核心用法
AOI Prompt Injection Sentinel 是一款专为 AI 对话场景设计的轻量级安全检测工具。用户可通过 CLI 接口对输入文本进行实时分析，支持直接传参（--text）或标准输入流（--stdin）两种调用模式。工具输出结构化 JSON，包含三级关键信息：
1. 严重度评分（0–4 级量化风险）
2. 处置动作（allow/log/warn/block 四级响应）
3. 命中规则详情（reasons + matched rule ids，便于审计追踪）
该设计实现了"检测-评分-处置-审计"的完整闭环，可无缝嵌入对话网关、RAG 前置过滤或 Agent 输入层。
显著优点
- 零外部依赖：纯本地运行，无 webhook、无出站调用，杜绝供应链攻击面
- 确定性输出：规则引擎驱动，拒绝概率性判断，适合高合规场景
- 透明可审计：每条阻断均有明确规则 ID 支撑，满足企业安全审计要求
- 开源可信：MIT 许可证，源码可审，无商业锁定
- 渐进式治理：发布流程包含 Security Gate 与可审计 changelog，违规更新触发分级限制（警告→暂停→归档）
潜在局限
- 规则维护成本：基于特征规则的方案需持续更新以覆盖新型注入模式（如间接提示注入、多模态攻击）
- 语义理解边界：对语义复杂、上下文依赖深的对抗样本可能存在漏检
- 无主动学习：当前版本未集成模型微调或在线学习机制，依赖人工规则迭代
- 单一语种优化：文档未明示多语言规则覆盖程度
适合人群
- 部署本地 LLM 服务的企业运维团队
- 构建 AI Agent 平台的开发者（需在输入层增加安全关卡）
- 对数据隐私敏感、需完全离线运行的金融/医疗/政务场景
- 安全研究人员（可基于开源规则库进行二次开发）
常规风险
| 风险类别 | 说明 |
|---------|------|
| 规则绕过 | 攻击者可能通过编码变换、分段注入等技术绕过静态规则 |
| 性能瓶颈 | 高频调用场景下需评估规则引擎的吞吐延迟 |
| 误杀业务 | 过度严格的规则可能阻断合法用户的复杂查询 |
| 版本漂移 | 未及时同步官方规则更新可能导致防护滞后 |
建议生产环境采用"检测+采样审计+灰度回滚"的组合策略，并建立内部红队测试机制。