3步用腾讯A.I.G给AI应用做安全体检：MCP漏洞、越狱攻击一次扫清

AI 应用越来越多，但大多数人根本没给自己的 AI 做过安全体检。你接的 MCP 服务器可能被人远程利用，你的 Agent 技能可能被”技能劫持”，你的模型可能三句话就被越狱。腾讯朱雀实验室开源的 AI-Infra-Guard（A.I.G）就是干这个的：8 月 17 日刚发的 v4.5.2 把漏洞库扩到 2000+ 条 CVE 规则，还新增了 SkillJack 技能劫持研究。今天它出现在 GitHub Trending 上，本文用 3 步带你把体检做起来。

A.I.G 能查什么

A.I.G 是腾讯开源的 AI 红队平台，覆盖四类扫描：Agent Scan（Agent 行为审计）、MCP Server & Skills 扫描（工具毒化、凭据窃取、命令注入）、AI 基础设施漏洞扫描、Jailbreak 越狱评估（多轮攻击如 Many-Shot、PAIR、GOAT）。对普通开发者来说，最常用的就是给”接入了 MCP 的 AI 助手”和”自建的 AI 服务”做一遍基线检查。

第 1 步：Docker 一键部署

需要 Docker 20.10+、4GB 内存、10GB 磁盘。克隆并启动：

git clone https://github.com/Tencent/AI-Infra-Guard.git
cd AI-Infra-Guard
docker-compose -f docker-compose.images.yml up -d

启动成功后，浏览器打开 http://localhost:8088，进入 A.I.G 网页界面。如果你的机器没有 Docker，也可以用官方提供的独立 CLI（skill-scan / mcp-scan / agent-scan）跑单点扫描。

第 2 步：跑一次 MCP 扫描

这是接入 AI 助手的人最该做的一步。在网页界面选择 MCP 扫描，填入你的 MCP 服务器地址（比如本地的 http://localhost:3000/mcp），A.I.G 会自动发起工具探测、检查命令注入与凭据窃取风险。命令行方式等价于：

python3 mcp-scan/mcp-scan.py --target http://localhost:3000/mcp

扫描结束后查看报告：重点看”高危”项，比如工具名可被外部注入、返回内容里带敏感信息、动态模式下工具白名单未启用（v4.5.2 正是给动态模式加了 RCE 防护）。如果你的 AI 应用还没接 MCP，就先用 Agent Scan 扫一遍现有的 Agent 编排：它会检查 Agent 的技能列表、输入输出链路，看有没有可疑的第三方技能包和越权调用，相当于给 Agent 做一次行为审计。

第 3 步：Jailbreak 评估 + 修复验证

对自研模型或提示词系统，跑一遍越狱评估：选择 Jailbreak Evaluation，把模型 API 地址和密钥填进去，A.I.G 会用多轮攻击模板（Many-Shot、PAIR、GOAT、ActorAttack）自动测试。常见修复路径：

– MCP 高危项：启用工具白名单，关闭动态模式，入参做校验

– 越狱成功：加固系统提示词，增加输入过滤，对多轮对话做风险聚合

– 技能扫描告警：检查第三方技能来源，删除可疑技能包

改完后重新扫描一遍，确认高危项清零——体检的意义在于复查，不是一次了事。

常见失败与处理

– 容器起不来：检查 Docker 版本是否 20.10+，内存是否 4GB 以上

– 扫描不到服务：确认目标服务在宿主机可达，容器内访问宿主机要用 host.docker.internal

– 报告看不懂：优先处理标红的严重项，中低危项按 CVE 编号去 NVD 查详情

适合谁：接入了 MCP/Agent 的开发者、把 LLM 放进生产环境的技术团队、对”AI 安全”有合规压力的企业。不适合谁：纯聊天用户，暂时用不上。

验证成功的标准：高危项清零，且你知道每个告警为什么出现。 记住，AI 应用的安全体检和代码安全一样，应该纳入每次上线的固定流程。

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