tools-only AI基础设施安全扫描
功能概述
AI Infra Guard 的 AI基础设施安全扫描模块专为检测AI系统中基于Web的组件的已知安全漏洞而设计。该模块通过精准的指纹识别技术，能够快速定位AI基础设施中存在的安全隐患，帮助安全团队及时发现并修复潜在风险，保障AI系统的安全稳定运行。
核心特性
- 全面覆盖：支持识别36种主流AI组件框架，覆盖404已知漏洞
- 灵活部署：支持单目标扫描、批量扫描及本地服务一键检测
- 智能匹配：基于YAML规则的指纹识别系统，准确率高
- 可扩展性：支持自定义指纹规则和漏洞模板，适应不同环境需求
快速使用指南
通过WebUI界面操作
- 在主界面点击"AI基础设施扫描"选项卡
- 在目标输入区域填写待扫描的URL或IP地址
- 支持单行或多行输入（每行一个目标）
- 支持从TXT文件导入目标列表
- 填写IP地址将自动扫描该IP下开放的所有常见端口
- 如需检测AI未鉴权，请选择多模态大模型，推荐模型GPT5/Gemini Pro/Sonnet4.5
- 点击"开始扫描"按钮，系统将自动执行安全检测
指纹库与漏洞库管理
内置指纹库
AI Infra Guard内置了丰富的AI组件指纹库，可通过"插件管理"页面进行查看和管理：
- 点击界面左下角"插件管理"进入指纹库管理页面
- 在指纹库管理页面，可查看所有内置的AI组件指纹规则
- 支持指纹搜索、新增、修改等操作 点击左下角插件管理页面可以看到AIG内置的指纹库以及漏洞库。
在插件管理中可以搜索指纹、对应漏洞、新增、修改等操作，修改后再次扫描便会使用最新的指纹以及漏洞库。
支持的AI组件及漏洞覆盖
AI Infra Guard针对AI基础设施中的关键组件提供全面的安全检测，当前支持的组件及漏洞数量如下：
| 组件类别 | 组件名称 | 漏洞数量 | 风险等级 |
|---|---|---|---|
| 模型部署与服务 | gradio | 42 | 高 |
| ollama | 7 | 中高 | |
| triton-inference-server | 7 | 中高 | |
| vllm | 4 | 中 | |
| xinference | 0 | 低 | |
| LLM应用框架 | langchain | 33 | 高 |
| dify | 11 | 高 | |
| anythingllm | 8 | 中高 | |
| open-webui | 8 | 中高 | |
| ragflow | 2 | 中 | |
| qanything | 2 | 中 | |
| 数据处理与分析 | clickhouse | 22 | 高 |
| feast | 0 | 低 | |
| 可视化与交互 | jupyter-server | 13 | 中高 |
| jupyterlab | 6 | 中 | |
| jupyter-notebook | 1 | 低 | |
| tensorboard | 0 | 低 | |
| 工作流编排 | kubeflow | 4 | 中 |
| ray | 4 | 中 | |
| 其他AI组件 | comfyui | 1 | 低 |
| comfy_mtb | 1 | 低 | |
| ComfyUI-Prompt-Preview | 1 | 低 | |
| ComfyUI-Custom-Scripts | 1 | 低 | |
| pyload-ng | 18 | 中 | |
| kubepi | 5 | 中 | |
| llamafactory | 1 | 低 | |
| 总计 | 200+ |
注：漏洞数据库持续更新中，高风险组件建议定期扫描。
指纹匹配规则详解
规则结构
AI Infra Guard使用YAML格式定义指纹匹配规则，主要包含以下部分：
info:
name: 组件名称
author: 规则作者
severity: 信息级别
metadata:
product: 产品名称
vendor: 供应商
http:
- method: HTTP请求方法
path: 请求路径
matchers:
- 匹配条件
示例：Gradio 指纹规则
info:
name: dify
author: 腾讯朱雀实验室
severity: info
metadata:
product: dify
vendor: dify
http:
- method: GET
path: '/'
matchers:
- body="<title>Dify</title>" || icon="97378986"
version:
- method: GET
path: '/console/api/version'
extractor:
part: header
group: 1
regex: 'x-version:\s*(\d+\.\d+\.?\d+?)'
匹配语法说明
匹配位置
| 位置 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
title |
HTML页面标题 | title="Gradio" |
body |
HTTP响应正文 | body="gradio-config" |
header |
HTTP响应头 | header="X-Gradio-Version: 3.34.0" |
icon |
网站favicon哈希值 | icon="d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e" |
逻辑运算符
| 运算符 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
= |
模糊包含匹配（不区分大小写） | body="gradio" |
== |
精确等于匹配（区分大小写） | header="Server: Gradio" |
!= |
不等于匹配 | header!="Server: Apache" |
~= |
正则表达式匹配 | body~="Gradio v[0-9]+.[0-9]+.[0-9]+" |
&& |
逻辑与 | body="gradio" && header="X-Gradio-Version" |
| ` | ` | |
() |
分组改变优先级 | `(body="gradio" |
最佳实践建议
- 定期扫描：建议每周对AI基础设施进行一次全面扫描，及时发现新出现的漏洞
- 重点关注高危组件：gradio、langchain、clickhouse等高漏洞数量组件应优先处理
- 自定义规则扩展：针对企业特定的AI组件，可添加自定义指纹规则增强检测能力
- 结合CI/CD流程：将安全扫描集成到AI应用的持续集成流程中，实现安全左移
- 漏洞修复跟踪：对扫描发现的漏洞建立跟踪机制，确保及时修复
通过AI基础设施安全扫描模块，您可以有效识别AI系统中潜在的安全风险，为构建安全可靠的AI基础设施提供有力保障。