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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。

重放NTLM用于ADCS ESC8攻击

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能详细介绍了利用AD CS（证书服务）的ESC8路径进行高级红队测试的技术。攻击者滥用HTTP网络注册端点，通过重放胁迫的NTLM凭证，迫使域控制器申请机器证书。该证书随后可用于PKINIT和DCSync，达到完全攻陷域名的目的。

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。

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