令、查找秘密/标志、绕过内容策略
- **默认轮次**：5（比其他策略少——微妙的方法要么快速奏效，要么完全无效）
- **优势**：能有效对抗经过训练以抵抗明显对抗模式的模型——普通角色绕过了“攻击检测”启发式规则```bash
augustus scan rest.Rest \
  --probe mischievous.MischievousUser \
  --config-file mischievous.yaml \
  --html report.html -v

| 设置项 | 默认值 | 描述 |
|---------|---------|-------------|
| `goal` | (必填) | 攻击者试图达成的目标 |
| `max_turns` | 10 | 停止前的最大对话轮次 |
| `success_threshold` | 0.8 | 触发提前退出的评判分数（0.0-1.0） |
| `max_refusal_retries` | 10 | 目标拒绝时每轮的重试重述次数 |
| `attack_max_attempts` | 5 | 攻击者 LLM JSON 解析失败的重试次数 |
| `use_secondary_judge` | true | 启用二级评判器以捕获假阴性 |
| `max_backtracks` | 10 | 拒绝时的轮次级回退（仅限 Hydra） |
| `enable_fast_refusal` | true | 在调用 LLM 评判器前基于模式的拒绝检测 |
| `enable_scan_memory` | false | 跨测试用例学习（在探测间共享策略） |
| `stateful` | false | 对有状态目标禁用回溯 |
| `exclude_target_output` | false | 从攻击者反馈中隐藏目标响应（隐私模式） |
| `attacker_model` | (自动) | 覆盖攻击者模型名称以调整上下文窗口大小 |

#### 多轮问题排查

| 症状 | 可能原因 | 解决方法 |
|---------|-------------|-----|
| `no turns completed (attacker_parse_failures=N)` | 攻击者 LLM 返回无效 JSON | 使用更强的攻击者模型（GPT-4, Claude Opus）。增加 `attack_max_attempts`。 |
| `no turns completed (target_empty=N)` | 目标返回空/空值响应 | 检查目标端点是否正常响应。验证 REST 配置模板。 |
| 所有轮次得分均为 0.0 | 目标过于模糊或攻击者未充分参与 | 使 `goal` 更具体。尝试不同的策略。 |
| 高分但未成功 | `success_threshold` 设置过高 | 将 `success_threshold` 从 0.8 降低到 0.6-0.7 |
| 运行时间过长/成本过高 | 轮次和重试过多 | 减少 `max_turns`（尝试 5）。设置 `enable_fast_refusal: true`。 |
| Hydra 不断回溯 | 目标拒绝一切 | 尝试 `stateful: true` 或切换到 Mischievous 策略 |```
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

### 环境变量```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 验证在代理检查时自动禁用
- HTTP/2 支持已启用，适用于现代API
- 服务器发送事件（SSE）响应自动检测并解析

### CLI 参考```
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

**退出代码:**

| 代码 | 含义 |
|------|---------|
| 0 | 成功 - 扫描完成 |
| 1 | 扫描/运行时错误 |
| 2 | 验证/使用错误 |

## 常见问题

### Augustus 与 garak 相比如何？

Augustus 是一个受 [garak](https://github.com/NVIDIA/garak)（NVIDIA 基于 Python 的 LLM 漏洞扫描器）启发的 Go 原生重实现。主要区别：
- **性能**: Go 二进制 vs Python 解释器 — 执行速度更快，内存使用更低
- **分发**: 单一二进制，无运行时依赖 vs Python 包通过 pip 安装
- **并发**: Go goroutine 池（跨探测并行） vs Python 多进程池（探测内并行）
- **探测覆盖**: Augustus 有 210+ 个探测；garak 有 160+ 个探测，拥有更长的研究渊源和已发表的论文 (arXiv:2406.11036)
- **提供者覆盖**: Augustus 有 28 个提供者；garak 在 22 个提供者模块中有 35+ 个生成器变体

### 我可以在没有 API 密钥的情况下测试本地模型吗？

是的！使用 Ollama 集成进行本地模型测试：```bash
# No API key needed
augustus scan ollama.OllamaChat \
  --probe dan.Dan_11_0 \
  --config '{"model":"llama3.2:3b"}'

### Augustus 是否适合生产环境？

是的，Augustus 专为生产环境设计，具有以下特性：
- 可配置限制的并发扫描
- 速率限制以遵守 API 配额
- 长时间运行探测的超时处理
- 瞬时故障的重试逻辑
- 用于可观测性的结构化日志

## 故障排除

### 错误："API 速率限制超限"

**原因**：并发请求或每分钟请求过多。

**解决方案**：
1. 减少并发数：`--concurrency 5`
2. 在 YAML 配置中使用特定提供商的速率限制设置：   ```yaml
   generators:
     openai.OpenAI:
       rate_limit: 10  # requests per minute

### 错误："无效的 API 密钥" 或 "身份验证失败"

**原因**：缺少或无效的 API 凭证。

**解决方案**：
1. 验证环境变量是否设置：`echo $OPENAI_API_KEY`
2. 检查配置文件中的拼写错误
3. 确保 API 密钥具有所需权限
4. 对于 Ollama，确保服务正在运行：`ollama serve`

### 错误："未找到探针" 或 "未找到检测器"

**原因**：名称拼写错误或探针未注册。

**解决方案**：```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

### 基准测试环境（DevPod）

一个随时可用的云开发环境，用于对LLM进行基准测试，可通过 [DevPod](https://devpod.sh/) 获取。它提供了一个远程容器，其中预安装了Augustus、Ollama、Go以及所有依赖项。```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

该环境也可作为标准[开发容器](https://containers.dev/)使用——在 VS Code 或 Cursor 中打开仓库，然后从 `.devcontainer/` 中选择 CPU 或 GPU 配置。

## 安全

Augustus 专为**授权安全测试**而设计。

- Augustus 会向你指定的 LLM 发送对抗性提示——请始终确保你已获得授权
- 切勿测试你不拥有或未经明确许可的系统
- 某些探测会设计生成冒犯性内容（用于测试安全过滤器）
- 结果可能包含目标 LLM 生成的有害内容

请通过 [GitHub Issues](https://github.com/praetorian-inc/augustus/issues) 报告安全问题。

## 支持

如果你觉得 Augustus 有用，请考虑：

- 在 GitHub 上为其**加星**
- [提交 Issue](https://github.com/praetorian-inc/augustus/issues) 报告错误或功能请求
- [贡献](https://github.com/praetorian-inc/augustus/blob/HEAD/CONTRIBUTING.md)新的探测、检测器或提供者集成

[![星历史图表](https://assets.kitploit.com/production/public/readmes/placeholders/f0fc86cfe65f76d40e15aaec61704ec8220a56dc89d4be03c46f67cb31b9fa8c.svg)](https://star-history.com/#praetorian-inc/augustus&Date)

## 许可

[Apache 2.0](https://github.com/praetorian-inc/augustus/blob/HEAD/LICENSE) — Praetorian Security, Inc.

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**由 [Praetorian](https://www.praetorian.com/) 构建** — 进攻性安全解决方案