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基于护栏的LLM防御系统

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

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。

检测间接提示注入载荷

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

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。

PyRIT：多轮LLM对抗攻击编排

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

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。

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。

智能体AI工具调用安全防护

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

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。

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。

RAG管道提示注入安全测试

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能提供了一套全面的红队测试方法，用于评估检索增强生成（RAG）系统的安全防护能力。它系统性地探测了两个关键攻击面：被毒化的检索上下文（间接提示注入）和嵌入空间操纵。可用于验证RAG护栏、防止数据泄露，并测试LLM知识问答系统的漏洞。

Neon函数：长连接无服务器后端

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Neon函数是部署在Neon数据库分支上的长连接、状态化无服务器HTTP处理器。它适用于超出传统无服务器限制的复杂后端工作负载，如实时WebSocket、SSE流式传输或复杂的AI代理。函数能够自动注入数据库连接，并保持内部状态，从而确保高性能和数据近度。

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