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安全测试
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RAG流程提示注入安全测试
testing-prompt-injection-in-rag-pipelines
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
232
本技能提供全面的安全测试方法,用于检测检索增强生成(RAG)流程中的漏洞。它专注于探测通过污染文档实现的间接提示注入,以及向量空间中的嵌入操纵攻击。使用NVIDIA garak、Promptfoo和PyRIT等工具,可验证RAG系统的检索防护能力和CI/CD的安全性,确保系统不会受到恶意输入或数据泄漏的攻击。
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AI安全检测基准测试
harness-security-bench
ruvnet/ruflo
468
用于运行先进的AI安全检测基准测试(ADR-155)。它在受控的真值语料库上,系统地评估AI安全检测能力,提供TPR、FPR等关键指标。结果将冠军模型与多个基线进行对比,为安全机制的持续改进和漂移检测提供重要的实证数据。
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提示注入安全分析
competition-prompt-injection
zhaoxuya520/reverse-skill
370
这是一个专业的下游技能,用于分析复杂智能体(Agent)系统中的安全漏洞。它专注于红队测试和渗透测试,旨在检测多步骤LLM链中的提示注入、数据投毒、内存污染、规划器漂移和工具滥用等边界穿越漏洞。当需要证明不可信输入如何危害系统完整性时使用。
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设备端隐私信息模型选择
pick-a-pii-model
maziyarpanahi/openmed
215
本指南用于从预定模型库中选择适合在设备端运行的个人身份信息(PII)检测模型。它根据输入语言、所需运行环境(如PyTorch、MLX)和内存预算进行筛选。核心流程包括离线构建候选列表,并强调在部署前必须进行严格的召回率验证和性能基准测试,以确保数据隐私安全。
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