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本应用为开源项目，仅供学习研究，请遵守其开源协议。
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想象你是一名刚入行安全研究员，接到任务：「调研当前 AI 应用面临的主要攻击面」。你会怎么做？翻文档、搜论文、刷 GitHub、问同行……忙活一周，可能还是漏掉了某个细分方向。scadastrangelove/awesome-ai-security-tools 解决的就是这个问题——它是目前最完整的 AI 安全与 AI 驱动网络安全工具索引，汇集了 149 个经过分类标注的优质项目，涵盖从 Agent 安全审计到 LLM 红队测试的完整知识图谱。
这个项目由安全社区维护，采用「结构化数据 + 自动生成」模式运行：data/sections.json 存储所有工具的元数据，gen_readme.py 脚本自动渲染为最终的 README.md。GitHub 静态 stars 和最后更新时间由 scripts/update_github_metrics.py 通过 GitHub GraphQL API 批量抓取并快照。整个列表在 2026-07-27 快照时已收录 149 个条目，累计 316,794 ★。
项目采用分层分类结构，15 个顶级分类覆盖了 AI 安全的完整攻击面：
按工具类型划分：
按防守场景划分：
此外还有 25 个相关 awesome 列表作为延伸阅读，覆盖 AI 安全基础知识学习路径。
从代码工程角度，这个项目展现了优秀的「内容工程」实践：
数据结构化：data/sections.json 是整个系统的核心，遵循 data/schema.json 定义的 Schema。每个条目包含：name、repo、status（🟢开源 / 🔬研究 / 🟠商业开源）、flags（⚠️警告标识）、desc（一句话事实性描述）、metrics（stars 快照、更新时间）、related（关联项目链接）。
CI 自动化：scripts/update_github_metrics.py 使用 GitHub GraphQL API 批量查询条目 stars 和 push 时间，确保 README 中的数据为最新快照而非实时调用（避免大量 API 调用触发限流）。gen_readme.py 支持 --check 模式验证数据完整性。
分类设计哲学：项目对条目采用精细的状态标注——同一工具可能在开源版本之外还有商业版本，列表会同时收录并用不同 emoji 区分。条目必须满足「真实可安装」而非「仅博客公告」，新项目先进入 WATCHLIST.md 待验证后再迁入主列表。
适合的场景： 系统性调研 AI 安全领域、快速定位某一攻击面的已知工具、了解某工具的技术定位与竞品对比。
局限性： 这是一个索引而非工具本身——它不提供任何可运行的防御能力；列表更新依赖社区贡献，存在一定时延；部分商业工具仅收录其开源组件，全量功能需付费。
在 AI 安全成为 2024-2026 年最热门的网络安全子领域的背景下，这个项目扮演了「全局地图」角色——无论是安全研究员规划研究路线、企业安全团队做工具选型、还是学生构建知识体系，都可以将它作为第一入口。149 个条目背后是整个 AI 安全社区的集体智慧，其分类体系本身也反映了当前 AI 安全领域的共识性认知框架。
GitHub: https://github.com/scadastrangelove/awesome-ai-security-tools License: CC0-1.0