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生成学术综述论文文档

survey-generator
sickn33/antigravity-awesome-skills
208
该技能用于生成完整的学术综述论文，输出为单个自包含的HTML文件。它能读取指定的锚点资源，结构化整理研究内容，并通过调用先进的大型语言模型（如Kimi K2.6）来生成所有正文、图表和完整的参考文献列表，是快速进行学术文献综述的有力工具。
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向量与嵌入安全评估

assessing-vector-and-embedding-weaknesses
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
204
本技能包用于对RAG系统和向量数据库进行全面的安全评估。它重点测试嵌入式反演、跨租户数据泄露、知识库投毒及检索篡改等关键漏洞，符合OWASP LLM08:2025标准。适用于验证多租户和向量搜索应用的安全性。
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Coercer与PetitPotam强制认证技术

coercing-authentication-with-coercer-petitpotam
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
175
本技能介绍了如何利用Coercer和PetitPotam等工具，强制目标域控制器（DC）的机器账户向攻击者控制的监听器发起认证。通过利用多种RPC协议（如MS-EFSR），实现NTLM重放，最终可能通过AD CS Web Enrollment等服务，达成域控认证和域域渗透，是高级红队渗透测试中的关键步骤。
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持续LLM红队测试与安全加固

continuous-llm-red-teaming-with-promptfoo
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
309
本技能旨在将LLM红队测试集成到CI/CD流程中，实现LLM应用的自动化回归安全测试。它利用Promptfoo和DeepTeam，自动检测并阻止因提示词修改或模型升级而导致的越狱、提示注入等安全漏洞，确保LLM应用的持续安全性。
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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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检测间接提示注入载荷

detecting-indirect-prompt-injection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
429
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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PyRIT：多轮LLM对抗攻击编排

orchestrating-llm-attacks-with-pyrit
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
282
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

red-teaming-llms-with-garak
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
339
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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重放NTLM用于ADCS ESC8攻击

relaying-ntlm-for-adcs-esc8
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
136
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。
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LLM系统提示词泄露检测

testing-for-system-prompt-leakage
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
429
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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RAG管道提示注入安全测试

testing-prompt-injection-in-rag-pipelines
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
361
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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本地GGUF大型语言模型部署

huggingface-local-models
sickn33/antigravity-awesome-skills
406
本技能提供了一套完整的指南，用于利用 llama.cpp 框架和 GGUF 格式在本地部署大型语言模型（LLMs）。它涵盖了在 Hugging Face Hub 搜索模型、选择最佳量化配置，以及运行支持 CPU、Mac Metal、CUDA 和 ROCm 等多种硬件后端的本地推理服务器。支持实现兼容 OpenAI 格式的 API 接口，适用于需要离线、私密部署的大模型推理场景。
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