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NeMo Guardrails
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LlamaGuard 内容审核
llamaguard
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
441
LlamaGuard 是 Meta 提供的 7-8B 参数审核模型,能在输入/输出端识别暴力仇恨、性内容、武器、毒品、自伤、犯罪策划等六类风险,支持 vLLM、HuggingFace、FastAPI 和 NeMo Guardrails 的部署。
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LLM可编程安全防护
nemo-guardrails
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
108
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。
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LLM护栏:输入输出安全防护
implementing-llm-guardrails-for-security
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
407
用于为大型语言模型(LLM)应用添加安全护栏。它能拦截和验证用户输入(如提示注入、敏感信息)和模型输出(如幻觉、有害内容),确保内容符合预设的业务规则和Schema。适用于构建安全、可靠的聊天机器人或RAG系统。
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大模型安全护栏防御
defending-llms-with-guardrails
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
342
用于为大语言模型(LLM)、检索增强生成(RAG)和智能体应用部署全面的运行时安全防护层。该技能集成了Llama Guard 3、NeMo Guardrails和LLM Guard等业界领先的护栏系统,用于检查和限制所有输入和输出数据。这对于需要防止越狱攻击、提示词注入(OWASP LLM01)、有害内容和敏感数据泄露的生产环境至关重要。
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AI智能体工具调用安全防护
securing-agentic-ai-tool-invocation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
114
本技能提供了一套完整的深度防御框架,用于保护与外部工具交互的自主AI智能体。它通过执行严格的工具白名单、绑定最小权限身份、为高风险操作设置人工审批(HITL),以及利用策略引擎(如NeMo Guardrails)进行强制执行,有效限制了智能体因提示注入或工具滥用等行为带来的潜在风险和攻击面。
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