Meta 开源了名为 LlamaFirewall 的安全框架，用于应对 AI 智能体不断演变的威胁格局，为生产环境中的 AI 智能体提供系统级安全保护。
https://meta-llama.github.io/PurpleLlama/LlamaFirewall/
随着大型语言模型（LLMs）嵌入 AI 智能体并被广泛应用于高权限场景，安全隐患随之增加。这些智能体可以读取邮件、生成代码、调用 API，一旦被恶意利用，后果不堪设想。
传统的安全机制，如聊天机器人内容审核或硬编码模型限制，已无法满足具备广泛能力的 AI 智能体需求。Meta AI 针对提示注入攻击、智能体行为与用户目标不一致、以及不安全的代码生成三大核心挑战，开发了 LlamaFirewall。
LlamaFirewall 采用分层框架，包含三个专门的防护模块：
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PromptGuard 2 是一个基于 BERT 架构的分类器，能实时检测越狱行为和提示注入，支持多语言输入，其 86M 参数模型性能强劲，22M 轻量版本则适合低延迟部署。
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AlignmentCheck 是一种实验性审计工具，通过分析智能体内部推理轨迹，确保行为与用户目标一致，特别擅长检测间接提示注入。
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CodeShield 则是一个静态分析引擎，检查 LLM 生成代码中的不安全模式，支持多种编程语言，能在代码提交或执行前捕获 SQL 注入等常见漏洞。
Meta 在 AgentDojo 基准测试中评估了 LlamaFirewall，模拟了 97 个任务领域的提示注入攻击。
结果显示，PromptGuard 2（86M）将攻击成功率（ASR）从 17.6% 降至 7.5%，任务实用性损失极小；AlignmentCheck 进一步将 ASR 降至 2.9%；整体系统将 ASR 降低 90% 至 1.75%，实用性略降至 42.7%。CodeShield 在不安全代码数据集上也表现出色，精准度达 96%，召回率（recall） 79%，响应时间适合生产环境实时使用。