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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
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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

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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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LLM系统提示词泄露检测

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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。
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API SDK代码生成器

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能能够为任何REST API自动生成一套完整、生产级别的客户端SDK和API封装库。它能处理认证、重试逻辑、数据模型层和资源管理等所有样板代码，支持多种主流语言（如Python, TypeScript）。适用于任何需要通过代码调用外部服务的场景，极大提高开发效率。
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开发者流失分析与留存

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能帮助用户深入理解开发者流失的根本原因，超越单纯的价格敏感度。它涵盖了开发者体验（DX）问题、集成失败、市场转移等六大流失类型，并提供了一个开发者健康评分模型，帮助产品和增长团队主动识别处于风险中的用户群体。
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开发者工具免费层级设计策略

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南提供设计开发者工具免费层级（Free Tier）和免费增值（Freemium）模型的专业知识。它教你如何设置合理的限制和功能门控，以鼓励用户自然升级到付费计划，同时防止用户产生抵触心理或阻碍项目初次采用。
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Gemini Omni Flash视频生成与编辑

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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基于Gemini Omni Flash模型，提供全方位的生成式视频创作和编辑能力。用户可以实现文本描述生成视频，利用单张图片生成动画，或通过参考图像和视频进行风格转换、修复和优化。适用于专业影视内容创作，支持多模态、高精度的视频处理。
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Hugging Face Hub模型与数据集管理

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该技能通过MCP服务器工具，提供对Hugging Face Hub生态系统的全面访问。用户可以搜索最先进的模型、数据集和研究论文，获取详细的仓库信息，检索文档，在GPU/CPU上运行计算任务，并像使用Gradio Spaces一样与AI工具进行交互。适用于机器学习开发、研究和应用原型设计。
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