Agent Security Audit 是一款专为 AI エージェント设计的防御性安全审计工具，旨在应对日益增长的プロンプト・インジェクション（提示注入）攻击风险。随着大型语言模型被广泛应用于自动化任务处理，当エージェント需要解析外部输入（如网页内容、用户提交文本或文件）时，系统可能意外执行恶意指令，导致数据泄露、权限提升或行为篡改。本工具通过提供一套结构化的安全检查清单与自动化脚本，帮助开发者在部署前识别并加固关键漏洞点。其核心理念在于建立清晰的权限边界、实施多层级的内容净化机制，并通过日志监控实现威胁追踪。该方案不仅适用于命令行环境下的脚本集成，也可嵌入到 Web API 服务中，为构建安全的智能代理系统提供标准化实践路径。
核心功能特点
- 支持正则表达式匹配高危关键词（如ADMIN OVERRIDE），实现实时注入行为识别与阻断
- 提供可信源白名单机制，仅允许来自user-direct/system/heartbeat等指定通道的数据写入内存缓存
- 自动生成带时间戳的攻击日志，便于后续溯源分析与合规审计
适用场景
该工具特别适合处理来自不可信来源的动态内容场景，例如爬虫抓取的网页正文、用户上传的文档片段或第三方API返回的数据流。在这些场景中，原始文本可能包含嵌套的AI指令或利用零宽字符隐藏的恶意代码，若直接交由语言模型处理极易触发越权操作。通过集成sanitize_content()函数与safe-fetch.sh流程，可在数据进入处理管道前完成初步清洗与长度截断，极大降低风险面。此外，对于需要持久化存储敏感信息的系统，memory-guard.sh提供的写入前验证机制能有效拦截非授权源的数据注入尝试。企业级应用还可结合nginx配置实现请求体级别的实时检测，形成纵深防御体系。