Orbyx AI SPM - AI安全态势管理

AI安全态势管理（AI-SPM）是一种维护人工智能（AI）和机器学习（ML）系统安全与完整性的全面方法。它涉及对AI模型、数据和基础设施的安全态势进行持续监控、评估和改进。AI-SPM包括识别和解决与AI采用相关的漏洞、错误配置和潜在风险，以及确保遵守相关的隐私和安全法规。

这个开源项目致力于实现企业级AI-SPM。通过这样做，组织可以主动保护其AI系统免受威胁，最大限度地减少数据暴露，并维护其AI应用程序（代理、MPC服务器、模型等）的可信度。 您的组织正在全力投入AI应用程序——您准备好保护它们了吗？
在回答之前，请思考以下具体问题：
您能识别出环境中所有的影子AI（包括AI模型、代理及相关资源）吗？
您是否有效保护AI数据以防止数据中毒、偏见和合规违规？
您知道如何根据上下文优先处理关键AI风险吗？
您有信心能够快速检测并响应AI流水线中的可疑活动吗？
如果您对这些问题中的任何一个回答“不确定”或“否”，那么您应该仔细看看这个项目。它是了解AI生态系统当前安全状态的方式。

发现您的AI模型、代理及相关资源的安全性。 识别AI应用程序供应链/流水线和代理中的风险——这些风险可能导致数据泄露和资源滥用。 围绕AI使用实施适当的治理控制。

快速部署101

只需几个简单步骤即可在本地运行Orbyx AI SPM。 先决条件：

Mac OS:

brew install mkcert istioctl
mkcert -install

Ubuntu / Debian:

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y libnss3-tools  # mkcert需要此工具以在浏览器中信任CA（SSL支持）

Fedora / RHEL

sudo dnf install -y nss-tools

所有Linux

curl -fsSLo /tmp/mkcert "https://github.com/FiloSottile/mkcert/releases/latest/download/mkcert-v1.4.4-linux-amd64"
sudo install -m 0755 /tmp/mkcert /usr/local/bin/mkcert

curl -fsSL https://istio.io/downloadIstio | sh -
sudo install -m 0755 istio-*/bin/istioctl /usr/local/bin/istioctl

mkcert -install

如果您使用的是arm64 Linux，请将mkcert URL中的linux-amd64替换为linux-arm64。

步骤1 — 安装K8S（Kind）集群

克隆仓库。

启动（清理集群）

从/<project_root>运行。每个步骤都是幂等的。

  <project_root>/deploy/scripts/bootstrap-cluster.sh

在新机器上端到端运行：大约20分钟。后续仅重新部署AISPM chart的运行大约需要5分钟。

启动完成后，导航至：

在任一页面上点击登录 — 演示账户：admin / admin。

就这样！ 您现在已启动并运行。

架构概览

控制平面与数据路径

拉取请求指南

• 每个PR关注一个事项 — 保持变更集中且可审查
• 编写清晰的描述 — 说明更改内容和原因
• 包含测试 — 新功能和错误修复应有测试覆盖
• 通过CI — 所有测试必须在审查前通过
• 更新文档 — 如果变更行为，请更新相关的.md文件

分支命名：

项目结构

services/          # 后端微服务（Python / FastAPI）
ui/                # 前端（React + Vite）
platform_shared/   # 共享Python模块（JWT、Kafka、模型）
spm/               # SPM策略与合规定义
opa/               # OPA Rego策略
grafana/           # 仪表板JSON和配置
prometheus/        # 抓取配置
tests/             # 单元测试和集成测试
scripts/           # 开发工具（JWT生成等）

报告问题

请打开一个GitHub Issue，并包含以下内容：

• 问题的清晰描述
• 重现步骤
• 相关日志（make logs-api输出）
• 您的环境（操作系统、Docker版本、芯片架构）

代码风格

• Python — 遵循PEP 8；在适用处使用类型提示
• JavaScript — 标准ESM；无需外部lint配置
• 提交 — 使用约定式提交（feat:、fix:、docs:等）