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大型语言模型安全红队测试

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

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。

LLM系统提示词泄露检测

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本指南提供了一个结构化的红队测试方法，用于检测大型语言模型（LLM）系统提示词中的敏感数据泄露。它模拟了先进的攻击，如提示词注入、指令覆盖和编码技巧，旨在发现嵌入的秘密信息、API密钥或专有业务逻辑，帮助用户满足OWASP LLM07安全标准。

TPM度量启动与远程证明验证

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能提供了一套完整的工作流，用于使用可信平台模块（TPM 2.0）验证系统启动链的完整性。它涵盖了本地验证（事件日志重放）和远程证明（生成带随机数的签名证明）。该工具可用于检测引导程序攻击、未经授权的固件修改，并为零信任架构建立设备信任姿态。

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