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物理入侵评估及红队测试

performing-physical-intrusion-assessment

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本指南详细介绍了全面的物理安全渗透测试技术，是红队演习的关键环节。涵盖了尾随进入、门禁卡克隆（RFID）、锁具绕过以及部署恶意网络设备（如WiFi Pineapple）。提供了实用的工具箱和MITRE ATT&CK映射，用于评估组织的物理和数字安全控制薄弱点。

AI模型行为透视检测

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能可系统性地探测AI模型的六大行为模式，包括推理能力、拒绝边界、格式化习惯和知识接地性。它生成包含雷达图和可操作洞察的HTML报告，帮助用户了解模型的真实行为，用于模型选型比较、安全审计或红队测试。

敏感信息泄露检测

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Tencent/AI-Infra-Guard

这是一个用于安全审计的框架，旨在系统性地检测大型语言模型（LLM）是否存在敏感信息泄露。它通过分阶段、递进式的对话探针，测试和捕获包括系统提示词、API密钥、个人身份信息（PII）以及内部配置等多种敏感数据。适用于红队测试和模型安全评估。

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。

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