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Groq数据安全与合规处理
groq-data-handling
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
228
该工具提供了一个高安全性的封装层,用于管理所有流经Groq API的数据。它能自动扫描并脱敏输入提示和模型输出中的个人身份信息(如邮箱、电话、卡号、IP地址)。同时,它还会记录详细的调用审计日志和Token使用量,确保数据处理流程符合隐私和合规要求。
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Guidewire企业RBAC实现指南
guidewire-enterprise-rbac
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
167
本指南详细介绍了如何在Guidewire保险套件(PolicyCenter, ClaimCenter等)中实现和管理基于角色的访问控制(RBAC)。它覆盖了角色层次结构、权限检查逻辑和审计日志记录的最佳实践,确保了数据访问的精细化控制和行业合规性要求(如NAIC)。
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HIPAA 审计助手
hipaa-audit-helper
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
463
在 Security Advanced 中自动化 HIPAA 审计助手流程,提供操作指引、生产级配置与合规校验,支持渗透测试、威胁建模等安全实践。
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数据库审计日志实施
implementing-database-audit-logging
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
241
自动选择并配置数据库审计日志策略,提供触发器、应用级、CDC 或数据库日志方案、审计表模板与合规调试指导。
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ISMS 审计专家
isms-audit-expert
alirezarezvani/claude-skills
235
提供 ISO 27001 ISMS 审计及认证支持,涵盖计划编制、风险驱动执行、Annex A 控制评估、发现管理及阶段 1/2 文档准备,助力合规团队。
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智能AI审计日志与合规记录
klingai-audit-logging
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
365
这是一个用于实现合规级、防篡改的审计日志系统。它能捕获Kling AI的所有操作(如任务提交、状态变更、凭证使用),并将所有事件记录为结构化、带有哈希校验的日志,确保数据完整性和可追溯性。适用于需要满足监管合规要求或进行安全审计的场景。
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擎画AI合规与安全审查
klingai-compliance-review
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
108
这是一套全面的框架,用于评估与擎画AI集成相关的安全、隐私和合规态势。内容涵盖数据驻留、凭证管理、内容政策、PII过滤以及GDPR等隐私法规的合规性。适用于准备安全审计或建立AI内容处理流程时使用。
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结构化API日志记录与监控
logging-api-requests
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
381
实现全面、结构化的API请求日志记录和监控。该技能能够捕获性能指标、关联ID和安全审计信息,并自动进行个人身份信息(PII)脱敏。适用于微服务环境的系统调试、性能分析和满足严格的合规性审计要求。
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OpenEvidence临床证据部署集成
openevidence-deploy-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
420
该技能指导用户使用Docker部署OpenEvidence临床证据集成服务。它构建了一个符合HIPAA标准的生产环境,用于安全连接OpenEvidence API。用户可以查询临床证据、检索医学文献摘要并验证治疗方案,整个流程支持审计日志记录和数据静态加密,确保医疗数据的合规性。
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OpenEvidence多环境配置指南
openevidence-multi-env-setup
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79
本指南详细介绍了OpenEvidence临床AI系统所需的严格多环境配置流程,核心目标是确保符合HIPAA等医疗合规性要求。它指导用户配置和验证开发、预发布和生产三个独立环境,用于管理从合成数据到包含完整PHI的各类数据。流程强调环境验证、BAA合规检查和完善的审计日志,以防止数据泄露和监管违规。
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OpenEvidence可观测性监控系统
openevidence-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
275
本工具提供OpenEvidence系统的可观测性监控,用于跟踪临床证据查询的性能和合规性。关键指标包括查询响应时间、证据时效性、引用准确率和审计日志完整性,确保医疗信息检索的及时性和可靠性,符合HIPAA等监管要求。
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OpenEvidence临床参考架构
openevidence-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
383
本文档提供了OpenEvidence的参考架构,用于构建医疗领域的临床决策支持系统(CDS)。它详细阐述了如何实现HIPAA合规、支持可溯源的证据引用、构建完整的审计日志,以及优化点护理工作流的性能,确保系统在提供快速、准确答案的同时满足严格的监管要求。
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