评测与安全工具
Secure AI Gateway:面向 LLM 应用的安全控制平面与 OpenAI 兼容网关
joshuabisdorf/Secure-AI-Gateway · Security-focused OpenAI-compatible LLM gateway with centralized policy enforcement, distributed controls, observability, and hardened deployment.
ELI5:它是什么,解决什么问题
Secure AI Gateway 是一个以安全为核心的 OpenAI 兼容 LLM 网关和控制平面,集中处理认证、授权、限流、用量预算、PII 检测与脱敏、提示注入拦截、工具暴露与执行授权、审计日志、可观测性和安全回归测试。它基于 PostgreSQL 和 Redis/Valkey 提供分布式状态与一次性执行票据,附加强化的 Docker/Kubernetes 部署配置和可选的 AWS 参考架构,并提供无需付费云资源和真实模型调用的本地演示与验证流程。
核心能力与快速开始
★ 2 · Python
- 能做什么
- 提供 OpenAI 兼容的 LLM 代理与安全控制平面,具体包括:网关签发的高熵客户端 API 密钥及单向摘要持久化;基于 PostgreSQL 的密钥创建、吊销、轮换与用量记账;基于 Redis/Valkey 的分布式限流与执行票据防重放;部署级和每客户端模型授权;结构化与语义化 PII 检测及脱敏/拒绝策略;提示注入审计/拒绝策略及版本化回归基准;最小权限工具暴露与独立执行时授权;仅元数据的 JSON 审计事件、Prometheus 指标和 OpenTelemetry 追踪;安全关键状态失效时的 fail-closed 行为;加固的 Docker 与 Kubernetes 运行时配置、restricted Pod Security 与默认拒绝 NetworkPolicy;可选的私有 AWS/EKS/RDS/Valkey Terraform 参考架构;精确发布依赖、漏洞分析、SBOM 与证明;CI 中确定性的对抗、并发、韧性、性能、kind、清单、Terraform、预检与发布验证。网关本身不执行外部有副作用的工具,模型生成的工具调用仅视为不可信提案,由临时签名票据交独立执行器并在执行时重新授权。
- 适用场景
- 适用于需要为 LLM 应用统一落实安全策略的场景,例如:在企业内部署 OpenAI 兼容网关以集中管理认证、授权、限流和用量预算;对模型输入输出做 PII 脱敏与提示注入拦截;对模型生成的工具调用实施最小权限暴露与执行时二次授权;在多副本部署中保持安全关键状态一致并 fail-closed;在 Kubernetes 中通过 restricted Pod Security 与默认拒绝网络策略加固网关;基于随附的回归基准评估提示注入与语义 PII 检测能力;以及通过本地 kind、Docker Compose 和零成本 mock 演示验证主要安全路径。
- 项目形态
- 可直接使用的工具
- 部署方式
- 提供 Docker Compose 与 Kubernetes(含本地 kind 和可选 AWS/EKS Terraform 参考架构)部署方式;本地演示不依赖真实模型提供方,默认云端 provider 为 mock。具体生产部署条件未说明。
- 主要依赖
- 主要语言为 Python;需要 PostgreSQL 与 Redis/Valkey 作为权威状态;提供 Makefile 开发命令、精确运行时依赖锁、Terraform 可选参考架构。对硬件、操作系统及实际 API 成本未说明。
- 使用限制
- 网关不执行外部有副作用的工具,仅签发短时票据由独立执行器另行授权。公开的提示注入与语义 PII 评测基线基于小型版本化回归语料,不代表真实生产准确率,且提示注入基线存在假阳性与假阴性,残余风险记录于安全评审文档。可选 AWS 参考架构中可创建付费资源的辅助工具需显式开启。当前处于准备首个 v1.0.0 稳定版本阶段。
- 许可证
- Apache-2.0
- 最近推送
- 2026-10-06 09:12
资料检查:2026-10-07 07:00 · 卡片整理:2026-10-07 07:00
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职业应用
程序员
作为 OpenAI 兼容的 LLM 网关,程序员可在开发 LLM 应用时集中接入认证、授权、限流、用量预算、PII 检测与脱敏、提示注入拦截、工具暴露与执行授权、审计日志和可观测性,并通过本地演示与验证流程进行安全回归测试。
查看内容依据
Secure AI Gateway is a security-focused control plane and OpenAI-compatible proxy for LLM applications. It centralizes authentication, authorization, rate limiting, usage budgets, PII controls, prompt-injection controls, tool exposure and execution authorization, audit logging, observability, and security regression testing.
由 AI 根据来源材料整理,未进行安装或运行验证
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