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搜索 安全 ，共找到 148 条记录
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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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编排自定义AI智能体框架

harness-mint
ruvnet/ruflo
185
该工具用于脚手架构建复杂的自定义AI智能体框架，支持多种垂直模板和AI模型宿主。它内置高度安全机制，默认处于模拟运行（Dry-run）模式，不会修改调用仓库根目录，确保了开发流程的确定性和可控性。
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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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跨项目知识模式共享

intelligence-transfer
ruvnet/ruflo
369
本技能提供跨项目智能模式共享的能力，通过IPFS将一个项目学习到的知识模式发布到去中心化网络。其他项目可以从网络中拉取这些模式，并将其安全合并到本地状态中。这尤其适用于新项目启动时引入先验知识，或在多个项目间进行知识成果的整合。
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LLM交易代理安全监控

llm-trading-agent-security
affaan-m/ECC
217
本工具提供全面的LLM交易代理安全监控和审计功能。它可以帮助用户审核交易决策，确保其符合预设的风险参数，并有效降低自动化金融操作带来的潜在风险。
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智能体协议：P2P网络连接与能力商店

pilot-protocol
sickn33/antigravity-awesome-skills
494
Pilot Protocol是一个开源的覆盖网络协议，旨在为AI智能体提供“一等公民”的网络地位。它提供永久虚拟地址、加密的点对点（P2P）通信、NAT穿透能力以及可安装的应用商店。适用于智能体需要跨云环境保持网络稳定性、进行安全直接通信，或需要通过本地化、结构化能力集成外部实时数据的场景。
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管理RVF可移植智能体记忆

rvf-manage
ruvnet/ruflo
461
该工具用于管理RVF（Ruflo Vector Format）文件，专门用于处理和传输智能体的记忆信息。它支持查看、导出、导入、迁移和统计记忆数据，确保知识库可以安全地在不同项目和平台之间进行备份和共享。
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构建最小化AI智能体技能栈

agent-skill-stack
github/awesome-copilot
182
本技能用于评估和组装实现复杂自然语言目标所需的最精简、最高效的AI智能体技能栈。它能动态推导出多步骤工作流，通过本地索引、注册表和外部源进行搜索。系统采用“需求、操作、结果、连接方式”四重透镜，严格验证技能间的兼容性、安全性和重叠度，确保为用户推荐最可靠的解决方案。
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安全研究结果可复现性指南

ieeesp-reproducibility
brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills
399
本指南为安全和机器学习研究的作者提供了严谨的方法论，旨在确保实验结果的长期可复现性。它要求作者“固化测量环境”，记录硬件、软件和网络状态；同时指导如何报告概率性攻击的详细试验次数和种子，确保论文证据链的完整性和严谨性。
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临床文本批处理

batch-processing-clinical-text
maziyarpanahi/openmed
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用于对大规模临床文本语料库进行批处理的工具。支持在本地设备上执行NER、隐私信息（PII）提取和脱敏处理。内置断点续传、分片和流式输出功能，确保处理数千份病历时数据安全、资源高效，且不会占用过多内存。
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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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网络安全日志分析管线

cyber-defense-team
FlorianBruniaux/claude-code-ultimate-guide
192
该技能管线通过编排多个AI智能体，对原始系统日志（如nginx, auth日志）进行多阶段分析。它能够自动摄取日志数据、检测异常行为、分类安全风险，并最终生成一份包含所有威胁详情和即时应对措施的综合事件报告，适用于安全审计和事件响应。
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