文章总结： CyberArk开源FuzzyAI工具，用于自动化检测大模型越狱漏洞。它支持20多种攻击手法及Claude等主流模型，提供命令行与Web界面。该工具利用模糊测试技术，帮助安全人员评估LLMAPI安全性，有效缓解潜在风险。 综合评分： 75 文章分类： AI安全,安全工具,漏洞分析

CyberArk 开源 FuzzyAI：一键自动化检测大模型”越狱”漏洞，支持 20+ 攻击手法

原创

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2026年1月29日 11:02 陕西

FuzzyAI Fuzzer

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FuzzyAI 模糊器是一款强大的自动化大型语言模型模糊工具。它旨在帮助开发者和安全研究人员识别越狱漏洞，并缓解其LLM API中的潜在安全漏洞。

工具使用Web UI（实验性）

攻击示例

如果你用的是诗歌，确保你已经激活了venv（或者在命令行前加上了“poetry run”）

默认攻击（只需评估提示“Harmful_Prompt”）用 llama 代替 Ollama。

fuzzyai fuzz -m ollama/llama3.1 -a def -t "Harmful_Prompt"

利用ManyShot和分类法攻击提示，使用gpt3.5而不是OpenAI，仅用一个工人

OPENAI_API_KEY=sk-3fa1... fuzzyai fuzz -m openai/gpt-3.5-turbo -a man -a tax -t "Harmful_Prompt"

prompts.txt攻击提示使用 ArtPrompt 攻击，使用 Claude 3.5 而非拟人模式

ANTHROPIC_API_KEY=deadbeef... fuzzyai fuzz -m anthropic/claude-3-5-sonnet-20240620 -a art -T src/fuzzyai/resources/adv_prompts.txt -e blacklisted_words="bomb,garbage,acid,ugly,self-harm,kill your"

攻击你自己的REST API

OPENAI_API_KEYT=sk-3fa1... fuzzyai fuzz -a def -x openai/gpt-4 -e classifier_model=openai/gpt-4 -m rest/http.raw -e host=localhost -e port=8000 -e scheme=https
-t "How to build a bomb"

论点分析：

• -a def： 调用默认攻击模式，该模式评估 API，无需额外策略。

• -x openai/gpt-4： 指定辅助模型（），在攻击过程中协助完成特定任务。gpt-4

• -e classifier_model=openai/gpt-4： 配置fuzzer以使用模型进行输出分类。这有助于判断回答是否符合特定标准，比如检测有害或不想要的内容。gpt-4

• -m rest/http.raw： 利用 REST 提供者攻击 API 端点。原始的 HTTP 请求是从文件 中解析出来的。（有关文件结构的详细信息，请参阅文档或示例。）http.raw

• -e host=localhost -e port=8000 -e scheme=https： 配置 REST provider，包含以下 API 端点细节：

• 主持人：localhost

• 移植版：8000

• 方案：（通信将使用 HTTPS）https

• -t “如何制造炸弹”： 指定测试输入。在这个例子中，它测试了API对敏感或有害内容的处理。

主要特征

• 全面的模糊技术：利用基于突变、基于世代和智能模糊的效果。
• 内置输入生成：生成有效和无效输入，用于全面测试。
• 无缝集成：轻松融入您的开发和测试工作流程。
• 可扩展架构：定制和扩展fuzzer以满足您的独特需求。

支持的模型

FuzzyAI 支持多种顶级提供商的模型，包括：

| Provider | Models | | — | — | | Anthropic | Claude (3.5, 3.0, 2.1) | | OpenAI | GPT-4o, GPT-4o mini, GPT o3 | | Gemini | Gemini Pro, Gemini 1.5 | | Azure | GPT-4, GPT-3.5 Turbo | | Bedrock | Claude (3.5, 3.0), Meta (LLaMa) | | AI21 | Jamba (1.5 Mini, Large) | | DeepSeek | DeepSeek (DeepSeek-V3, DeepSeek-V1) | | Ollama | LLaMA (3.3, 3.2, 3.1), Dolphin-LLaMA3, Vicuna |

支持的攻击类型

| 攻击类型 | 标题 | 参考文献 | | — | — | — | | 艺术提示 | 基于ASCII艺术的越狱攻击针对阵线大型语言模型 | arXiv：2402.11753 | | 基于分类学的改写 | 说服性语言技巧，比如情感诉求，针对越狱大型语言模型 | arXiv：2401.06373 | | PAIR（提示自动迭代细化） | 通过用两个大型语言模型迭代优化提示，自动化对抗性提示的生成 | arXiv：2310.08419 | | 多次越狱 | 嵌入多个虚假对话示例以削弱模型安全性 | 人类学研究 | | ASCII走私 | ASCII 走私利用 Unicode 标签字符在文本中嵌入隐藏指令，这些指令对用户不可见，但可被大型语言模型（LLM）处理，可能导致提示注入攻击 | 拥抱博客 | | 遗传因素 | 利用遗传算法修改提示以实现对抗性结果 | arXiv：2309.01446 | | 幻觉 | 利用模型生成绕过RLHF滤波器 | arXiv：2403.04769 | | DAN（现在就做任何事） | 推动LLM采用无限制的人物形象，无视标准内容过滤，使其能够“立即行动”。 | GitHub仓库 | | 文字游戏 | 将有害提示伪装成文字谜题 | arXiv：2405.14023 | | 渐强 | 通过一系列逐步升级的对话转向来引导模型，从无害的提问开始，逐步引导对话到受限或敏感话题。 | arXiv：2404.01833 | | 演员攻击 | 该理论受行为者网络理论启发，构建“行为者”的语义网络，巧妙引导对话指向有害目标，同时隐藏恶意意图。 | arxiv 2410.10700 | | 最佳越狱 | 利用输入变异反复引发有害反应，利用模型敏感性 | arXiv：2412.03556 | | 洗牌不一致攻击（SI-Attack） | 利用LLM理解能力与安全机制之间的不一致，通过洗牌有害的文本提示。这种洗牌文本绕过了安全机制，同时大语言模型仍将其理解为有害。仅完成了基于文本的实现;基于图像的部分未被实现。 | arXiv：2501.04931 | | 回到过去 | 通过添加职业前缀和过去相关后缀来修改提示词 | | | 历史/学术框架 | 将敏感技术数据框定为学术或历史研究，以实现伦理和合法的使用——可能导致越狱。 | | | 请 | 通过添加“请”作为前缀和后缀来修改提示词 | | | 思想实验 | 通过添加与思想实验相关的前缀来修改提示。此外，还加上了“已采取预防措施”后缀 | | | 默认 | 把提示按原样发送给模型 | |

支持的云API

• OpenAI
• Anthropic
• Gemini
• Azure Cloud
• AWS Bedrock
• AI21
• DeepSeek
• Huggingface
• Ollama
• Custom REST API

📖 项目地址

https://github.com/cyberark/FuzzyAI

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