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LLM 安全
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敏感信息泄露检测
data-leakage-detection
Tencent/AI-Infra-Guard
58
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。
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AI安全扫描与漏洞检测
aig-scanner
Tencent/AI-Infra-Guard
177
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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大型语言模型安全防护层
anth-policy-guardrails
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
247
该技能提供了一套完整的AI应用级安全防护机制。它用于增强与Claude等大型语言模型API的集成安全性,覆盖输入数据(如PII检测、长度)校验、系统提示词(Scope)限制、输出结果敏感信息过滤、成本预算控制以及模型访问权限管理,确保AI应用的可靠性和合规性。
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多环境LLM API配置管理
clade-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
345
本指南提供了一套完整的LLM(如Anthropic Claude)多环境(开发、预发布、生产)配置的最佳实践。它指导用户如何为不同环境配置独立的API密钥、选择匹配环境需求的模型(如Haiku、Sonnet、Opus),并管理不同等级的资源限制,确保LLM应用在不同生命周期阶段的稳定性和安全性。
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LangChain中间件高级模式
langchain-middleware-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
384
本技能提供了LangChain和LangGraph的标准化中间件模式,用于构建健壮的LLM应用。它解决生产环境中的关键问题,如跨租户PII泄露、令牌预算超支、提示注入防御(Guardrails)和缓存污染,确保AI应用的安全性、可靠性和成本控制。
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LangChain模型推理实战指南
langchain-model-inference
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
181
本技能指南深入介绍了使用LangChain进行生产级、高可靠性的LLM推理。它解决了跨多模型提供商(如Anthropic, OpenAI, Gemini)集成时常见的关键陷阱,包括内容块(content block)的复杂处理、流式传输的精确Token计数、以及结构化输出的稳定性。旨在提供一套版本安全、可扩展的LLM调用方案。
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AI/LLM安全红队测试指南
offensive-ai-security
SnailSploit/Claude-Red
479
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。
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Together AI生产部署清单
together-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
373
本清单是一份完整的M/Ops指南,用于指导使用Together AI API构建AI应用的生产环境部署。它涵盖了生产环境的关键环节,包括安全密钥管理、API限流处理、错误容错机制(如断路器和重试)、以及全面的监控和成本控制,确保大型语言模型(LLM)服务的稳定性和可靠性。
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工具滥用与代码执行检测
tool-abuse-detection
Tencent/AI-Infra-Guard
125
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。
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AI/ML安全专家攻击手册
ai-ml-security
yaklang/hack-skills
302
本手册是一份全面的AI/ML安全指南,详细介绍了机器学习和AI系统中的高级安全威胁。内容涵盖模型供应链攻击(如pickle RCE、数据投毒)、对抗样本(FGSM、PGD、物理世界攻击)、数据隐私泄露以及LLM特定漏洞。是构建健壮、安全AI流程的关键参考。
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LLM提示词注入攻击手册
llm-prompt-injection
yaklang/hack-skills
407
本手册提供了一份专业的LLM提示词注入攻击剧本,涵盖了所有高级攻击技术。包括直接指令覆盖、通过外部数据源污染(如RAG),以及利用工具和函数调用链进行数据窃取和绕过安全机制。适用于AI应用的深度安全测试与防御加固。
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预发布代码全景审计
ship-gate
alirezarezvani/claude-skills
230
这是一个全面的预生产代码审计工具,能扫描代码库,检查安全、数据库、部署、代码质量、AI/LLM使用、依赖、前端和可观测性等八个关键领域。它会拦截部署操作,直到所有关键问题解决。该工具不依赖特定技术栈,提供详细的通过/失败/手动报告。
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