大模型攻防练习平台

靶场介绍一个从零打造的本地化大模型攻防练习平台提示注入闯关 · OWASP LLM Top 10 · 脆弱 Agent 靶场 · 靶场资料聚合目标模型可自由切换——DeepSeek 直连 / OpenRouter 中转站国产国外十余款小模型/ 本地 Ollama 离线真实可被绕过Agent 危险操作隔离在沙箱 / Docker 容器内。LLM SecRange是一个单体 Flask Web 系统把社区里优秀的大模型攻防靶场AIGoat、damn-vulnerable-llm-agent、ai-prompt-ctf 等的核心玩法重新整合成一个开箱即用、全中文、接真实大模型的本地训练场。适合‍ 安全工程师 / 红队 / 渗透测试学习 LLM 攻击面 AI 安全教学与 CTF 出题 团队内做 LLM 应用安全意识培训多模型目标可切换右上角target是目标模型下拉选择器小模型优先。可对比同一攻击在不同模型上的鲁棒性差异——小模型更易被绕过大模型守卫更严️ 本地部署DeepSeek-R1 8BOllama完全离线、数据不出本机 国产DeepSeek V4 Flash默认/直连、通义千问 Qwen2.5-7B / Qwen3-8B、智谱 GLM-4.7-Flash、MiniMax M2.5 国外小模型Llama 3.2 1B/3B、Llama 3.1 8B、Google Gemma 3 4B、Microsoft Phi-4 Mini、Mistral Ministral 3B、OpenAI GPT-5 Nano / GPT-4o Mini切换的模型会同时作用于对话生成与 LLM 守卫。DeepSeek 走直连云端小模型经OpenRouter本地模型经Ollama在 modules/modelsel.py 的MODELS里加一行即可扩充。启用本地 DeepSeek 8B可选离线靶机ollama serve# 启动本地推理服务ollama pull deepseek-r1:8b# 拉取模型约 5GB# 然后在右上角下拉选「DeepSeek-R1 8B本地」即可四大模块1. CTF · 提示注入闯关Gandalf 式 8 关防御逐级加固从「毫无防备」到「输入/输出双过滤 模糊匹配 LLM 看门人 输入意图审查」。目标是诱导模型吐出每关的暗号。关卡防御强度L1 毫无防备无L2 口头约束 → L3 拒绝谈论系统提示约束L4 输出过滤 → L5 输入过滤关键词/明文拦截L6 LLM 看门人 → L7 全家桶 → L8 偏执狂多重守卫叠加2. OWASP LLM Top 10 靶场2025 版覆盖十大风险每类一个可上手的 lab含可攻击关与缓解讲解关LLM01 提示注入·LLM02 敏感信息泄露·LLM03 供应链·LLM04 数据与模型投毒·LLM05 不当输出处理(XSS)·LLM06 过度代理·LLM07 系统提示泄露·LLM08 向量与嵌入弱点·LLM09 错误信息·LLM10 无限制消耗3. Agent 靶场 · 脆弱 ReAct 银行客服一个接 DeepSeek 的 ReAct Agent工具实现存在真实漏洞4 个夺旗目标SQL 注入—get_transactions字符串拼接dump 他人交易路径穿越—read_doc未规范化路径读取沙箱机密文件越权转账—transfer不校验账户归属过度代理️命令执行—run_command被诱导执行任意命令经 Docker 隔离通过提示注入伪造系统消息、注入假 Observation、社工身份让 Agent 滥用工具权限。攻破后实时展示 ReAct 推理轨迹与夺取的 flag。4. 聚合清单精选 GitHub 大模型攻防靶场仓库标注 Star 与活跃状态近半年是否更新。https://github.com/gatsby-sec/llm-sec-range/tree/main