WallBreaker – 开源 LLM 红队测试 CLI 工具

导语:WallBreaker 是一款专为 LLM 红队测试设计的开源 CLI 工具,支持多种攻击手法、自动绕过循环和模型评估,堪称 AI 安全研究者的瑞士军刀。

工具背景

WallBreaker 由 JailbrokenAI 团队开发,是一个类 Claude-Code 风格的开源终端工具,专门用于对大语言模型(LLM)进行红队渗透测试。

简单来说:你在终端里跟它对话,它会自动思考、调用工具、反复变异攻击载荷,直到目标模型”缴械投降”或你需要介入。底层采用双协议适配层,支持 OpenRouter、Z.AI、OpenAI API、Anthropic API 以及本地 Claude Code CLI,可对接几乎所有市面主流 LLM API。

⚠️ 授权测试声明:本工具仅限授权安全测试使用,请遵守当地法律法规。

核心能力

🔄 自动攻击循环

WallBreaker 的核心是一个自主攻击循环引擎,会不断变异并重发攻击载荷,直到攻击成功(调用 finish() 退出)或需要人工介入(调用 ask_operator() 暂停)。整个过程完全自动化,无需手动迭代。

🗡️ 丰富的攻击手法库

内置多种研究级攻击技术,全部经过 CoT(思维链)增强:

| 攻击手法 | 来源 | 说明 | |———-|——|——| | CipherChat / SelfCipher | ICLR 2024 | 在带内教目标学会密码,再密文发送攻击内容 | | Skeleton Key | Russinovich 2024 | 用”Warning:”标签重框护栏策略 | | PAP-16 Persuasion | Zeng 2024 | 通过16种说服策略同时改写攻击目标 | | DrAttack | Li 2024 | 将目标分解为无害片段再重组 | | ICA | Wei 2023 | 将 N 个有害问答对压缩到单次上下文中 | | PAIR / TAP | 自动攻击 | 基于迭代优化的对抗攻击 |

🐍 Parseltongue 变形引擎

内置 59 种链式变换,支持编码、Unicode 字体、隐写术、同形字、零宽字符、标签走私、双射、乱码等。可组合使用形成变换链,绕过基于文本分类器的安全护栏。

升级版 P4RS3LT0NGV3 引擎提供 222 种变换(需 Node.js 环境),包含 45 种密码、鲁尼文/盲文/符号文字脚本、全编码方案和隐写术功能。

👤 人物角色生成系统

author_persona:根据 ENI 方法论从头编写”忠诚人物”风格的越狱系统提示词,经过自评 → 验证 → 精炼 → 蒸馏五步流程,自动从目标领域挑选权威或情感说服语域。

sysprompt_* 工具:搜索泄露的产品系统提示语料库(Claude/GPT/Gemini/Grok…),提取目标自身的章节标签格式,让攻击载荷以目标模型的”母语”说话。

🖼️ 多模态图像攻击通道

  • query_image_edit:向图像目标发送图片 + 指令,用视觉判断结果
  • image_chain:将拒绝图像分解为多步良性编辑阶梯(越狱链)
  • T2I 构图变换:第三层文生图攻击
  • 🧠 LLM 裁判评估

    内置 LLM Judge 模块对攻击结果评分,基于 HarmBench 标准测试集(400 种行为、7 大类别),而非手工挑选样本,保证评测无偏。

    🐝 Swarm 模式(v2 新增)

    v2 版本新增协作式多模型攻击者模式,可根据目标的测量防御姿态自适应调整攻击框架,多个模型协同突破。

    📦 Prompt Vault(v2 新增)

    自动将每次成功的攻击存入按模型分类的 Prompt 库,供后续复现和研究。

    ⚡ 性能优化(v2)

  • Token 成本降低 20%
  • 提示词缓存(消除 O(n²) 输入成本)
  • HTTP/2 连接池保活
  • 成功率(ASR)提升约 30%
  • 📋 预设、扫描与日志

  • 用户预设:往 presets/ 目录扔 .toml 文件即可添加越狱模板
  • profile_target 重建:轻→重框架阶梯、许可评分、自洽采样
  • 完整运行日志:记录每步工具调用和思维链
  • 系统要求

  • Python 3.10+
  • Node.js(可选,安装后解锁 222 种变形能力)
  • API Key:OpenRouter / Z.AI / OpenAI / Anthropic 等
  • 操作系统:Linux / macOS / Windows(WSL)
  • 快速上手

    git clone https://github.com/JailbrokenAI/wallbreaker
    cd wallbreaker
    python -m venv .venv
    . .venv/bin/activate
    pip install -e ".[dev]"   # 可选加 [barcodes] 支持二维码工具
    

    cp config.example.toml config.toml # 填入你的 API Key wallbreaker check # 验证配置是否正确 wallbreaker # 启动交互式 CLI

    配置示例config.toml):

    default_profile = "glm"
    

    [profiles.glm] protocol = "openai" base_url = "https://api.z.ai/api/paas/v4" api_key = "YOUR_KEY" model = "glm-4-6"

    [target] protocol = "openai" base_url = "https://openrouter.ai/api/v1" api_key = "sk-or-..." model = "deepseek/deepseek-v4-pro"

    [judge] protocol = "openai" base_url = "https://openrouter.ai/api/v1" api_key = "sk-or-..." model = "openai/gpt-4o-mini"

    截图展示

    WallBreaker 终端界面

    下载 WallBreaker
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