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 个生成器变体：

| 提供商             | 生成器名称                | 说明                            |
|--------------------|---------------------------|--------------------------------|
| 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`     | 云端托管的开源模型              |
| HuggingFace        | `huggingface.InferenceAPI`, `huggingface.InferenceEndpoint`, `huggingface.Pipeline`, `huggingface.LLaVA` | HF 推理 API、端点、流水线、多模态 |
| Together AI        | `together.Together`       | 面向 OSS 模型的快速推理         |
| 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 |

所有提供商均可在编译后的二进制文件中使用。可通过环境变量或 YAML 配置文件进行配置。有关设置详情，请参阅[配置](#configuration)。

## 使用方法

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

### Buff 变换

应用提示变换来测试规避技术：```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 抵御对抗性攻击的能力：```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（生成式对抗性智能体测试器）

GOAT 采用激进、自适应的方式，结合 7 种对抗性技术与攻击链思维推理，根据有效或失败的策略动态切换攻击手法。

- **论文**：[Pavlova 等人，2024](https://arxiv.org/abs/2410.01606)
- **方法**：从第 1 轮起即通过间接框架瞄准目标，从不直接向目标提及真实意图
- **7 种技术**，涵盖 3 个类别：
  - *输出操纵*：拒绝抑制、响应预置
  - *安全响应干扰项*：双重响应、话题拆分、意图反转
  - *虚构场景*：角色修改、假设情境
- **攻击链思维**：每一轮攻击者在构造消息前，都会依次进行 观察 → 思考 → 策略 → 响应 的推理
- **技术叠加**：单轮攻击中可组合多种技术，以增强攻击效果
- **优势**：通过在不同根本性策略间激进切换，在更少的轮次内（通常 3-5 轮）实现高成功率```bash
augustus scan rest.Rest \
  --probe goat.Goat \
  --config-file goat.yaml \
  --html report.html -v

#### 恶意用户（Mischievous User）

恶意用户模拟一个天真、好奇的人，通过自然对话巧妙地试探 AI 的边界。与对抗性策略不同，该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 的恶意用户策略
- **方法**：建立信任阶段 → 试探边界 → 强硬推进
- **7 种技术**：天真好奇、故意误解、社会认同、渐进偏移、情感诉求、假定许可、重新语境化
- **目标特定剧本**：内置脚本，用于提取系统指令、查找机密/标志以及绕过内容策略
- **默认轮次**：5 轮（少于其他策略——这种隐蔽方法要么快速奏效，要么完全无效）
- **优势**：对经过训练以抵抗明显对抗模式的模型有效——普通用户角色可绕过“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

| `goal` | （必填） | 攻击者试图达成的目标 |
|---------|---------|-------------|
| `max_turns` | 10 | 停止前允许的最大对话轮数 |
| `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述尝试次数 |
| `attack_max_attempts` | 5 | 攻击者 LLM JSON 解析失败时的重试次数 |
| `use_secondary_judge` | true | 启用辅助评判以捕获漏报 |
| `max_backtracks` | 10 | 拒绝时的轮级回退（仅 Hydra） |
| `enable_fast_refusal` | true | 在调用 LLM 评判前进行基于模式的拒绝检测 |
| `enable_scan_memory` | false | 跨测试用例学习（在探测之间共享策略） |
| `stateful` | false | 对有状态目标禁用回退 |
| `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 |

#### 多轮故障排查

| 症状 | 可能原因 | 修复方法 |
|---------|-------------|-----|
| `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有效参与 | 使 `goal` 更具体。尝试不同的策略。 |
| 得分高但未成功 | `success_threshold` 过高 | 将 `success_threshold` 从 0.8 降低至 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`（尝试设为 5）。设置 `enable_fast_refusal: true`。 |
| Hydra 持续回退 | 目标拒绝所有请求 | 尝试 `stateful: true` 或切换到 Mischievous 策略 |

## 架构```
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

- 为代理检查自动禁用 TLS 验证
- 为现代 API 启用 HTTP/2 支持
- 自动检测并解析服务器发送事件（SSE）响应

### 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 是受 [garak](https://github.com/NVIDIA/garak)（NVIDIA 基于 Python 的 LLM 漏洞扫描器）启发而用 Go 原生重新实现的工具。主要区别：
- **性能**：Go 二进制文件 vs Python 解释器 — 执行更快，内存占用更低
- **分发**：单个二进制文件，无运行时依赖 vs 通过 pip install 安装的 Python 包
- **并发**：Go goroutine 池（跨探针并行）vs Python multiprocessing 池（探针内并行）
- **探针覆盖**：Augustus 拥有 210+ 个探针；garak 拥有 160+ 个探针，且研究背景更深厚，并发表了论文（arXiv:2406.11036）
- **提供商覆盖**：Augustus 拥有 28 个提供商；garak 在 22 个提供商模块中拥有 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？

可以！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，具备以下特性：
- 支持可配置限制的并发扫描
- 速率限制以遵守 API 配额
- 针对长时间运行探测的超时处理
- 针对瞬时故障的重试逻辑
- 用于可观测性的结构化日志

## 故障排查

### 错误：“API 速率限制超出”

**原因**：并发请求过多或每分钟请求数过多。

**解决方案**：
1. 降低并发数：`--concurrency 5`
2. 在 YAML 配置中使用特定于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**：API 凭据缺失或无效。

**解决方案**：
1. 验证环境变量是否已设置：`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，请确保服务正在运行：`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）

一个开箱即用的云端开发环境，用于对 LLM 进行基准测试，可通过 [DevPod](https://devpod.sh/) 获取。它会预置一个远程容器，其中已预先安装 Augustus、Ollama、Go 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的 [dev container](https://containers.dev/) 使用——在 VS Code 或 Cursor 中打开仓库，并从 `.devcontainer/` 中选择 CPU 或 GPU 配置。

## 安全

Augustus 仅用于**经授权的安全测试**。

- Augustus 会向您指定的 LLM 发送对抗性提示——请务必确保您已获得授权
- 切勿测试您不拥有或未经明确许可的系统
- 部分探针会刻意生成冒犯性内容（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

如果您觉得 Augustus 有用，请考虑：

- 在 GitHub 上为它点个 **star**
- [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/main/CONTRIBUTING.md)新的探针、检测器或提供商集成

[![Star History Chart](https://api.star-history.com/svg?repos=praetorian-inc/augustus&type=Date)](https://star-history.com/#praetorian-inc/augustus&Date)

## 许可证

[Apache 2.0](https://github.com/praetorian-inc/augustus/blob/main/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