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搜索越狱检测，共找到 5 条记录

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LLM可编程安全防护

nemo-guardrails

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

NVIDIA 的 NeMo Guardrails 为 LLM 应用提供运行时安全机制，通过 Colang 2.0 可编程规则实现越狱检测、自查输入输出、事实核查、PII 屏蔽与毒性过滤，便于在 T4 生产环境中部署。

提示守卫检测器

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

Meta 的 Prompt Guard 是 86M 参数分类器，能在输入进入 LLM 前识别 prompt 注入和越狱指令，用于用户提示、第三方数据或 RAG 文档的过滤，支持多语言并提供毫秒级响应。

运行时iOS应用安全分析

analyzing-ios-app-security-with-objection

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本工具箱基于Objection和Frida，用于授权的移动端渗透测试。它能实现iOS应用的运行时深度分析，允许用户检查密钥链、文件系统和内存中的敏感数据。关键功能包括绕过SSL Pinning和越狱检测等客户端安全保护机制，无需源代码。

AI安全评估专家

alirezarezvani/claude-skills

定向评估AI/LLM系统，检测提示注入、越狱、模型反演、数据投毒和代理工具滥用，结合MITRE ATLAS映射与签名检测并支持护栏推荐。

AI安全扫描与漏洞检测

Tencent/AI-Infra-Guard

本工具依托红心实验室的AI-Infra-Guard框架，提供全方位的AI安全扫描服务。可对AI基础设施、工具、技能、Agent以及大型语言模型进行深度安全审计和漏洞检测，包括越狱测试，确保AI系统的安全性和可靠性。

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