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AI/ML安全专家攻击手册
ai-ml-security
yaklang/hack-skills
302
本手册是一份全面的AI/ML安全指南,详细介绍了机器学习和AI系统中的高级安全威胁。内容涵盖模型供应链攻击(如pickle RCE、数据投毒)、对抗样本(FGSM、PGD、物理世界攻击)、数据隐私泄露以及LLM特定漏洞。是构建健壮、安全AI流程的关键参考。
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AI工作流诊断审计
diagnose
github/awesome-copilot
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这是一个系统性的AI工作流审计工具。它能够从提示质量、上下文效率、工具健康、架构适宜性以及安全性五个维度进行深度诊断,生成一份带分数的报告。报告不仅指出问题,还会提供优先级的、可执行的修复建议,帮助用户在部署AI系统前发现并解决潜在的鲁棒性缺陷。
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LLM提示注入专家攻击手册
llm-prompt-injection
yaklang/hack-skills
212
本手册提供了一个全面的LLM安全测试指南,详细介绍了多种高级攻击技术。内容涵盖直接指令覆盖、通过RAG和网络数据进行的间接污染、功能调用滥用以及复杂的数据窃取方法,是AI安全研究和渗透测试的必备资料。
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