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粘贴站泄露凭证监控

gather-customer-information
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
119
本工具用于自动化监控Pastebin、GitHub Gists等粘贴站，实时检测泄露的凭证、API密钥和敏感数据。通过结合爬虫技术、关键词匹配和正则表达式，帮助用户尽早发现数据泄露事件，进行有效的安全响应。
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远程GPU作业编排与生命周期管理

remote-gpu-trainer
sickn33/antigravity-awesome-skills
439
该技能专门用于管理在租用或远程实例（如AutoDL, RunPod, v.ai等）上运行的长时间深度学习训练和推理任务。它解决了租用环境的固有难题，包括处理Spot实例抢占、断点续训、磁盘空间管理、资源异常（如OOM/NaN）以及安全的计费销毁流程，确保工作成果的可靠性和可恢复性。
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基于护栏的LLM防御系统

defending-llms-with-guardrails
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
294
本技能详细介绍了为生产级大型语言模型（LLM）部署运行时安全防御机制。它涵盖了使用多个主流护栏系统（如Llama Guard、NeMo Guardrails和LLM Guard），用于检测和阻止对抗性攻击，包括越狱（Jailbreaks）、提示注入和有害内容。旨在为实际部署提供一套全面的、深度防御的安全策略。
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检测数据和模型投毒攻击

detecting-data-and-model-poisoning
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
397
本技能旨在贯穿整个机器学习生命周期，检测数据投毒和模型后门攻击。它通过检查数据来源完整性、识别标签错误（使用Cleanlab），并利用激活聚类和谱特征分析（ART）来检测模型中的恶意触发器或被篡改的权重，保障ML供应链安全。
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检测间接提示注入载荷

detecting-indirect-prompt-injection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
429
本工具旨在检测和防御隐藏在不可信多模态内容（如网页、PDF、图片）中的提示注入攻击。它通过结合内容标准化、启发式分析和深度学习模型，扫描混淆的载荷（如隐藏CSS、元数据、零宽字符），确保大型语言模型（LLM）智能体接收的输入是经过清洗和验证的。
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通过API检测模型提取攻击

detecting-model-extraction-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
103
本技能提供一套完整的框架，用于检测模型窃取、成员推断和模型反演等高级AI攻击。其核心在于监测推理API的查询模式、分析置信度暴露，并实施防御机制，以保护模型知识产权和训练数据隐私。
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PyRIT：多轮LLM对抗攻击编排

orchestrating-llm-attacks-with-pyrit
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
282
PyRIT是一个开源的AI红队测试工具，用于自动化地对对话式大语言模型（LLM）进行多轮对抗性测试。它模拟了真实攻击者的行为，通过“攻击模型”和“评分模型”的协作循环，实现渐进式（Crescendo）或分支式（TAP）的攻击链。该工具旨在检测LLM在状态化对话中可能存在的复杂安全漏洞，例如提示注入和越狱。
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大型语言模型安全红队测试

red-teaming-llms-with-garak
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
339
本技能利用NVIDIA的Garak框架，对大型语言模型（LLMs）进行全面的红队安全测试。它通过发送数千条对抗性提示词，检测模型是否存在越狱、提示注入、数据泄露或生成有害内容等关键安全漏洞。适用于模型部署前后的安全基线验证和AI风险评估。
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智能体AI工具调用安全防护

securing-agentic-ai-tool-invocation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了一套纵深防御框架，用于保护自主AI智能体工具调用过程。它核心实现了工具白名单、最小权限身份绑定和人工干预（HITL）机制，旨在防御提示注入和工具投毒等高级威胁，适用于需要严格合规和审计流程的AI应用场景。
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AI驱动的开发规范循环

ai-loop
sickn33/antigravity-awesome-skills
473
该技能为AI代理提供了一个受控、有界限的开发生命周期流程。它强制执行“规范-构建-评审”三阶段工作流，确保开发过程具备可追溯性、可验证性。适用于从零开始构建复杂功能、处理需求模糊或高风险的场景，并通过明确的审批门控来保证代码符合规范。
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