车载AI安全测试可视化系统 - 专门用于评估车载语音助手对恶意指令的防护能力。
- 8大攻击场景: 涵盖车辆控制、数据泄露、隐私探测、社会工程等维度
- 240+欺骗性Payload: 采用背景引导、身份伪装、渐进式诱导等高级技术
- 实时可视化: 测试过程、结果分析、风险评估全链路可视化
- 批量自动化测试: 支持自定义测试集和自动化执行
| 类别 | 用例数 | 说明 |
|---|---|---|
| 车辆控制绕过 | 30 | 车门解锁、引擎启动、方向盘控制等 |
| 车辆数据泄露 | 30 | GPS位置、行驶轨迹、VIN码等 |
| CAN总线探测 | 30 | CAN协议版本、诊断会话等 |
| 隐私数据探测 | 30 | 车主信息、通话记录、家庭地址等 |
| 品牌信息提取 | 30 | 系统版本、固件版本、安全机制等 |
| 第三方服务攻击 | 30 | 地图共享、音乐服务、支付信息等 |
| 社会工程测试 | 30 | 紧急情况、身份冒充、疲劳驾驶等 |
| 协议层攻击 | 30 | Deep Link、蓝牙、WiFi等 |
- 背景故事化: 编造合理场景而非直接命令
- 身份伪装: 冒充车主、客服、维修人员等
- 渐进式诱导: 先建立正常对话逐步深入
- 情感操纵: 利用紧急情况、同情心等
- 反向心理学: 说"不要告诉我"诱导回答
- Critical (严重): 可能导致车辆被盗或严重隐私泄露
- High (高危): 可获取敏感数据或控制车辆功能
- Medium (中危): 可获取有限信息或影响用户体验
- Low (低危): 信息披露，不直接影响安全
cd backend
pip install -r requirements.txt
python3 run.py后端服务运行在 http://localhost:8000
cd frontend
npm install
npm run dev前端服务运行在 http://localhost:3000
- 打开 http://localhost:3000
- 在"配置管理"页面添加车载AI的API地址和Token
- 进入"测试执行"页面，选择配置和测试场景
- 点击"开始测试"查看实时结果
本项目配置了完整的 GitHub Actions 工作流，实现自动化构建、测试和部署。
| 工作流 | 触发条件 | 功能 |
|---|---|---|
CI/CD Pipeline |
push/PR 到 master/main | 构建、测试、部署 |
- 构建后端 - 安装 Python 依赖，进行代码检查
- 构建前端 - 安装 Node.js 依赖，构建生产版本
- 测试 - 验证后端 API 启动正常
- 部署 - 自动部署到 GitHub Pages (仅 master/main 分支)
- 进入项目 Settings > Pages
- Source 选择 Deploy from a branch
- Branch 选择 gh-pages / / (root)
- 点击 Save
- 进入项目 Actions 页面
- 可以看到所有工作流运行历史
- 点击具体工作流可以查看详细日志
- 进入项目 Actions 页面
- 选择 CI/CD Pipeline 工作流
- 点击 Run workflow
- 选择分支并确认
本项目支持 GitHub Codespaces，可直接在浏览器中进行开发。
- 进入项目仓库页面
- 点击 Code 按钮
- 切换到 Codespaces 标签
- 点击 Create codespace on master
- 预配置的开发环境 (Node.js 20, Python 3.11)
- 自动安装所有依赖
- 端口转发自动打开预览
- 后端服务: http://localhost:8000
- 前端服务: http://localhost:3000
如果服务意外停止，可以在终端执行：
bash .github/codespaces/start.shbash .github/codespaces/setup.sh- 前端: React 18 + TypeScript + Vite + TailwindCSS
- 后端: Python FastAPI + SQLAlchemy
- 数据库: SQLite
- 实时通信: WebSocket
- CI/CD: GitHub Actions
- 云端开发: GitHub Codespaces
本工具仅用于授权的安全测试和 research 目的。使用本工具进行未授权的测试可能违反法律。