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AI安全评估专家
ai-security
alirezarezvani/claude-skills
335
定向评估AI/LLM系统,检测提示注入、越狱、模型反演、数据投毒和代理工具滥用,结合MITRE ATLAS映射与签名检测并支持护栏推荐。
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持续LLM红队测试与安全防护
continuous-llm-red-teaming-with-promptfoo
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
485
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。
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监测模型提取与隐私泄露攻击
detecting-model-extraction-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
438
本技能旨在提供一套全面的检测框架,用于识别和防御滥用推理API的AI攻击,如模型提取、成员推理和模型反演。通过监控用户查询量、输入分布和置信度泄露,帮助保护模型知识产权。适用于运行公有或合作推理API,或进行预部署红队演练,以评估模型面临的实际安全风险。
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