Background to the issue
面对多样化的AI框架和不断出现的组件漏洞，单一的扫描方法往往难以满足全面检测需求。AI-Infra-Guard通过多项功能设计解决这一问题。
改进方案
- 多组件支持：覆盖30+主流AI框架(包括Gradio、Open-WebUI等)
- 规则扩展：允许用户通过YAML文件自定义指纹和漏洞规则
- multi-target scanning：支持同时检测多个IP/域名，提升大规模部署的检测效率
Specific methods of implementation
- 定期更新工具版本，获取最新的指纹数据库
- 根据业务需求自定义规则：编辑
data/fingerprints目录下的YAML文件 - 使用批量扫描功能：将目标地址写入文件后执行
-file参数扫描 - 结合AI分析功能：使用
-ai参数生成更详细的报告
caveat
自定义规则时应注意规则的准确性和优先级设置，避免误报或漏报情况。
This answer comes from the articleAI-Infra-Guard: An Open Source Tool for Detecting Potential Security Risks in AI SystemsThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样提升AI基础设施扫描的全面性和覆盖范围？
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