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模型防护
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Perplexity API安全防护与使用策略
perplexity-policy-guardrails
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
155
本教程提供了Perplexity Sonar API的完整安全防护机制。它涵盖了查询内容审核、个人信息脱敏、用户使用配额限制、模型等级控制,以及来源引用质量评分,旨在构建一套安全、合规、可靠的AI应用流程。
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安全蓝皮书生成器
security-bluebook-builder
sickn33/antigravity-awesome-skills
163
本工具为处理敏感数据的应用生成结构化、最小化但可执行的安全策略蓝皮书。它使用MUST/SHOULD/CAN语言定义安全要求,明确列出假设、范围、威胁模型和安全控制点。帮助开发者在早期阶段建立清晰的安全防护和合规指导。
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LLM护栏:输入输出安全防护
implementing-llm-guardrails-for-security
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
224
用于为大型语言模型(LLM)应用添加安全护栏。它能拦截和验证用户输入(如提示注入、敏感信息)和模型输出(如幻觉、有害内容),确保内容符合预设的业务规则和Schema。适用于构建安全、可靠的聊天机器人或RAG系统。
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创建模型防护模板
gws-modelarmor-create-template
googleworkspace/cli
398
通过 `gws modelarmor +create-template` 命令在指定项目、地区和模板 ID 上创建新的 Model Armor 模板,可通过预设或 JSON 覆盖配置,方便在清洗前设置安全过滤器。
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模型防护提示清洗
gws-modelarmor-sanitize-prompt
googleworkspace/cli
109
通过 gws CLI 的 Model Armor +sanitize-prompt 命令,使用指定模板过滤用户提示,可从 stdin、文本或 JSON 输入,保障模型对外调用的安全性。
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模型防护响应清洗
gws-modelarmor-sanitize-response
googleworkspace/cli
378
通过 Model Armor 模板在命令行中清理模型响应,确保发向用户的输出符合安全策略。
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Monte Carlo 数据防护
monte-carlo-prevent
sickn33/antigravity-awesome-skills
493
在修改 dbt 模型或 SQL 管道前,先展现 Monte Carlo 的数据观测上下文(表健康、血缘、告警、监控即代码),帮助开发者评估风险再动手。
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大型语言模型安全防护层
anth-policy-guardrails
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
247
该技能提供了一套完整的AI应用级安全防护机制。它用于增强与Claude等大型语言模型API的集成安全性,覆盖输入数据(如PII检测、长度)校验、系统提示词(Scope)限制、输出结果敏感信息过滤、成本预算控制以及模型访问权限管理,确保AI应用的可靠性和合规性。
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持续LLM红队测试与安全防护
continuous-llm-red-teaming-with-promptfoo
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
335
这是一个用于自动化、持续的LLM应用红队测试框架。它将Promptfoo和DeepTeam集成到CI/CD流程,依据OWASP Top 10、OWASP Agentic和MITRE ATLAS等标准,对LLM进行对抗性压力测试。核心目的是在模型或代码更新后,检测和阻止安全漏洞(如越狱、注入)的回归,作为关键的合并前安全门禁。
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大模型安全护栏防御
defending-llms-with-guardrails
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
137
用于为大语言模型(LLM)、检索增强生成(RAG)和智能体应用部署全面的运行时安全防护层。该技能集成了Llama Guard 3、NeMo Guardrails和LLM Guard等业界领先的护栏系统,用于检查和限制所有输入和输出数据。这对于需要防止越狱攻击、提示词注入(OWASP LLM01)、有害内容和敏感数据泄露的生产环境至关重要。
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日志PHI脱敏与安全防护
enforcing-nophi-logging
maziyarpanahi/openmed
429
本技能提供一个日志记录卫士,用于防止受保护的健康信息(PHI)泄露到日志、追踪和错误报告中。它在数据发送前作为过滤器运行,通过正则表达式脱敏结构化标识符(如SSN、邮箱),并使用模型处理自由文本PHI,确保日志在传输到集中存储时保持数据隐私和合规性。
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