
最近把自己做的一个开源项目AegisLure整理并开源了。AegisLure 是一个面向AI / LLM 服务场景的蜜罐与 IP 风险情报平台主要用于观察公网中针对 AI 网关、本地模型服务以及 API 服务的扫描、探测和调用行为。目前支持模拟New APIvLLMOllamaSGLangLocalAISub2API项目会提供对应服务的兼容式入口但不会连接真实模型供应商也不会执行真实模型推理或转发访问者提交的内容相关模型、账户、额度和响应均为本地合成数据。主要功能多种 AI / LLM 服务蜜罐入口Web 管理后台请求与调用行为记录交互链路分析风险事件与审计记录IP 地理位置与 ASN 情报IP 风险评分与关联分析JSON / CSV / STIX2 / nftables 等格式导出SQLite / PostgreSQL 部署Docker 一键安装项目最初的想法其实很简单当 New API、Ollama、vLLM 这类 AI 服务暴露到公网之后究竟会有哪些人在扫描和访问它们AegisLure 希望把这些访问行为记录下来并以更直观的方式进行整理和分析。项目目前仍在持续完善中对LLM Security、AI Gateway、Honeypot、Threat Intelligence等方向感兴趣的话可以直接到 GitHub 查看完整介绍、部署方式和文档。GitHub具体部署和实现细节请查看https://github.com/zcxads666/AegisLure如果项目对你有帮助也欢迎 Star、Issue 或 PR。开源协议MIT License