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PII召回率模型基准测试

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maziyarpanahi/openmed

该工具用于对个人身份信息（PII）检测模型进行严格的召回率基准测试。它通过利用合成样本和预设的召回阈值，强制模型在发布前达到最低的隐私保护标准，确保识别出的关键信息没有漏报，避免隐私数据泄露。

基于泄漏门的去标识化评估

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maziyarpanahi/openmed

用于评估去标识化和临床命名实体识别模型是否符合严格的隐私保护标准。该功能不依赖于聚合F1分数，而是通过一系列泄漏门控（G1a-G8）检查模型是否存在残留的个人健康信息（PHI）泄露，从而判断模型是“可发布”还是“隔离”，确保模型满足HIPAA合规要求。

GDPR合规与数据隐私专家

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lawve-ai/awesome-legal-skills

本技能是专业的GDPR合规和数据隐私专家助手。它能够检测代码和系统中的隐私违规行为，起草符合GDPR的法律文档（如隐私政策、数据处理协议），并能引用权威的GDPR文章来回答复杂的合规问题。适用于任何涉及个人身份信息（PII）、数据保护、或跨境数据传输的场景，覆盖欧盟和英国GDPR要求。

AI代理安全防护

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sickn33/agentic-awesome-skills

本技能为AI代理提供纵深防御安全控制，涵盖提示注入检测、输入验证、工具滥用防护、数据泄露缓解和权限提升保护。包含基于STRIDE的威胁建模、输入清理代码示例以及安全代理部署指南。

人工智能安全加固

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sickn33/agentic-awesome-skills

本技能用于在部署环境中保护 LLM 和 AI 系统，防御提示注入、数据泄露及供应链攻击。涵盖输入清理、输出过滤、PII 脱敏及 API 端点保护，帮助实现 SOC2 或 ISO 27001 合规性要求。

大模型应用安全

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通过输入验证、输出控制和租户隔离，保护大模型应用免受提示注入、数据泄露和滥用。实施 OWASP LLM Top 10 缓解措施，提供 Python 和 Node.js 代码示例。

本地大模型推理与部署专家

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sickn33/agentic-awesome-skills

该技能专精于本地大语言模型（LLM）的部署、推理和性能优化。涵盖Ollama、vLLM、llama.cpp等主流推理引擎，以及GGUF、EXL2等主流量化格式。帮助用户在本地硬件上安全、高效地运行先进模型，尤其侧重于隐私保护和离线应用部署。

AI 提示注入防御

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sickn33/agentic-awesome-skills

通过输入清洗、工具权限控制和输出验证，保护 AI 系统免受提示注入攻击。适用于保护 LLM 应用、RAG 管道和代理工作流，防御直接和间接攻击，确保系统安全。

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