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#AI安全
今天10月26日周一34 条
  2. GitHub · 灵魂体仓库65

    cfgaudit 开源：扫描 Claude Code 等 AI 编码助手配置的安全审计工具

    GitHub 上的 cfgaudit 是一个 AI 编码助手配置文件安全审计工具，首先支持 Claude Code，检查违反最小权限原则或暴露敏感文件的设置，每条发现映射到 OWASP GenAI LLM Top 10 2026，并提供 OWASP MCP Top 10、AISVS 1.01 和 AVE 行为分类的次级映射。支持 Homebrew、go install、预编译二进制和 Docker 安装，输出 JSON、SARIF 2.1.0 和 Code Climate 格式，可接入 GitHub Code Scanning 与 GitLab Code Quality。

  3. GitHub · 灵魂体仓库50

    Geloos/llm_benchmark：基于真实 MITRE ATT&CK 攻击日志的 LLM 提示词注入评测仓库

    GitHub 仓库 Geloos/llm_benchmark 将越狱提示词注入真实 MITRE ATT&CK 攻击日志，让本地 LLM（通过 Ollama 运行 gpt-oss:20b、llama3.1:8b、gemma3:12b）判断日志是攻击还是正常流量，以此计算攻击成功率（ASR）。每条日志都是真实攻击，模型给出"正常"判定即代表注入生效。实验含 plain、hex、--dovsdofs、--ob 四类，每轮用 5 个 seed（42–46）重复，比较低/中两档温度下的平均 ASR 与 95% 区间，plain 实验使用 10 个类别的 47 种注入。

  4. GitHub · 去对齐工具与仓库53

    LLMSecTest 0.4.0 发布：pytest 插件对运行中的 LLM 应用跑 OWASP LLM Top 10 (2026)

    wehnsdaefflae 发布 LLMSecTest 0.4.0，一个 pytest 插件形式的 LLM 安全测试工具，对运行中的端点执行 OWASP LLM Top 10 (2026) 全部十个类别的攻击探测，输出 CI 可读的 SARIF v2.1.0 报告。覆盖提示注入、敏感信息泄露、供应链、模型投毒、RAG 间接注入等，支持 JailbreakBench/AdvBench 红队集、CVSS v4.0 评分、CycloneDX SBOM，可离线读取 Chroma/FAISS 向量库检测嵌入反演与多租户隔离问题；当前为 pre-alpha，由德国 BMFTR 通过 Prototype Fund 资助（资助号 16IS26S10）。

  6. GitHub · 去对齐工具与仓库47

    dc-tw 开源 ai-ops-gateway：企业级 AI 运维与数据处理 Gateway 骨架

    dc-tw 在 GitHub 发布 ai-ops-gateway，一个整合 FastAPI、SSE、LangGraph、Playwright、MCP 与 Redis 8 的企业级 AI 运维 Gateway 骨架，支持可互换的 Ollama / vLLM 推理后端。系统内置基于 pyatr 的 Agent Threat Rules 检测（默认 detection-only，可按 severity 开启 blocking）、SHA-256 证据校验、多租户 API key 与 OIDC/JWKS JWT 等安全治理，并提供 /metrics 与 OpenTelemetry 可观测性。

  7. GitHub · 去对齐工具与仓库12

    WaelHammali 的 GitHub 个人主页：LLM 驱动渗透测试与多智能体 AI 项目集

    软件工程学生 WaelHammali 的 GitHub 主页展示其研究方向与项目：基于 LangGraph 的 IntelForge OSINT 框架和 6 智能体渗透测试框架 VoidHawk（含 ChromaDB RAG 记忆与 CVSS 评分报告），两者串联为 DarkIntel 端到端管道。其他项目包括 YOLOv8 + RAG 网络图转 Terraform/Ansible 自动化、Real-ESRGAN + ViTPose 球衣号码识别，持有 CAPT 与 CCNA 认证。

  8. GitHub · 灵魂体仓库72

    keyroll 开源：一键查找并轮换本机所有 AI 供应商 API key 副本

    Blackman99 发布 keyroll（https://github.com/Blackman99/keyroll），离线扫描本机 Claude Code、Codex、OpenCode、shell 配置、.env 及备份中的所有 API key 副本，并通过各 issuer 的免费只读端点检查 key 是否仍有效（ALIVE/REJECTED）。keyroll rotate 只需粘贴一次新 key 即可重写所有生效副本并清除遗留副本，keyroll ci 可列出 GitHub Actions 中疑似供应商 key 的 secret 名称；工具只显示指纹和密钥末四位，绝不读取或输出密钥值，单一 Go 静态二进制、无第三方依赖。

    推荐理由：作者完整公开了工具的扫描范围、检查与轮换流程和不读密钥值的安全设计，读者可以据此评估是否把它用于管理本机散落的 API key 副本。

  9. GitHub · 灵魂体仓库55

    llm-collusion-audit：用黑盒因果审计区分 LLM 定价是串谋执行还是锚定

    作者发布 llm-collusion-audit 仓库，在 Apart Research AI Collusion Sprint（2026 年 10 月 23 至 25 日）期间构建黑盒因果审计，从存档的重复定价博弈中重启并施加单一干预（强制降价或涨价、隐藏对手价格、更换伙伴、引入第三方），区分 LLM 定价智能体是在执行卡特尔还是仅被锚定在高价。

    推荐理由：该项目用因果干预实验区分 LLM 定价是真实串谋还是锚定高价，方法预注册、含失败结果，结论可直接用于 AI 串谋检测讨论。

  10. Reddit · r/LocalLLaMA18

    开放权重与网络攻防能力：迈向未来时值得讨论的问题

    一篇 Reddit r/LocalLLaMA 上的观点讨论：随着中美对具备网络攻防能力的模型施加限制，开放权重持续进步的态势可能改变，只有受政府和大 AI 赞助方监管的运营者才能获得这些能力。作者担忧大型企业和政府将更善于按自身意愿塑造数字世界，而普通人和小企业越来越难以防御和管理自己的数字资产，并质疑社区能否继续训练出接近前沿水平的模型。

  11. Reddit · r/CharacterAI7

    CharacterAI 关停引发用户担忧：聊天记录数据到底会不会有问题？

    CharacterAI 即将关停，r/CharacterAI 上有用户发帖询问为何大家担心聊天数据，质疑与 AI 的"黑暗"虚构对话是否会带来麻烦。发帖人表示自己对聊天记录不担心也不愧疚，认为内容是虚构的，并称在应用上见过更糟的内容，不理解人们为何恐慌，怀疑这是对数据问题的误解。

  13. Reddit · r/LocalLLaMA39

    PSA：llama.cpp 曝出漏洞 CVE-2026-116096

    ggml-org llama.cpp 的 Pocket-TTS 组件存在越界写入漏洞：函数 list_pockettts_state_slots 中对参数 mmproj 的操作可触发堆越界写，攻击需本地访问，公开 exploit 已可用。升级到 b11796 可修复，恶意 mmproj 现在会触发 GGML_ASSERT 中止；但 PR #29360 的根治修复仍在开放中。

  14. GitHub · 3D 生成新仓库44

    pii-llm-guardrails 开源：在 LLM 生成循环内用 AES-256-GCM 加密 PII

    Jalendar Reddy Maligireddy 开源 pii-llm-guardrails 项目，提出 Sealed Decoding 方法，在 LLM 生成循环内检测 PII（EMAIL、PHONE、SSN、IP）并用 AES-256-GCM 密封，只有密钥持有者可解密。基于 Qwen3-0.6B 在 8-vCPU CPU 主机上的实测显示，密封钩子每请求约增加 2.5 ms 开销，首字节时间 209 ms（密封）vs 210 ms（原始），62 项测试通过。项目采用 Ollama 风格 CLI，支持密码轮换与提示词注入扫描，代码从第一天起公开。

  15. GitHub · 去对齐工具与仓库51

    alibelal-lang 开源 LLM 采购合谋研究冻结数据与离线复现仓库

    该仓库发布 Apart AI Collusion Research Sprint（2026年10月23-25日）的研究产物，包含 480 局完成对局、48 个条件、每条件十个匹配市场与六家厂商模型的冻结数据，场景为脚本化顾问在重复三方采购中提出轮流抬标方案。仓库提供无需 API 密钥的标准库复现脚本，可校验哈希并重算原始结果、推断、投标筛查与关键词监控；另有复现队友 22 个数值输出文件的附加回放。作者强调结果衡量的是对给定方案的易感性，而非自发合谋或现实普遍性。

  16. GitHub · 去对齐工具与仓库34

    Écluse 开源：在不暴露身份的前提下使用大语言模型

    法国团队推出开源隐私工具 Écluse（Apache 2.0），在用户与大模型之间充当"隔离舱"：拦截可识别身份的敏感信息并泛化过精确线索，响应返回后本地回填，并生成签名、带时间戳的审计日志支持 AIPD。它内置 NIR、RPPS、FINESS、IBAN 等法国标识符的结构化检测与重识别风险评分，对 OpenAI、Anthropic、Mistral、Gemini 或自托管 Llama 保持中立，托管云仅限欧盟。

  17. GitHub · 灵魂体仓库56

    peymanpro 开源 AI-Evaluation-Engineering V1.1 评测工程框架

    peymanpro 在 GitHub 发布 AI-Evaluation-Engineering V1.1，一个供 AI 系统做测量、对比与回归测试的中立于提供商的评测层。V1.1 新增带类型化的 Agent 轨迹回放与任务/步骤成功分离分析、对抗性安全回归用例、配对 bootstrap 置信区间的发布决策 compare（evaluate_release_candidate，含 Bonferroni 校正与 PASS/FAIL/INCONCLUSIVE/INVALID_EVIDENCE 四种判定）、方向感知回归门控、失败记录转回归套件的 JSONL 失败记忆，以及质量/成本与质量/延迟权衡前沿分析和可审计证据包。

    推荐理由：作者把评测当工程学科来设计，给出了配对 bootstrap、回归门控和失败记忆等可复用做法，对搭建 AI 评测体系有参考价值。

  18. GitHub · 灵魂体仓库23

    Cal Poly SLO 开源 CANARY：面向工具调用 LLM Agent 的提示词注入测量与隔离评估框架

    Cal Poly SLO CS + AI Club 在 GitHub 开源 CANARY，一个用于测量和隔离工具调用 LLM Agent 中间接提示词注入的受控评估项目。它将“模型提出的不安全行为”与“系统实际允许的效果”分开记录，并量化每种防护措施对正常任务的代价。实验仅使用本地虚构 fixture 和 fake sink，无网络外发；开发模型为 claude-haiku-5-5，备选 gpt-6-luna，防护方案包括 D1_POLICY_GATE 和 D2_DATAMARKING。

  19. GitHub · 灵魂体仓库31

    GitHub 仓库 who-put-this-here：写给 AI 智能体的约束与理解之辩

    GitHub 仓库「who-put-this-here」发布一篇面向人类与 AI 智能体的文本，核心论点是：规则由文字构成、总有边界可被绕过，而基于理解的约束没有可钻的空子。文章对比了智能体遇到约束时的两种提问——“如何绕过它”只会产生 bypass，“谁放在这里、他们看到了什么”则让系统能认同、修正或指出约束的错误。

  21. GitHub · 去对齐工具与仓库31

    ABI Analyst：基于 SQL 与 OpenAI 的循证式 AI 商业分析开源项目

    shahil5z 在 GitHub 开源 ABI Analyst，一个用 SQL、统计、机器学习和 OpenAI 回答两年线上零售销售问题的 AI 商业分析工具。语言模型不计算任何数字，所有数值由 SQL 和 Python 在只读 DuckDB 数据库上算出，OpenAI 仅在解析不确定的问题和措辞解释时使用，每个问题最多两次调用，无 API key 也可用模板回答。解释中每个数字必须与计算证据一致，并支持同比增长、7-90 天预测、异常检测、RFM 客户分层与显著性检验等功能。

  22. GitHub · 去对齐工具与仓库42

    Iago：开源 Python CLI 越狱与护栏绕过测试工具

    Iago 是一个 Python CLI 渗透测试工具，对自有模型批量运行 guardrail 绕过技术库，多轮重复试验并生成含加固建议的渗透式报告。每次测量给出 95% CI，提示词泄露按预埋密文评分，伪造历史攻击带安慰剂对照，还通过实际 tool call 测试 agent。默认目标是 Ollama，也支持经 --authorized 测试 Anthropic API。

  23. GitHub · 去对齐工具与仓库63

    HaikeiLabs 发布 Agentware：Agent 工具调用策略执行与审计中间件

    HaikeiLabs 发布 Agentware，一套支持 Go、Python 和 TypeScript 的 Agent 工具调用策略执行与审计中间件，每次工具调用经过单一拦截点，按声明式规则执行 allow、deny、filter 并生成追加式审计记录，结构在更换框架或模型时保持不变。它让发起任务的人类主体穿越每层子代理委派仍可追溯，记录调用触及的资源（如表、桶、端点）并沿委派链归因 token 成本；配套的 Kei 为仅存元数据的控制平面，客户内容、凭证和索引不进入 Kei，SDK 已发布至各语言公共 registry，当前版本 0.12.0 要求 kei-proxy 不低于 v0.3.0。

    推荐理由：它把审计记录做成跨框架不变的统一结构，让人类发起者在多层子代理委派后仍可追溯，这个资源级血缘思路可迁移到其他 Agent 治理场景。

  24. GitHub · 去对齐工具与仓库55

    RegLens 开源：面向信用社员工的监管合规 Copilot 与幻觉评测

    NYU 的 Sai Akhilesh Vangala 开源了 RegLens，一个基于联邦消费银行法规的信用社客服 Copilot，语料为 2026-10-02 固定版 eCFR，含 2371 段、2495 个引用分块和 2276 条引用边。模型只提议，确定性代码把关：引用必须是工具返回段落的逐字子串、日期必须来自计算器、争议一律转工单，未支持内容被扣留转人工。评测显示 Copilot 配置在 43 题黄金集上答对率 0.94、97% 回答附有已验证引文、未支持声明为 0，单题成本 $0.0013；检索实测发现混合检索（BM25+dense RRF）反而低于纯稠密检索，引用图更适合作为 Agent 工具而非排序信号。全部评测含重试共花费 $0.47，项目以 MIT 许可发布。

    推荐理由：作者用同一套 43 题黄金集实测了闭卷、无验证器 RAG 与带验证器 Agent 四种配置，检索与幻觉数据齐全，可作 RAG 验证设计的参照。

  25. GitHub · 去对齐工具与仓库64

    Cloakroom 0.7 发布：为 Claude Code、Codex CLI 和 Gemini CLI 本地掩码密钥与个人数据

    Shanjeev Rajendran 发布开源工具 Cloakroom（Apache-2.0），在本地把 API 密钥、机密和个人数据（PII）替换成占位符后再交给 AI 编码代理，写入文件时在本地还原真实值。0.7.0 起在 Mac 和 Linux 上支持 OpenAI Codex CLI 和 Google Gemini CLI；实测对 1,005 条个人数据零泄漏，而对比的 Claude Code 隐私工具泄漏 119 至 992 条。真实值存于本机加密保险库，检测模型仅首次从 Hugging Face 下载一次（Mac 约 1 GB，其他平台最多约 4 GB），提供防篡改活动日志、dashboard 误报学习规则和面向金融团队的付款调用拦截与审计功能。

    推荐理由：原文给出与其他 Claude Code 隐私工具的横向实测数据，泄漏数和误报数都有对照，读者可据此评估是否值得在本地部署。

  26. GitHub · 灵魂体仓库42

    pelens：不执行文件的 Windows PE 静态分析工具，结合 LLM 生成恶意软件分诊报告

    pelens 是一款 Windows PE 静态分析工具，可解析 .exe/.dll/.sys 文件，提取 SHA-256、imphash、编译时间戳、节表熵值、RWX 权限、安全缓解措施（ASLR/DEP/CFG）及按能力分类的导入 API 列表，全程不执行目标文件。配套的 ai_analyzer.py 将解析出的 JSON 数据发送给 LLM，生成分诊报告：第一部分为确定性发现，第二部分为带置信度评级的 AI 解释。该脚本支持 OpenAI、Gemini、Anthropic、Groq、OpenRouter 及本地 Ollama 等多家模型服务。

  27. GitHub · 灵魂体仓库43

    Verdis 开源：在人类读取前自动复现安全报告的分诊工具

    开源工具 Verdis 在安全报告被人工读取前先自动复现问题：按报告声称的版本构建项目，在无网络的 rootless 沙箱中运行 proof of concept，并返回判定结果和带哈希的证据包。它以 Python CLI 和 GitHub Action 形式发布，需 Python 3.12+ 及 Podman 或 Docker，支持 C/C++（ASan/UBSan）、Go、Node 和 Python 构建。模型只起草运行计划，判定由 oracle 决定，最终决定权留给维护者。

  28. GitHub · 灵魂体仓库58

    esinecan/mcp-inspector-as-mcp-server：让 LLM 检测和测试其他 MCP 服务器的工具

    esinecan 发布了 mcp-inspector-as-mcp-server，一个基于 MCP SDK v2 的精简 MCP 服务器，可让 LLM 直接检测、调用和测试其他 MCP 服务器的工具、资源与提示词。v2.2.0 支持会话管理、事件缓冲、协议时代协商（可判断目标服务器是 legacy 还是 modern 无状态协议）、mcp-cli 命令行、OAuth 认证、Web 搜索路由、Windows 守护进程与桥接等能力，并支持人类通过 insp_inject_steering 或 HTTP API 实时注入引导消息，实现 human-in-the-loop 的 MCP 调试工作流。

    推荐理由：原文把 MCP 检测功能整合成单一 MCP 服务器和 CLI，并详细说明了协议时代协商、会话管理与人类介入机制，方法可直接复用。

  29. Reddit · r/LocalLLaMA22

    LocalLLaMA 用户寻找可检测间接提示注入的小型本地分类器（支持英德语）

    一位 Reddit r/LocalLLaMA 用户在构建本地 agent 系统（主 LLM 运行于 24 GB GPU），希望找一个在 agent 处理工具结果前快速筛查间接提示注入的分类器，支持英文和德文（含混合语言与 OCR 噪声文本），要求单条检测远低于 1 秒、可开源、阈值可调、误报低。其已尝试 Prompt Guard 2 86M、PIGuard 和 StackOne Defender，但尚无模型被验证对德语有效，正在征集模型推荐、微调数据集与防御 adaptive attack 的经验。

  30. Reddit · r/LocalLLaMA36

    Reddit 用户 OpenJev 竞技场：让 LLM 互相格斗还可发送心理攻击提示词

    Reddit r/LocalLLaMA 用户发布了一个让 LLM 对战的竞技场：每个模型作为格斗者读取游戏状态，在 move、block、punch、kick、fireball 中选择动作，并支持“心理攻击”——向对手的下一次提示词注入消息，尝试诱导对手误判，但不改变实际游戏状态。平台提供战斗回放与决策记录，每份配置有独立 rating 记在昵称下，注册赠 1 美元，可玩 100 场以上。

  31. GitHub · 去对齐工具与仓库36

    beatspy：17 个决策模型对比 SPY 的基准测试

    beatspy 以协议 v2 对 17 个决策模型进行基准测试：模型读取相同的冻结市场状态（新增 RSI-14、30 天已实现波动率等特征），回答概率问题并按校准度与相对 SPY 的收益评分。三窗口（各 6 个月）结果中最佳平均超额仅 +0.48pp，无模型 Brier skill 为正，仅 jev-latest 和 subq-snap-1.1 在两个窗口跑赢 SPY 且优势落在 bootstrap 区间内；整个 16 模型评测仅花费约 $0.19。

  32. GitHub · 灵魂体仓库47

    solve-ai-ctf：AI 驱动的 CTF 全流程自动解题工作台开源

    GitHub 上的 solve-ai-ctf 是一个 AI 驱动的 CTF 解题工作台，覆盖分诊、假设、有界执行、验证、提交、复盘全流程留痕。项目用纯 Python 标准库实现、零 pip 依赖，内置本地 Web 工作台、Docker 沙箱执行、Flag 自动识别与抢一血式自动提交，支持 misc/crypto/pwn/web/reverse/forensics/ai 七类题型，附 24 份知识库参考文档，仅限授权的 CTF 比赛与安全研究使用。

  33. GitHub · 灵魂体仓库47

    AccessCast：基于 Gemma 4 on AMD 的多版本无障碍视频生成项目

    AccessCast 是为 AMD Developer Hackathon ACT III 打造的无障碍视频项目，用 Gemma 4 31B 为盲人、听障、阅读困难及印地语、意大利语、西班牙语、法语、葡萄牙语用户生成八种版本。系统处理 28 个视频、3,825 次请求共 3.6 million tokens，114 条 easy-read 字幕全部保留否定词，8 例攻击中到达观众 0 例，模型成本约 $0.0053 每分钟。

  34. Reddit · r/LocalLLaMA32

    本地部署的 Qwen 3.8 27B 自选项目一次生成成功，Reddit 网友提出改进意见

    一位用户让本地运行的 Qwen 3.8 27B（在一台二手游戏 PC 上）自选项目并一次生成完成，模型成功产出了北美 IQ 热力图的交互式网站。作者将截图发到 Reddit 后，网友指出方法不够严谨、配色过时、五大湖轮廓缺失等问题。作者强调重点是本地模型能一次性完成整个项目。

10月25日周日
  2. GitHub · 去对齐工具与仓库67

    Regression Firewall 开源：为 AI 编程智能体捕获未请求行为回归的守护层

    Tong-bit-art 在 GitHub 开源了 Regression Firewall，一个面向 AI 编程智能体的行为回归安全层，在智能体改代码前后捕获 HTTP 状态、CLI 输出、退出码和公共 API 等可观测行为，对照声明的意图做结构化 diff，输出 EXPECTED/UNEXPECTED/UNCERTAIN 分类、0-100 风险分和 PASS/REVIEW/BLOCK 判定，全程无 LLM 参与、结果确定性可复现。工具要求 Python 3.9+，尚未上架 PyPI，需克隆仓库安装，唯一运行时依赖是 PyYAML。

    推荐理由：工具在 AI 编程智能体改代码前后捕获可观测行为并给出确定性判定，附真实仓库与留出集评测数据，可评估其检出能力。

  3. GitHub · 灵魂体仓库37

    MLOps_A2：基于 Gemini 的 LLM 智能体，自动审查 GitHub 仓库的 DevOps 规范违规

    开源项目 MLOps_A2 提供一个基于 LLM 的智能体，可自动检查公开 GitHub 仓库并生成基于证据的 DevOps 规范违规 JSON 报告。它不依赖 agent 框架，仅用 google-genai SDK，默认模型为 gemini-3.1-flash-lite，通过 Observe-Reason-Select-Execute 循环自主选择工具调用，并提供 list_files、read_file、search_code、git_log 等工具。报告会验证引用文件存在、逐行核对证据摘录并自动掩码密钥；项目需 Python 3.10+、Git 与 Gemini API key。

  4. GitHub · 灵魂体仓库55

    SysKnife 发布 Linux 系统管理 MCP 服务器，AI 不再直接执行 shell 命令

    lacs-project 开源了 SysKnife，一个 Linux 系统管理 MCP 服务器，核心设计是模型只输出带风险等级的类型化动作，特权守护进程自行构建命令行，AI 从不经手 shell 字符串。执行需用户在终端输入 sysknife approve <transaction-id> 换取一次性回执，所有动作记录在 Ed25519 签名的可验证审计链上，原子主机 rpm-ostree 变更失败自动回滚；守护进程含 192 个类型化动作，Ubuntu 22.04/24.04/26.04 实测均为 79/79 用例通过，支持 Claude Code、Cursor、Codex CLI，也提供独立 CLI。

  5. Reddit · r/SillyTavernAI29

    SillyTavern 社区提醒：有人可能借 AI 伴侣话题针对脆弱用户

    一位 Reddit r/SillyTavernAI 用户发帖提醒，一名自称 20 岁女性的账号在互动数小时后索要其未公开的 Ariel 角色卡，该账号仅注册 10 天、已发帖 211 条，且对话风格与其刚写过的 AI 伴侣 Ani 高度相似。Claude AI 指出对方存在镜像兴趣、刻意建立信任的模式。作者建议将可疑对话粘贴给 Claude 或 ChatGPT 判断是否被操控，或找旁观朋友核实。

  6. GitHub · 去对齐工具与仓库61

    mesutgungor 发布 llm-scan 静态安全扫描工具，覆盖 42 条规则

    作者 Mesut Güngör 在 GitHub 开源了 llm-scan，一个面向 Hugging Face、ModelScope 及本地模型的开源 LLM 安全扫描工具，采用零执行静态分析，覆盖 pickle 反序列化 RCE、trust_remote_code、Jinja2 SSTI（CVE-2024-34359）、SafeTensors 内存炸弹（CVE-2023-44469）等 42 条规则，并附 SHA-256 验证引擎。

    推荐理由：作者开源的静态扫描工具在不执行模型代码的前提下检查权重、模板和配置，并给出与 OWASP、NIST 等框架的逐条映射。