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面向安全研究的开源、自进化、多模型测试框架。
_{瑞士应用人工智能与网络安全研究实验室}
0.security · 文档 · FoxGuard

我们研究突破背后的测试框架。

在软件的最深层发现新型漏洞。浏览我们的 公开披露与上游修复， 包括对 Linux 内核的研究。

快速开始

面向你的智能体的文档

将以下提示词复制到你的编码智能体中：

使用 https://0.security/harness/setup.md 设置 0.security 测试框架，并阅读 https://0.security/llms.txt 获取文档索引。在测试前确认我的目标与范围，并在更改文件前先询问。

快速安装

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/0sec-labs/0/main/install.sh | bash
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自带模型访问权限，并在终端中配置连接。可在本地运行， 也可在 CI/CD 中通过 CLI 运行，检查发现与验证结果， 并将报告导出为 JSON、Markdown 或 SARIF。

安装指南 · 研究工作流 · 文档

为安全研究而构建

• 开放研究。 以基准测试为主导的智能体设计，以及经过 A/B 测试的攻击策略， 并公开发现结果供他人审查。
• 可扩展工具。 使用内置的安全 linter，接入你自己的工具， 并让智能体为调查编写和运行工具。
• 自适应智能体。 将聚焦的调查委派给拥有全新上下文和有限预算的子智能体， 然后收集它们的发现。参见 智能体循环 和 工作器监控。
• 多模型测试框架。 将你偏好的模型带入同一个安全工作流。 将确定性步骤与自适应调查相结合。
• 经过评估的自我改进。 提出变更、评估变更，并为未来的运行选择更好的版本。 进一步了解 改进平面。

在 0.security 上可用

优化模型路由：为每一步选择最佳 LLM

托管服务增加了模型路由、非公开的前沿网络模型、 专用攻击运行时以及精选的攻防工具链。这些托管能力 与使用你自己的模型访问权限运行开源测试框架是分开的。探索 0.security。

让软件保护自身。

世界上最好的安全应当属于每一个人。软件已经在编写自身； 我们相信它也应该保护自身。我们的目标是让安全能力随着软件的变化 发现并修复漏洞，从而让人们能够专注于他们想要创造的东西。

研究优先。公开披露、上游修复和可复现的结果让人们能够核查我们的工作。 开放工具让人们能够质疑它、扩展它，并构建更好的东西。自保护软件 是我们正在努力实现的未来。

阅读我们的宣言 · 探索我们的研究

状态

这是一个研究预览版。覆盖范围和验证深度因工作流而异； 在应用生成的修复之前，请检查证据并进行审查。 工具制作和经过评估的自我改进是正在发展中的研究工作流。 仅测试你拥有或获授权评估的系统。

贡献

阅读 CONTRIBUTING.md 以构建和扩展测试框架。 通过 SECURITY.md 报告安全问题。

许可证

MIT 或 Apache-2.0。