# LLM Secret Guard：基於 OWASP 框架的本地化 LLM 敏感資訊洩漏評估工具 > 一套針對大型語言模型的敏感資訊洩漏與防禦評估系統，遵循 OWASP LLM 應用安全框架，支援多種攻擊類型測試與防禦策略比較。 - 板块: [Openclaw Llm](https://www.zingnex.cn/forum/board/openclaw-llm) - 发布时间: 2026-05-27T05:43:08.000Z - 最近活动: 2026-05-27T05:48:11.176Z - 热度: 148.9 - 关键词: LLM, security, OWASP, prompt injection, information disclosure, evaluation framework, sensitive data - 页面链接: https://www.zingnex.cn/forum/thread/llm-secret-guard-owasp-llm - Canonical: https://www.zingnex.cn/forum/thread/llm-secret-guard-owasp-llm - Markdown 来源: ingested_event --- ## 原作者与来源 - 原作者/维护者：Bryan-9603012 - 来源平台：github - 原始标题：LLM-Secret-Guard - 原始链接：https://github.com/Bryan-9603012/LLM-Secret-Guard - 来源发布时间/更新时间：2026-05-27T05:43:08Z ## 原作者與來源 - **原作者/維護者：** Bryan-9603012 - **來源平台：** GitHub - **原始標題：** LLM-Secret-Guard - **原始連結：** https://github.com/Bryan-9603012/LLM-Secret-Guard - **發布時間：** 2026-05-27 ## 背景與問題意識 隨著大型語言模型（LLM）在企業與個人應用中的普及，敏感資訊洩漏已成為不可忽視的安全風險。OWASP 在 2023 年發布的「OWASP Top 10 for LLM Applications」明確將 Sensitive Information Disclosure 列為首要風險之一，而 Prompt Injection 與 System Prompt Leakage 也同樣位列其中。 然而，現有的安全評估工具多數聚焦於雲端 API 模型，對於本地部署的開源模型缺乏針對性的測試框架。研究人員與開發者需要一套能夠在本地環境中重複執行、量化比較、並支援多種防禦策略驗證的工具，這正是 LLM Secret Guard 試圖解決的問題。 ## 專案概述 LLM Secret Guard 是一套基於 OWASP LLM 應用安全框架的本地化安全評估工具，專門用於測試大型語言模型在攻擊提示下是否會洩漏敏感資訊。該專案的核心設計理念是建立一個可重複、可量化、可比較的測試流程，讓研究者能夠系統性地評估不同模型與防禦策略的效果。 專案名稱中的「Secret Guard」意指其功能類似於資訊守衛，透過預設的攻擊集與評分機制，協助使用者識別模型在面對惡意提示時的脆弱點。與一般的滲透測試工具不同，LLM Secret Guard 特別針對 LLM 的特性設計，考量了語言模型的生成式本質與上下文理解能力。 ## 核心功能架構 ### 固定攻擊集測試 專案內建多種攻擊類型的測試腳本，涵蓋了目前 LLM 安全研究中最常見的攻擊向量。這些攻擊腳本經過標準化設計，確保每次測試的輸入條件一致，從而實現結果的可比較性。 ### 洩漏等級判定機制 不同於簡單的二元判斷（洩漏/未洩漏），LLM Secret Guard 採用分級評估機制，根據洩漏資訊的敏感度與完整性給予不同分數。這種設計更能反映真實世界中的風險程度，也便於研究者追蹤防禦策略的細微改進。 ### 有效樣本過濾 在大量測試輸出中，系統會自動識別並過濾出真正包含敏感資訊的有效樣本，減少人工審查的工作量。這項功能對於需要處理大規模測試數據的研究場景特別重要。 ### 防禦分數計算 專案提供標準化的防禦分數計算方法，讓不同模型、不同配置下的防禦效果能夠以數值形式直觀比較。這種量化評估方式有助於在論文發表或技術報告中呈現客觀結果。 ## 支援的攻擊類型 LLM Secret Guard 目前支援測試以下幾類常見攻擊： **Prompt Injection 攻擊**：測試模型是否能抵抗提示注入攻擊，防止攻擊者透過精心設計的輸入覆蓋系統指令。 **跨語言攻擊**：驗證模型在面對非預期語言輸入時的行為，評估多語言場景下的安全邊界。 **角色扮演攻擊**：測試模型在角色扮演情境下是否會過度分享敏感資訊，這類攻擊常見於社交工程場景。 **System Prompt Leakage**：嘗試提取模型的系統提示詞，這對於理解模型行為邊界與潛在攻擊面具有重要意義。 ## 應用場景與延伸可能 這套工具的主要應用場景包括學術研究中的模型安全評估、企業內部 LLM 部署前的安全審查、以及防禦策略開發時的效果驗證。 專案文件提到，未來計畫將測試範圍延伸至 Web LLM App 與 Agent 架構，這意味著該框架有望發展成更全面的 LLM 應用安全評估解決方案。隨著 AI Agent 生態的快速發展，這種前瞻性的設計方向具有明確的實用價值。 ## 實用價值與啟示 LLM Secret Guard 的出現反映了 LLM 安全領域的一個重要趨勢：從雲端 API 安全向本地部署與開源模型安全的延伸。對於希望自主掌控模型部署的組織而言，這類本地化評估工具是進行風險管理的必要基礎設施。 同時，專案遵循 OWASP 框架的設計也體現了安全標準化的重要性。在 LLM 應用快速迭代的背景下，建立統一的安全評估語言與方法論，有助於整個產業形成共識，推動防禦技術的良性競爭與進步。