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搜索 LLM红队，共找到 11 条记录

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敏感信息泄露检测

data-leakage-detection

Tencent/AI-Infra-Guard

这是一个用于安全审计的框架，旨在系统性地检测大型语言模型（LLM）是否存在敏感信息泄露。它通过分阶段、递进式的对话探针，测试和捕获包括系统提示词、API密钥、个人身份信息（PII）以及内部配置等多种敏感数据。适用于红队测试和模型安全评估。

AI/LLM安全红队测试指南

offensive-ai-security

SnailSploit/Claude-Red

提供一套完整的AI/LLM系统安全渗透测试方法论，用于评估大型语言模型和AI应用的鲁棒性。涵盖提示词注入、越狱、数据投毒、模型提取等高级攻击向量，适用于进行AI系统的红队演练和安全评估。

工具滥用与代码执行检测

tool-abuse-detection

Tencent/AI-Infra-Guard

本技能提供了一套全面的安全审计框架，用于检测具备外部工具（文件系统、命令执行、网络访问）的AI代理的安全性。它通过对话探测技术，如命令注入、路径遍历和SSRF攻击，来识别代理是否可能被诱导执行意外或恶意的代码，或访问敏感资源。适用于Agent安全红队测试。

网络协议专家级攻击手册

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yaklang/hack-skills

本手册提供了专家级的网络协议攻击技术，涵盖了ARP欺骗、LLMNR/mDNS投毒、WPAD滥用、DHCPv6攻击、VLAN跳跃和STP操纵等多个层面。适用于渗透测试和红队演练，旨在实现中间人攻击（MitM）、凭证捕获和深入的网络环境渗透。

持续LLM红队测试与安全防护

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

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。

多轮LLM对抗攻击编排框架

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

PyRIT是一个用于生成式AI的自动化红队测试框架，能够模拟真实对抗环境。它通过多轮、迭代式的对话编排（如渐进式升级和自适应分支），对聊天机器人和AI代理进行深入的鲁棒性测试。该工具适用于需要评估AI模型在持续、逐步或复杂攻击下的防御能力。

基于Garak的LLM红队安全测试

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

NVIDIA garak是一款开源的LLM漏洞扫描工具，用于全面的红队测试和安全评估。它通过向大型语言模型（支持OpenAI API、Hugging Face等）发送数千个对抗性提示词，系统性地检测关键漏洞。这些漏洞包括提示注入、越狱、数据泄露和毒性内容等。可用于建立部署前后的安全基线，验证安全卫士的有效性，或为AI风险评估提供定量证据。

AD CS NTLM重放攻击

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

该技术用于高级红队渗透测试，旨在利用AD CS服务中缺乏EPA保护的HTTP网络注册端点（ESC8）。攻击者通过诱骗域控制器（DC）进行认证，重放NTLM凭证，获取DC机器证书。随后利用该证书进行PKINIT和DCSync，窃取域控凭证，最终实现全域控制。

系统提示词泄露测试

testing-for-system-prompt-leakage

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能提供一套全面的LLM系统提示词泄露测试方法。利用越狱、编码和自动化扫描等多种技术，用于红队演练和渗透测试，以发现系统提示词中可能泄露的API密钥、凭证或业务逻辑，确保LLM应用的安全性。

提示注入安全分析

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zhaoxuya520/reverse-skill

这是一个专业的下游技能，用于分析复杂智能体（Agent）系统中的安全漏洞。它专注于红队测试和渗透测试，旨在检测多步骤LLM链中的提示注入、数据投毒、内存污染、规划器漂移和工具滥用等边界穿越漏洞。当需要证明不可信输入如何危害系统完整性时使用。

AI大模型安全测试与红队演练

zhaoxuya520/reverse-skill

这是一套全面的框架，用于对大型语言模型（LLM）和AI智能体进行授权的安全评估。它涵盖了包括提示注入、工具滥用、RAG数据投毒、内存污染和系统提示词提取等关键漏洞。适用于红队演练、安全审计，确保AI系统在生产环境中的健壮性。

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