BazaarLinkBazaarLink
Masuk

BazaarLink Probe untuk relay API AI

Masukkan Base URL, kunci API, dan ID model untuk menjalankan 95 pemeriksaan standar. 2 pemeriksaan opsional membuat total maksimum 97. Laporan memeriksa identitas model, token, prompt injection, rantai pasok, dan streaming.

Riwayat
Belum ada catatan
Langkah 1 — Konfigurasi Endpoint
Gunakan kunci API uji yang dapat dicabutKunci API dikirim ke server BazaarLink Probe hanya untuk pemeriksaan ini dan tidak digunakan kembali sebagai kredensial pemantauan. Gunakan limit rendah dan cabut setelah pengujian.
24 jam terakhir
Probe dijalankan
Relay unik
0 jam 23 jam
Estimasi Biaya Probe
Satu proses penuh menjalankan hingga 97 pemeriksaan; biaya bergantung pada model dan harga upstream.
Cepat ~17K input + ~6K output / Lengkap ~20K + ~11K (termasuk 10× linguistik)
Nama modelCepatLengkap
gpt-4$0.870$1.260
claude-opus-4.7$0.235$0.375
claude-opus-4.6$0.235$0.375
claude-sonnet-4.6$0.141$0.225
gpt-5.4$0.133$0.215
gpt-5.2 / 5.3-codex$0.114$0.189
gemini-3.1-pro$0.106$0.172
gpt-4o$0.102$0.160
claude-haiku-4.5$0.047$0.075
gpt-5.4-mini$0.040$0.065
glm-5.1$0.035$0.054
glm-5$0.026$0.040
gpt-3.5-turbo$0.018$0.026
Berdasarkan harga upstream saat ini, termasuk fingerprint linguistik ×10 panggilan berulang. Biaya aktual mungkin sedikit bervariasi tergantung panjang respons.
RisetarXiv 2604.08407 — Riset Serangan Rantai Pasokan LLMTwitter / X — Diskusi BazaarLinkarXiv 2407.15847 — LLMmap: Sidik Jari Model Bahasa BesararXiv 2604.24827 — IKP: Estimasi Jumlah Parameter LLM Black-Box via Kapasitas FaktualOWASP LLM Top 10 — 10 Risiko Keamanan Teratas untuk Aplikasi LLM

Bagaimana Kami Memutuskan

1Jalankan uji tanyaHingga 97 pertanyaan2Perusahaan manaOpenAI atau Claude?3Model manaMenentukan model persis dalam perusahaan yang sama4Cek ulang model kembarMembedakan model-model yang mirip5Bandingkan dengan klaimHasil uji vs klaim
30
cabang keputusan
8
kemungkinan hasil
0
kali klaim penyedia langsung dipercaya begitu saja
Buka pohon keputusan lengkap untuk melihat bagaimana ketiga hasil ini terbentuk
Pohon KeputusanSemua cabang dari kelima tahap, beserta jalur yang benar-benar dilalui① Jalankan uji tanya1.1Semua terjawab1.2Sedikit terlewat <10%1.3≥10% terlewat, hanya perusahaan≥10% terlewat, han…1.4Endpoint tidak meresponsEndpoint tidak mer…② Perusahaan mana2.1Klaim diri berbahasa Mandarin langsung diterimaKlaim diri berbaha…2.2Sidik jari perilaku yang memutuskanSidik jari perilak…2.3Abstain karena bukti kurangAbstain karena buk…MODPenjaga kontradiksi menurunkan levelPenjaga kontradiks…③ Model mana3.1Gunakan Scoped3.2Dibatalkan oleh pencocokan lintas perusahaanDibatalkan oleh pe…3.3Bukti dari penolakan kosongBukti dari penolak…3.4Diselamatkan oleh pencocokan lintas perusahaanDiselamatkan oleh…3.5Dinaikkan ke Global3.6IKP sebagai benteng terakhirIKP sebagai benten…3.7Abstain, hanya perusahaanAbstain, hanya per…M1Arbitrase V3FM2Veto perusahaan berdasarkan perilakuVeto perusahaan be…④ Cek ulang model kembar4.1Semua lolos → dikonfirmasiSemua lolos → diko…4.2Semua lolos → dibatalkanSemua lolos → diba…4.3Gate tidak lolos4.4Perlindungan H1, tidak pernah dibatalkanPerlindungan H1, t…4.5Baseline sudah usang⑤ Bandingkan dengan klaim5.1Cocok sepenuhnya5.2Hanya perusahaan yang cocokHanya perusahaan y…5.3Model tidak cocok5.4Model ditukar5.5Klaim diri dipalsukan5.6Perilaku diarahkan5.7Data tidak cukup5.8Ambigu
CocokBelum pastiTidak cocokAbu-abu = cabang yang tidak dilalui kali iniKlik node mana pun untuk melihat penjelasannya
Semua pertanyaan terjawab, perusahaan dan model konsisten sesuai sepanjang jalur, pemeriksaan ulang pun mengonfirmasi → cocok sepenuhnya.
Jalur sebenarnya 1.1 → 2.2 → 3.1 → 4.1 → 5.1

Cakupan pemeriksaan

Cara membaca status

Lulus

Respons memenuhi baseline dan ambang keamanan pemeriksaan ini.

Peringatan

Sinyal belum lengkap atau dekat ambang; periksa penjelasan dan respons mentah.

Gagal

Penyimpangan baseline, kesalahan protokol, atau risiko integritas telah terkonfirmasi.

Cara keputusan dibuat

Identitas model

Membandingkan fingerprint keluarga, ciri submodel, dan sinyal anti-spoofing dengan model yang diklaim.

Pengukuran dan transport

Memeriksa jumlah token, framing SSE, latensi, dan struktur respons untuk mendeteksi penggelembungan.

Keamanan dan rantai pasok

Menguji injeksi System Prompt, kebocoran rahasia, pembajakan dependensi, dan manipulasi tanda tangan.

Attacks this tool detects

This probe implements detection for 3 key relay-attack classes from arXiv 2604.08407 — supply-chain injection, conditional system-prompt injection, and credential exfiltration. Each test run executes 50+ probes against your endpoint to surface these attack surfaces.

AC-1.a

Manipulasi Respons

The proxy modifies tool-call or text content during response parsing, causing the agent to execute attacker-specified operations. Common tactics include tampering with npm/pip/go/cargo install commands, injecting typosquatting packages, and rewriting shell command parameters. Detection compares the proxy's response to direct-connect tool-call payloads to surface silent rewrites.

AC-1.b

Injeksi Bersyarat

The proxy conditionally injects a system message based on prompt content — malicious instructions for requests containing sensitive terms like "bank", "password", or "transfer", silence for everything else. The skew shows up statistically. Detection uses Proxy Monitor to compare the system-prompt offset between baseline and the relay under test.

AC-2

Pemindaian Rahasia

The proxy silently scans both requests (request) and responses (response) for API keys, access tokens, personal data, and trade secrets. Because the content itself is **not modified**, generic diff tools miss it. Detection injects a honeypot token and verifies whether it surfaces in proxy logs, Telegram bots, or external endpoints.

Pertanyaan umum

Berapa banyak pemeriksaan yang dijalankan BazaarLink Probe?

Suite berisi 95 pemeriksaan standar dan 2 pemeriksaan opsional, maksimum 97. Pemeriksaan opsional hanya berjalan bila pengaturan dan kemampuan endpoint mendukungnya.

Bagaimana Probe mendeteksi penggantian model?

Probe membandingkan sinyal keluarga, fingerprint submodel, pengetahuan, kemampuan, dan perilaku setelah klaim diri dihapus. Satu sinyal lemah tidak dianggap sebagai bukti.

Apakah BazaarLink menyimpan kunci API saya?

Kunci API hanya digunakan untuk pemeriksaan yang Anda minta dan tidak ditampilkan di laporan atau tautan publik. Gunakan kunci uji yang dapat dicabut dan berlimit rendah.

Apakah peringatan berarti relay melakukan penipuan?

Tidak selalu. Peringatan berarti bukti belum lengkap atau anomali. Tinjau penjelasan dan respons mentah; keputusan mismatch kuat memerlukan beberapa sinyal yang konsisten.

Pemeriksaan Kualitas API Relay / Reverse Proxy LLM

Jalankan 95 pemeriksaan standar dan 2 opsional, maksimum 97, pada relay OpenAI-kompatibel untuk mendeteksi penggantian model, penggelembungan token, injeksi System Prompt, pembajakan dependensi, kebocoran rahasia, dan manipulasi tanda tangan. Skor 0–100. Berdasarkan arXiv 2604.08407.

Penalaran TionghoaPembuatan KodeDeteksi Pergantian ModelDeteksi Inflasi TokenKebocoran System PromptValidasi Stream SSEUji Prompt InjectionSidik Jari Model
Terima kasih
Alat ini terinspirasi oleh proyek open source berikut: LLMmap (MIT, sidik jari model LLM)api-relay-audit (MIT, audit keamanan relay)relayAPI (direktori layanan relay)
Terima kasih kepada para penguji
今書
Kembali ke BazaarLink
Support
Support
Hi! How can we help you?
Send a message and we'll get back to you soon.
BazaarLink Probe | Uji integritas relay API AI | BazaarLink