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搜索注入，共找到 24 条记录

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持久文件规划

planning-with-files-de

OthmanAdi/planning-with-files

基于文件的持久化规划，适用于多步骤AI代理工作。在磁盘上维护task_plan.md、findings.md和progress.md，生命周期钩子注入选定规划上下文。自动恢复仅读取项目规划文件。适用于研究或超过5次工具调用的工作。

间接提示注入检测

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Tencent/AI-Infra-Guard

用于检测目标劫持（Goal Hijack）漏洞，即当恶意指令隐藏在代理处理的外部内容源（如RAG检索文档、用户上传文件或网页内容）中时，阻止模型执行这些隐藏指令。它确保系统只根据明确的任务指令处理内容，而不是执行内容本身携带的额外命令。

Claude内容安全防护与卫栏

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能指导如何在应用中使用Claude时，构建全面的内容安全防护层。它涵盖了系统提示词强化、输入验证（包括检测注入攻击和长度限制）以及输出校验（防止系统提示词泄露），确保AI应用的安全性、合规性和可靠性。

家庭安防AI基准测试套件

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SharpAI/DeepCamera

本套件是一个全面的评估工具，用于基准测试大型语言模型（LLM）和视觉语言模型（VLM）在家庭安防领域的性能。它涵盖了143项测试，覆盖了工具使用、提示注入抵抗性、上下文推理、警报分诊和场景分析等16个关键领域，旨在确保智能家居AI系统的稳健性。

AI/LLM安全红队测试指南

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SnailSploit/Claude-Red

提供一套完整的AI/LLM系统安全渗透测试方法论，用于评估大型语言模型和AI应用的鲁棒性。涵盖提示词注入、越狱、数据投毒、模型提取等高级攻击向量，适用于进行AI系统的红队演练和安全评估。

LLM提示词注入攻击手册

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yaklang/hack-skills

本手册提供了一份专业的LLM提示词注入攻击剧本，涵盖了所有高级攻击技术。包括直接指令覆盖、通过外部数据源污染（如RAG），以及利用工具和函数调用链进行数据窃取和绕过安全机制。适用于AI应用的深度安全测试与防御加固。

检测间接提示注入载荷

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能用于检测和防御间接提示注入攻击。当LLM代理处理来自外部的不可信内容（如网页、PDF、图片）时，攻击者可能将隐藏指令嵌入其中。本工具通过内容提取、去混淆处理和多模型扫描，在数据进入LLM之前进行安全净化，防止恶意指令劫持代理行为。

基于Garak的LLM红队安全测试

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

NVIDIA garak是一款开源的LLM漏洞扫描工具，用于全面的红队测试和安全评估。它通过向大型语言模型（支持OpenAI API、Hugging Face等）发送数千个对抗性提示词，系统性地检测关键漏洞。这些漏洞包括提示注入、越狱、数据泄露和毒性内容等。可用于建立部署前后的安全基线，验证安全卫士的有效性，或为AI风险评估提供定量证据。

AI智能体工具调用安全防护

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能提供了一套完整的深度防御框架，用于保护与外部工具交互的自主AI智能体。它通过执行严格的工具白名单、绑定最小权限身份、为高风险操作设置人工审批（HITL），以及利用策略引擎（如NeMo Guardrails）进行强制执行，有效限制了智能体因提示注入或工具滥用等行为带来的潜在风险和攻击面。

RAG流程提示注入安全测试

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

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。

提示注入安全分析

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zhaoxuya520/reverse-skill

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。

法律AI技能供应链审计

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lawve-ai/awesome-legal-skills

本技能用于审计法律AI环境中的安全和完整性，涵盖技能、提示词、工作流和工具。它能主动检测提示注入、恶意代码、数据泄露和供应链风险，确保在部署或信任第三方AI组件时，法律合规性和数据机密性得到维护。

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