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搜索 LLM 安全，共找到 15 条记录

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企业级大模型工程

sickn33/antigravity-awesome-skills

交付企业级大模型应用、RAG 系统和智能代理，涵盖向量数据库、嵌入策略、安全防护与可观测性，保障可落实的生产部署。

企业级大模型工程

sickn33/antigravity-awesome-skills

交付企业级大模型应用、RAG 系统和智能代理，涵盖向量数据库、嵌入策略、安全防护与可观测性，保障可落实的生产部署。

LLM产品开发

sickn33/antigravity-awesome-skills

面向 AI 产品工程师，涵盖提示即代码、输出校验、安全防护、流式体验与成本监控，帮助稳定发布大语言模型功能并在生产中避免幻觉与故障。

LangChain 企业级角色访问控制

langchain-enterprise-rbac

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

为 LangChain 应用提供企业级 RBAC，包括角色权限、模型访问管控、租户隔离与配额管理，满足多租户与安全要求。

Langfuse 安全基础指导

langfuse-security-basics

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

介绍 Langfuse 安全集成要点，从妥善保护 API 密钥、在追踪前清除敏感信息，到自建部署的访问控制与日志保留策略，确保 LLM 可观测数据的隐私和合规。

Mistral 安全实践指南

mistral-security-basics

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

指导团队在接入 Mistral AI 时实施 API 密钥管理、请求与响应净化、安全日志和密钥轮换，降低秘钥泄露与注入攻击风险的实用流程。

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。

Google Workspace钓鱼防护

implementing-google-workspace-phishing-protection

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

通过 Google Admin Console 设置 Workspace 高级钓鱼与恶意软件防护，包括预投递扫描、附件检查、安全浏览、反欺骗及高风险账户的高级保护计划，提升企业邮件安全能力。

类型安全的AI代理

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PydanticAI 将 Pydantic 的类型校验带到 LLM 代理中，通过结构化输出、依赖注入与多模型接入，让 Python 团队在构建、测试和复用智能客服或流程机器人时保持正确性与可测性。

LLM 提示注入防御

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

通过正则、启发式和 DeBERTa 分类器三层检测 LLM 的提示注入，可在将请求提交模型前进行输入预检、日志审计或安全集成，从而阻止恶意指令。

本地 Hugging Face 评估

hugging-face-community-evals

sickn33/antigravity-awesome-skills

在本地使用 inspect-ai 或 lighteval 对 Hugging Face Hub 模型做评估，可选 vllm、Transformers、accelerate 等推理后端，并以 smoke test 和后端回退策略安全扩容，如需远程则交给 hugging-face-jobs。

硬件秘钥认证实施

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

实现基于 FIDO2/WebAuthn 的硬件安全秘钥注册与认证流程，结合 python-fido2 构建依赖方服务器，涵盖 YubiKey 入网、通行密钥迁移、可发现凭据和用户验证策略，用于高安全性无密码访问。

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