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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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持续LLM红队测试与安全加固
continuous-llm-red-teaming-with-promptfoo
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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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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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