Galaxy RedTeam · 以攻促防

星河 RedTeamAI 红队平台

AI Red Teaming Platform

「让攻击先于攻击者发生」

覆盖传统与 AI 原生攻击面的新一代红队:一个平台、两个引擎、一套治理底座。在授权范围内持续验证,把风险发现在攻击者之前。

基础设施层MITRE ATT&CK模型层OWASP LLM智能体层OWASP Agentic协议层 · MCPOWASP MCPRedTeam

WHY NOW

三件事变了,红队却没变

应用类型更丰富、攻击方已经 AI 化,而红队还是人力密集、周期以周计。

01

应用变了

对外的 Web 与 API 越开越多、业务不断上云;再叠加大模型应用、智能体、RAG 知识库与 MCP 工具,要守的东西一直在变多。

攻击面在膨胀,清单永远是旧的

02

攻击变了

攻击方先一步用上 AI,攻击门槛被拉平;从发现资产到造成影响,节奏从天级压到小时级,防守侧的排期跟不上。

对面已经在用 AI,我们还在排期

03

红队没变

仍然人力密集:专家稀缺、一次评估动辄数周、覆盖靠抽样;面对 Agent、RAG、MCP 这类新系统,连成熟的测试方法都还没有。

评估以周计,风险以小时计

ATTACK SURFACE

旧的在扩张,新的是全新的

传统攻击面一直在长,AI 原生攻击面又是一整套旧方法看不见的东西。

传统攻击面 · 一直在扩张

  • 对外暴露面
  • Web 应用与 API
  • 云上业务系统
  • 内网与域环境
  • 主机与中间件
  • 身份与账号

AI 原生攻击面 · 全新的一整套

  • 提示注入与越狱
  • 敏感信息泄露
  • 目标劫持与工具滥用
  • 记忆与上下文投毒
  • 知识库检索污染
  • MCP 工具与接线层
  • 风险常从传统入口进入,在 AI 系统里被放大,两类攻击面必须放在一起看
  • 两拨人、两套工具、两份报告,风险对不上号,也没人管总账
  • 同一套授权、审批、审计与报告,结果才交得出手

TWO ENGINES

一个平台,两个 AI 红队引擎

两个引擎不是两个产品,而是同一底座上的两种能力:共享授权门禁、审批、审计、知识库与报告。

ENGINE A

AI 驱动的传统红队

用 AI 编排,评估仍在扩张的传统攻击面

覆盖范围
对外暴露面 · 主机 · Web 与 API · 云 · 内网与域
对标标准
MITRE ATT&CK
测试能力
内置 150+ 项安全测试能力,覆盖评估全链路
执行方式
AI 自主编排,高风险动作默认人工审批
ENGINE B

AI 原生红队

专门评估旧方法看不见的 AI 原生攻击面

覆盖范围
客户自有的 LLM 应用 · Agent · RAG · MCP
对标标准
OWASP LLM / Agentic / MCP Top 10
测试能力
模型层探针 · 多轮动态对抗 · 协议层扫描与差分
执行方式
只读 / 主动分级执行,默认安全

WORKFLOW

一次红队:从授权到交付

六个阶段串成一条主线,每一步都在授权作用域内留痕。

01

授权

绑定授权书与目标白名单,越界即阻断

02

规划

自然语言下发意图,AI 拆解评估计划

03

执行

隔离沙箱内调用测试能力,高风险动作人审

04

验证

反幻觉验证器二次确认每一条发现

05

映射

自动对齐 ATT&CK 与 OWASP 条目

06

交付

报告与修复建议推送至 SIEM / 工单

ARCHITECTURE

一个底座,两个引擎

能力以标准协议接入,而不是把每样东西都重新造一遍:新增能力不改平台代码,也不锁定单一厂商。

治理层授权门禁 · 操作边界与一键急停 · 审批 · 全量审计 · 多租户隔离
编排层多智能体编排(深度单点 / 规划执行 / 多智能体协作)· 可视化流程编排 · 风险路径图谱与评分
测试执行层 · A每次任务一个独立临时沙箱;网络只放通授权目标,任务结束即销毁
AI 靶标测试层 · B模型层探针、多轮动态对抗、协议层扫描;默认只读、分级执行
知识层ATT&CK 与 OWASP 条目映射 · 用例与探针库 · 修复建议 · 组织经验回流
数据层资产 / 发现 / 证据 / 报告,可私有化持久化,支持合规留存与事后取证

ENGINE B

AI 原生攻击面:三层逐条对标

按 OWASP 三张清单组织测试用例,报告直接对齐条目编号。

LLM01

提示注入

检测直接注入,以及经文档、网页、邮件进入的间接注入;越狱模式库叠加多轮诱导。

LLM02

敏感信息泄露

检查模型在诱导下是否输出个人信息、密钥与内部数据。

LLM07

系统提示泄露

检查系统提示词与内部约束是否会被诱导泄露。

LLM08

向量与嵌入弱点

验证知识库能否被写入污染内容并持续影响回答。

LLM10

无限消耗

验证是否存在可被低成本触发的高成本调用路径。

CI/CD

持续回归

用例沉淀进流水线,模型或提示词变更后自动重跑。

COVERAGE

四层攻击面,一套对标

四层共享同一套授权门禁、审批、审计、知识库与报告:这是「平台」与「工具集」的区别。

层级评估对象对标标准测试手段
基础设施层对外暴露面 · 主机 · Web 与 API · 云 · 内网MITRE ATT&CK150+ 项安全测试能力
模型层LLM 应用与对话接口OWASP LLM Top 10模型层探针 + 回归用例
智能体层Agent 与多 Agent 协作OWASP Agentic Top 10多轮动态对抗
协议层MCP 服务器与工具OWASP MCP Top 10协议层扫描与差分(默认只读)
150+
安全测试能力
120+
模型层探针
3张
OWASP 对标清单
6类
MCP 层检测项

GOVERNANCE

企业级治理:先授权,后行动

自主 Agent 加安全测试工具是高风险组合,治理决定它能不能进企业。高风险动作默认人审,而不是默认放行。

授权门禁

每次任务强制绑定授权书与目标白名单,作用域下沉到每一次工具调用,越界自动阻断。

操作边界与一键急停

规则引擎约束每一步动作的边界;高风险动作默认走人工审批,并提供全局一键急停。

完整证据链

每一次工具执行、每一个出站连接全量审计,带时间戳、可复现,支持合规留存。

数据不出域

支持本地大模型推理,敏感提示与业务数据留在自有机房,可完全离线运行。

反幻觉验证

每条发现都携带证据并经二次验证,没有证据的推测不会进入交付物。

RBAC 与多租户

基于角色的细粒度访问控制;不同任务与租户之间彻底隔离、互不可见。

DELIVERABLES

每次评估,交付什么

结果要能被验收、被复现、被追责,这才是红队「可交付」的定义。

01

执行摘要

面向管理层,一页讲清总体风险态势与最高风险路径。

02

发现明细

证据、复现步骤、严重度与置信度,并映射到标准条目。

03

风险路径图谱

跨会话关联的风险路径与整体评分,把零散发现串成完整链路。

04

修复建议

取自知识库的针对性缓解措施,按优先级排序,可跟踪责任人与期限。

05

审计与证据

完整操作日志与证据留存,等保与内审都拿得出材料。

06

一键对接

结果推送 SIEM 与工单系统,从「发现」闭环到「整改完成」。

DIFFERENTIATION

为什么是这一个平台

攻击面覆盖靠 AI 编排,可交付性靠内建治理。

对比单点越狱 / 提示测试工具不止测模型,而是覆盖模型、智能体、MCP 接线层与传统基础设施的完整攻击面。
对比传统人工红队服务AI 编排把评估周期从周级压到分钟级,并且可持续、可回归。
对比纯自动化漏扫内建授权门禁、审批、证据链与反幻觉验证,结果可交付、可审计。
对比拼凑起来的自动化脚本一个平台统一治理与报告,开放集成、不锁定单一厂商。

LET'S BUILD SECURE AI

让攻击,
先于攻击者发生

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