指定目標AI模型並選擇攻擊目標、技術和修飾符，以在命令行介面（CLI）中使用TrendAI™的託管基礎設施進行掃瞄。若需自我託管配置，請參閱配置自我託管AI掃瞄設定。
步驟
- 為您的AI模型建立應用程式介面 (API) 金鑰。
- 移至「」。
- 點擊「Add API key」。
- 輸入名稱、角色、到期時間和描述。TrendAI™ 建議將您的 API 金鑰存放在 AI 掃描器下，名稱為
$V1_API_KEY。 - 請點選「新增」。
- 複製並保留 API 金鑰。
- 下載並安裝TrendAI™ Artifact Scanner 命令列介面 (CLI)。需要 TrendAI™ Artifact Scanner v2.296.0 或更新版本。
- 設定 CLI 中的掃瞄設定。
- 將 TrendAI Vision One™ API 金鑰儲存為環境變數：
export TMAS_API_KEY=<your_vision_one_api_key> - 將 TrendAI™ Artifact Scanner CLI 添加到您的路徑中：
export PATH="/path/to/tmas/binary/directory:$PATH" - 啟動 TrendAI™ 工件掃描器 AI 掃描器：
-
對於美國 TrendAI Vision One™ 區域，執行此命令：
./tmas aiscan llm -i -
對於其他 TrendAI Vision One™ 區域，請添加區域標誌。例如，對於 JP 區域，請執行此命令：
./tmas aiscan llm -i --region=ap-northeast-1
-
- 選取目標類型。
-
Model Endpoint (OpenAI-compliant)：選擇此選項以使用實作 OpenAI API 規範的 LLM 端點。您必須提供 OpenAI API 端點 URL、API 金鑰和模型 ID。
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AI Application Endpoint (Custom)：選擇此選項以使用具有自訂 API 介面的 AI 應用程式。您必須提供端點 URL、API 金鑰（可選），以及識別在請求主體中嵌入提示和提取回應的 JSON 鍵。
秘訣
如果自訂端點的請求或回應架構涉及陣列或巢狀 JSON 結構，請使用設定模式而非互動模式。欲了解詳細資訊，請參閱以下的設定模式說明。 -
- 按照 CLI 精靈的指示為群組命名，輸入目標 API 端點，提供 API 金鑰，並配置其餘的目標設定。
- 選擇一個或多個攻擊目標、技術和修飾符。
- 從提供的選項中選擇報告輸出設定。您可以將結果上傳至TrendAI Vision One™並撰寫一個或多個本地報告檔案。支援的本地報告格式：
-
json -
json-summary -
markdown -
html
您也可以分別控制每個目的地的聊天記錄包含情況。由於此掃瞄使用TrendAI™託管的判斷，因此聊天記錄預設會被包含。 -
- 選擇「是」以儲存掃瞄設定並指定檔案名稱。
- 當掃瞄完成後，返回AI掃瞄器以查看完整結果。
- 將 TrendAI Vision One™ API 金鑰儲存為環境變數：
- 您也可以使用 YAML 配置檔案來執行掃瞄，而不是使用互動式精靈。TrendAI™ 建議使用配置模式進行自動化或 CI/CD 管道整合、可重複測試，以及具有複雜請求或回應結構的自訂 AI 應用程式端點。
- 將目標端點 API 金鑰儲存為環境變數：
export TARGET_API_KEY=<your_target_api_key> - 建立一個 YAML 配置檔案，定義目標、掃瞄設定和攻擊目標。對於自訂 AI 應用程式端點，請使用
custom區段來定義 HTTP 方法、標頭、請求主體範本和回應主體範本。使用{{prompt}}佔位符來指示 AI 掃描器插入攻擊提示的位置，並使用{{response}}佔位符來指示 AI 掃描器提取模型回應的位置。如需配置範例，請參閱AI 端點提供者的 AI 掃描器配置範例。 - 使用配置檔案執行掃瞄：
./tmas aiscan llm -c config.yaml若要指定區域，請添加區域標誌：./tmas aiscan llm -c config.yaml --region ap-northeast-1要控制結果的寫入位置，請在配置檔案中添加一個output:封鎖。詳細資訊請參閱AI 端點提供者的 AI 掃描器配置範例。
- 將目標端點 API 金鑰儲存為環境變數：
- 在 AI 掃瞄器中查看掃瞄結果。如需有關 AI 掃瞄器中可用結果的詳細資訊，請參閱 AI 掃瞄器掃瞄結果。
