LlamaFirewall：开源框架助力检测与缓解AI核心安全风险

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技术特性

LlamaFirewall采用独特的三重防护机制，针对LLM工作流的两大风险类别——提示注入/代理错位和不安全/危险代码：

• PromptGuard 2： 通用越狱检测器，可高精度低延迟地实时检测用户提示和非受信数据源的直接越狱尝试

• Agent Alignment Checks： 首个开源思维链审计工具，实时检查代理推理过程是否存在提示注入和目标偏离，确保AI代理计划未被恶意输入劫持

• CodeShield： 低延迟在线静态分析引擎，检测LLM输出的不安全代码。该组件最初随Llama 3发布，现被整合至本统一框架

除内置扫描器外，LlamaFirewall还提供可定制的正则表达式和基于LLM的检查机制，支持根据具体应用威胁模型进行配置。Chennabasappa解释道："该框架将防护机制整合至统一策略引擎，开发者可构建自定义管道、定义条件修复策略并接入新检测器。如同传统网络安全中的Snort、Zeek或Sigma，LlamaFirewall旨在建立协作式安全基础架构。"

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设计理念

LlamaFirewall采用深度防御策略，其灵活性设计支持跨各类AI系统部署。Chennabasappa强调："无论底层代理框架如何，任何允许开发者集成额外安全机制的AI系统——无论是开源还是闭源——都能使用该工具。"

作为开源解决方案，LlamaFirewall继承了Meta在大规模系统及生产环境中的丰富经验。Chennabasappa表示："其开源特性为社区构建插件、规则和检测器提供了透明可扩展的平台，这种透明度有助于增强AI安全实践的信任度与适应性。"

Part 04

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