文章总结： 本文介绍了7款2026年最佳AI红队测试工具，包括Novee、DeepTeam、LakeraRed等。核心要点是：证明漏洞可利用性比数量更重要；测试需持续进行以应对系统变化；Novee因专有攻击模型和已验证的漏洞发现被评为整体首选。建议团队根据攻击面覆盖、验证能力和框架对齐度选择工具，并优先考虑能提供修复指导和持续测试的平台。 综合评分： 90 文章分类： 红队,AI安全,安全工具,渗透测试,漏洞分析

用于发现安全漏洞的 7 款最佳 AI 红队测试工具

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2026年7月31日 08:00 美国

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作者：Angela Daniel

发布时间：2026年7月14日

在本文中，我将介绍用于发现安全漏洞的 7 款最佳 AI 红队测试工具。

AI 红队测试已经从一个小众研究实践，发展成为任何发布基于 LLM 功能团队的核心需求。2026 年最强大的平台将自主攻击生成（autonomous attack generation）与可利用性证明（proof of exploitability）结合起来，让团队修复真实风险，而不是追逐大量噪声。Novee、Prisma AIRS 和 Straiker 领先的领域，如今已经覆盖专门构建的 offensive AI、开源框架以及传统 adversary-simulation 工具。

本指南比较 7 款 AI 红队测试工具，从漏洞发现深度、可利用性证明，以及测试如何跟上持续发布周期等方面进行评估。

关键要点（Key Takeaways）

• 证明胜过数量。最有价值的平台会通过可运行的 exploit 和复现步骤确认每一个发现，而不是向团队发送大量未经验证的告警。
• 持续覆盖成为新的基准。AI 系统会随着模型和 prompts 的变化而漂移，因此测试必须在每次发布时重新运行，而不是每季度运行一次。
• Novee 是整体首选。它结合了专有 offensive AI model、经过验证的 exploit-backed findings，以及针对 web、mobile、APIs 和 AI applications 的 stack-aware remediation。
• 该领域具有多样性。它涵盖开源框架、AI-native 平台、企业级套件以及传统 adversary-simulation 工具，每种工具适用于不同成熟度阶段。
• 框架对齐对于审计非常重要。映射到 OWASP、NIST 和 MITRE ATLAS 的覆盖能力，可以将测试结果转化为安全领导者能够向董事会和审计人员展示的证据。

1. Novee

大多数 AI 红队测试工具专注于单一层面，要么通过对抗性提示词探测模型，要么监控智能体的工具调用。Novee 采用了更广泛的方法，通过一个专有攻击型人工智能系统，以熟练的人类攻击者方式发现、证明并修复高影响漏洞。Novee 并不是简单封装一个通用前沿模型，而是构建并持续进行后训练自己的攻击型模型，同时结合专门设计的攻击安全框架，使其能够在企业规模持续运行，而无需通过通用大语言模型执行所有任务所带来的失控成本。

该平台的 AI 红队测试能力适用于任何大语言模型技术栈，支持 OpenAI、Anthropic 和开源模型，覆盖聊天机器人、智能助手、智能体和工作流。它首先对 AI 应用进行映射，构建提示词、工具、权限和数据流模型，然后基于 OWASP AI Testing Guide 和真实攻击者技术生成攻击场景。覆盖范围包括提示词注入、越狱、数据外泄、智能体权限滥用和工具滥用、不安全集成，以及模型行为与文件、配置、密钥和持续集成/持续交付任务等执行环境结合时产生的确定性漏洞利用。

Novee 的区别在于验证能力。独立智能体通过确定性检查确认每个发现结果，而不是依赖推断，因此只有经过证明、可复现、具有有效漏洞利用和概念验证的漏洞才会提交给团队。这消除了许多工具难以实际运营的误报噪声。每个发现结果都会提供针对具体 Web 应用防火墙、后端和技术栈定制的修复方案，当 Novee 连接到持续集成/持续交付环境后，修复指导会达到代码级别。修复上线后，Novee 会自动重新测试原始漏洞利用，并验证漏洞是否已经解决，从而完成从检测到确认修复的闭环。

Novee 专为生产环境构建，具备基于角色的访问控制、通过完整执行追踪实现的完整审计能力、可审查和批准的测试计划，以及带有限速控制的受限执行，并且不会包含破坏性载荷或数据外泄。它提供软件即服务、Bastion Node 或本地部署方式，不会使用客户数据进行训练，并原生集成 Jira、GitHub 和 ServiceNow。该公司的研究团队已经披露 Gemini、Cursor、Microsoft 和 Google Python 基础设施中的零日漏洞，而这些研究持续增强每一次评估背后的攻击型人工智能能力。

主要功能

• 专有攻击型人工智能模型，支持多模型路由，专门用于漏洞发现，而不是简单封装通用大语言模型
• 跨 Web、移动端、AI 应用、接口和外部攻击面的持续测试
• 完整覆盖 OWASP AI Testing Guide，包括提示词注入、越狱、数据外泄、工具滥用和不安全集成
• 仅提供经过验证的发现结果，每个结果都包含有效漏洞利用、概念验证和复现步骤
• 基于技术栈感知的修复能力，在连接持续集成/持续交付后提供代码级修复，同时支持自动重新测试和回归检查
• 企业级控制：基于角色的访问控制、完整审计追踪、可审查测试计划以及受限的非破坏性执行
• 灵活部署（软件即服务、Bastion Node 或本地部署），不会使用客户数据进行训练
• 原生集成 Jira、GitHub 和 ServiceNow

2. DeepTeam

DeepTeam 作为一个开源大语言模型红队测试框架占据了独特位置，该框架由 DeepEval 背后的团队开发。它面向希望在本地代码环境中运行对抗测试，而无需采用商业平台的工程师。你可以定义模型回调，选择漏洞类型和攻击方法，该框架会生成对抗输入来探测你的大语言模型应用中的弱点，并使用“大语言模型作为评判者”的指标对结果进行评分，这些指标可以直接运行在你自己的机器上。

主要功能

• 基于 Apache 2.0 协议的开源免费工具，可通过 Python 在本地运行
• 覆盖偏见、隐私、毒性和错误信息等多个领域的大型漏洞类型库
• 支持单轮和多轮对抗攻击方法，包括越狱和编码攻击
• 开箱即用映射到 OWASP Top 10 for LLMs、NIST AI RMF 和 MITRE ATLAS
• 支持命令行界面（通过 YAML 配置文件）或 Python 编程方式使用，结果可以导出为 JSON

3. Lakera Red

Lakera Red 从 GenAI 应用的对抗测试角度开展 AI 红队测试，并且与 Lakera Guard（该公司的知名运行时保护产品）形成自然配合。现在 Lakera 已成为 Check Point 的一部分，它为团队提供了一种方式，可以在测试阶段发现大语言模型漏洞，然后在生产环境中通过同一个供应商阻止相同类别的漏洞利用，这对于希望让攻击和防御保持一致的组织来说是一种清晰的方案。

主要功能

• 针对 GenAI 和基于大语言模型应用的自动化对抗测试
• 从枚举到目标攻击，再到影响放大的结构化方法
• 按照 OWASP Top 10 for LLM Applications 组织发现结果
• 支持计划任务或持续集成/持续交付触发运行，并提供回归跟踪和复现步骤
• 与 Lakera Guard 原生结合，使经过确认的攻击转化为运行时检测规则

Lakera Red 非常适合希望持续进行应用层测试，并计划在产品上线后继续使用同一供应商运行时保护能力的 GenAI 产品团队。

4. Prisma AIRS

Prisma AIRS 是 Palo Alto Networks 专门构建的 AI 安全平台，其 AI Red Teaming 模块位于一个更广泛的套件中，该套件还覆盖运行时防火墙、模型扫描、安全态势管理和智能体安全。对于已经标准化采用 Palo Alto Networks 的企业而言，这种广度正是其吸引力所在：红队测试不是一个独立工具，而是统一控制平面中的一项能力。

主要功能

• 面向企业规模 AI 模型、应用和智能体的自动化红队测试
• 分析器智能体和攻击者智能体，可根据每个目标的架构和使用场景定制攻击
• 风险评分，并完整查看每个攻击序列
• 将结果映射到 OWASP、NIST 和 MITRE 合规框架
• 属于更广泛套件的一部分，该套件覆盖运行时防御、模型扫描和智能体安全态势管理

5. Cobalt Strike

Cobalt Strike 是该列表中的特殊存在，它之所以入选，是因为它代表了 AI 红队测试发展所源自的传统领域。Cobalt Strike 创建于 2012 年，目前属于 Fortra，是传统红队行动中的行业标准对手模拟平台，受到政府机构、财富 500 强企业以及领先咨询公司的信任。它并不是专门针对 AI 的工具，但任何严肃讨论红队测试安全漏洞的话题都包含它，而且 AI 应用很少独立存在于 Cobalt Strike 所测试的网络和基础设施之外。

主要功能

• Beacon 后利用载荷，用于横向移动、持久化和隐蔽命令与控制
• 可变形命令与控制配置文件，用于模拟不同威胁行为者的攻击技术
• 鱼叉式钓鱼和浏览器跳转，用于真实模拟初始访问和会话劫持
• 共享团队服务器，用于协作式红队任务和详细报告
• REST API，用于自动化以及与更广泛攻击安全技术栈进行互操作

6. Straiker

Straiker 专注于智能体人工智能安全，其 Ascend AI 产品是一款针对 AI 智能体和智能体应用的专用对抗红队测试引擎。该公司明确定位于最新的攻击面领域：编码智能体、生产力智能体，以及能够实际访问工具、数据和凭据的自定义智能体。其攻击引擎由经过真实智能体攻击训练的微调攻击模型提供支持，因此能够深入发现智能体失败的特定方式。

主要功能

• 专门针对 AI 智能体和智能体应用的持续、自主红队测试
• 基于真实智能体攻击训练的微调攻击模型
• 自动化侦察 MCP 服务器、工具、RAG、数据库和基础设施
• 多策略、多轮攻击，包括工具权限滥用和多语言注入
• 将结果映射到 OWASP、MITRE ATLAS、NIST 和 EU AI Act，并为 Defend AI 运行时防护机制提供支持

7. Confident AI

Confident AI 是由 DeepTeam 创建者构建的商业平台层，它解决了纯框架无法解决的问题。DeepTeam 为工程师提供本地化、代码优先的红队测试框架，而 Confident AI 则在其基础上增加了托管层：包括用户界面、测试活动管理、数据集管理、报告以及生产环境监控。这两个产品是独立的产品，但可以自然结合，让团队既保留开源框架体验，又获得平台提供的工作流程和可视化能力。

主要功能

• 构建在开源 DeepTeam 框架之上的托管平台层
• 基于云的红队测试，支持测试活动调度和定期风险评估
• 支持 OWASP 和 MITRE ATLAS 的框架配置，并提供集中式漏洞管理
• 可共享的 PDF 报告，用于安全和合规对齐
• 与 DeepEval 紧密集成，用于组合评估和红队测试工作流

8. 我们如何选择最佳工具

我们根据能够区分真正红队测试工具和仅具有良好营销页面的提示词扫描工具的标准，对每个平台进行了评估。

首先考虑的是发现深度：工具是否能够发现复杂漏洞利用链和业务逻辑漏洞，还是只能发现已知越狱模式。我们高度重视可利用性证明，更倾向于选择能够通过有效漏洞利用和复现步骤验证发现结果的平台，而不是只报告理论风险的平台。我们评估了工具覆盖真实攻击面的能力，包括提示词、智能体、工具、接口和数据流，以及测试是否能够随着系统变化持续运行。

最后，我们考虑了可运营性：包括 OWASP、NIST 和 MITRE ATLAS 框架对齐能力、修复指导、持续集成/持续交付集成能力，以及产品背后的支持模式。市场采用情况和可信客户证据用于解决最终的比较差异。

9. 2026 年 AI 红队测试发生了什么变化

过去一年中，该领域快速成熟，以下几个变化正在定义购买者如何评估工具：

从静态探测转向自主攻击者。领先工具不再重复执行固定提示词库，而是会分析目标，然后生成针对其架构和业务逻辑定制的攻击。

从模型扩展到整个智能体。随着企业部署具有工具访问能力的智能体，测试范围扩大到工具滥用、多步骤规划、记忆以及智能体之间操纵。

从发现结果转向修复。购买者越来越希望获得修复指导和自动重新测试，而不仅仅是一份需要人工分类处理的漏洞列表。

从一次性测试转向持续测试。一次没有发现问题的报告不再被视为长期有效结果，因为模型更新或新的集成可能在一夜之间重新打开攻击面。

10. 常见问题

10.1 什么是 AI 红队测试？

AI 红队测试是一种通过使用对抗输入主动攻击 AI 系统，在真实攻击者实施攻击之前发现安全和安全性漏洞的方法。它针对基于大语言模型的应用和智能体中的特定风险，例如提示词注入、越狱、数据外泄和工具滥用，并且通常将发现结果映射到 OWASP、NIST 和 MITRE ATLAS 等框架，使结果能够同时用于工程修复和合规报告。

10.2 AI 红队测试与传统渗透测试有什么区别？

传统渗透测试和对手模拟工具主要关注网络、基础设施以及已知漏洞类别。

AI 红队测试关注模型或智能体在对抗压力下的行为，包括推理、提示词处理和工具使用，而这些行为具有非确定性，并且会随着上下文变化。

像 Novee 这样的平台通过在 AI 应用、接口以及底层执行环境中使用有效证明验证漏洞可利用性，将这两个领域结合起来。

10.3 如何选择合适的 AI 红队测试工具？

首先确定你最需要覆盖的攻击面：模型、智能体，还是完整应用。

然后评估漏洞发现深度、发现结果是否通过有效漏洞利用进行验证、工具与合规框架的映射能力，以及测试是否能够随着系统变化持续运行。

开源框架适合愿意自行构建平台层的工程团队，而企业通常更倾向于选择包含验证能力、托管能力、修复指导和重新测试功能的平台。

10.4 AI 红队测试可以持续运行，而不是一年一次吗？

可以，而且越来越应该如此。

AI 系统会随着模型更新和集成增加而发生漂移，因此一次没有问题的报告可能在几周内就会失效。

现代平台会在新部署、代码变更和新出现的威胁出现时自动重新运行测试。

例如，Novee 会在修复上线后重新测试原始漏洞利用，并验证漏洞是否已经解决，因此覆盖范围能够反映应用当前状态，而不是过去某个时间点的快照。

10.5 开源 AI 红队测试工具是否和商业平台一样有效？

像 DeepTeam 这样的开源框架能够有效且低成本地生成和评估对抗攻击，并且开箱即用地支持主要框架。

它们通常缺少的是平台层能力：

• 仪表板
• 团队工作流
• 生产环境监控
• 已验证漏洞利用证明
• 基于技术栈感知的修复能力

商业平台增加了这些功能，这对于需要满足审计要求的证据、漏洞修复能力，而不仅仅是原始攻击生成能力的团队来说非常重要。

10.6 AI 红队测试工具能够发现哪些漏洞？

常见目标包括：

• 直接和间接提示词注入
• 绕过安全护栏的越狱攻击
• 敏感数据外泄
• 智能体权限滥用和工具滥用
• 不安全集成
• 只有当工具理解应用设计目的时才会暴露的业务逻辑漏洞

更强大的平台还能够将单个弱点组合成完整漏洞利用路径，而这通常是影响最大、最难发现的漏洞所在。

https://secureblitz.com/best-ai-red-teaming-tools/

（完）

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