SKILLEMALL.ai

BC ai-security-redteam

Практическое руководство по безопасности ИИ и тестированию Red Team — охватывает шесть основных векторов атак на системы ИИ (внедрение подсказок, превышение полномочий и злоупотребление инструментами, утечка данных и конфиденциальности, галлюцинации и дефекты качества, цепочка поставок и отравление моделей, отказ в обслуживании), сопоставление с OWASP LLM Top 10 рисков, полный процесс тестирования Red Team (определение целей/моделирование векторов атак/проектирование вариантов использования/выполнение/отчетность/повторное тестирование исправлений), библиотека вариантов тестирования внедрения подсказок, прямого и косвенного, тестирование превышения полномочий агента и побега из песочницы, тестирование утечки данных обучения и атак на память, эталон для обнаружения галлюцинаций, с классификацией уязвимостей и рекомендациями по исправлению, генерация списка рисков в один клик без зависимостей локальных инструментов, шаблоны вариантов тестирования и отчетов. Предназначен для инженеров ИИ, специалистов по тестированию безопасности, руководителей информационной безопасности, формируя замкнутый цикл «политика + технология» с управлением ИИ/управлением агентами.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI 安全与红队测试实操手册——覆盖 AI 系统六大攻击面(提示注入、越权与工具滥用、数据与隐私泄露、幻觉与质量缺陷、供应链与模型投毒、拒绝…»

AI 安全与红队测试实操手册——覆盖 AI 系统六大攻击面(提示注入、越权与工具滥用、数据与隐私泄露、幻觉与质量缺陷、供应链与模型投毒、拒绝服务),OWASP LLM Top 10 风险映射,完整红队测试流程(目标定义/攻击面建模/用例设计/执行/报告/修复复测),直接与间接提示注入测试用例库、Agent 越权与沙箱逃逸测试、训练数据泄露与记忆攻击测试、幻觉检测基准,附漏洞分级与修复建议、零依赖本地工具一键生成风险清单、测试用例与报告模板。面向 AI 工程、安全测试、信息安全负责人,与 AI 治理/智能体治理形成"制度+技术"闭环。

ClawHub Hermes автор: zhaoxinghua09-cell v1.0.0 MIT-0 19 файлов тело ≈ 603 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Практическое руководство по безопасности ИИ и тестированию Red Team — охватывает шесть основных векторов атак на системы ИИ (внедрение подсказок, превышение…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентыИнфраструктураБезопасностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
Для прогона на моделях — необязательно
  • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
  • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

Находки guard · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:17
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    description_en: A hands-on playbook for AI security and red team testing — covering six attack surfaces of AI systems (prompt injection, overreach and tool misuse, data and privacy leakage, hallucinat
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security SKILL.md:27
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    - Red Teaming

Просканировано файлов: 19. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 269 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение description-no-when ни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "display_name"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "title"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "description_en"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 16
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 603 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

Сигналы качества

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 269 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (9 из 9)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a local AI red-team testing guide and checklist tool with offensive examples, but its behavior is disclosed, scoped to authorized testing, and not automated against real systems.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 27 авг. 2026 г.