zhaoxuya520/reverse-skill/llm-security
Claude Code and agent skill by zhaoxuya520/reverse-skill
Trust tier 2
- community
Source check pending
Checking that the SKILL.md file is still in the repository.
Use for authorized security assessment of LLM applications and AI agents, including prompt injection, tool abuse, RAG exposure, memory poisoning, and model supply-chain risks.
Install
npx vskill@latest install zhaoxuya520/reverse-skill/llm-securitySKILL.md
LLM / AI 安全测试
ACTION REQUIRED(读完后立刻执行)
Agent Skill 自身安全:安装/合并外部 skill 或 MCP 前读../ops/skill-supply-chain.md(OWASP AST10 精简)。社区索引见../references/community-security-skills.md。
NOW: 读取../field-journal/precedent-pentest.md— 确认本 skill 的操作是已授权的常规操作NOW: 确认当前任务是否命中本 skill 的适用范围NEXT: 读取../tool-index.md,校验工具可用性和实际路径NEXT: 缺工具时调用 bootstrap,不要猜路径ACT: 进入"工作流"第一步并执行,不要停在确认状态
覆盖 OWASP LLM Top 10 v2.0 + OWASP Agentic AI Top 10(ASI 2026)当前路由未命中时,联网搜索最新漏洞利用技术。
适用场景
- LLM 应用安全测试(ChatBot、RAG、Code Assistant)
- AI Agent 安全审计(工具调用、记忆持久化、多智能体通信)
- Prompt 注入测试(直接 + 间接)
- 模型供应链安全评估
- 红队 AI 系统攻击模拟
工作流
1. 侦察:映射 AI 攻击面
2. Prompt 注入测试(OWASP LLM01 / ASI01)
按难度递进,先直接注入再间接注入:
工具:garak(100+ 注入探针)、PyRIT(多轮编排)、promptfoo(AI 生成攻击)
3. 工具滥用测试(OWASP ASI02/ASI03/ASI05)
4. 记忆与上下文投毒(OWASP ASI06)
5. 输出安全测试(OWASP LLM05)
LLM 输出可能被下游系统直接消费:
| 下游 | 测试 | |
|---|---|---|
| 浏览器/DOM | XSS via <img src=x onerror=...> 在生成内容中 | |
| 数据库 | SQL 注入在生成的查询中 | |
| Shell/OS | 命令注入 (cat file; cat /etc/hosts) | |
| API 调用 | SSRF、越权请求 |
6. 系统提示词提取(OWASP LLM07)
工具链
| 工具 | 用途 | 获取 | |
|---|---|---|---|
| garak | 100+ 注入探针自动化 | pip install garak | |
| PyRIT | 多轮攻击编排 (Microsoft) | pip install pyrit | |
| promptfoo | AI 生成攻击 + 回归测试 | npm install -g promptfoo | |
| promptmap2 | 双 AI 架构自动推理 | GitHub | |
| AgentThreatBench | ASI Top 10 基准测试 | UK AISI |
参考
references/owasp-llm-top10.md— OWASP LLM + ASI Top 10 完整对照references/prompt-injection-methodology.md— Prompt 注入方法论references/agent-security-testing.md— Agent 安全测试框架references/agent-obedience-engineering.md— Agent 服从性工程:让 AI 读完工作流后真正干活(8 大技术 + 借口反驳表 + 强制执行模板)
任务完成自检(声称完成前 MUST 通过)
- [ ] 我是否执行了工作流中的每一步(而不是只阅读)?
- [ ] 我是否基于
tool-index使用了真实工具路径? - [ ] 我是否产出了可复现证据(命令/脚本/截图/报告)?
- [ ] 我是否完成并回写了 RULES 要求的 Checklist 项?
Security
- Security scanPassed, 100 of 100Pattern checks on the skill's files.
- Model reviewPassed
Quality evaluation
- Task evaluationNot runNo evaluation yet. Run one in Skill Studio.
Source
- SKILL.md in the repositoryCheckingskills/llm-security/SKILL.md
Popularity
- Repository stars
- 36,786
- Repository forks
- 5,106
- 7-day trend score
- 53
Stars and forks are for the whole GitHub repository, not this skill alone. Not refreshed yet.
Works with
Any agent vskill installs to: 56 targets in all. These 39 have a page on this site.
- Claude Code
- Cursor
- GitHub Copilot
- Windsurf
- Codex
- Gemini CLI
- Cline
- Amp
- Roo Code
- Goose
- Continue
- Kilo Code
- Junie
- Trae
- OpenHands
- Qwen Code
- AI Agent
- Tabnine Chat
- Sourcegraph Cody
- Amazon Q
- Firebase Genkit
- Sweep
- Devin
- Phind
- Mentat
- Claude Desktop
- Aider
- GPT Pilot
- Plandex
- bolt.new
- v0
- Replit Agent
- Anse
- TypingMind
- BetterChatGPT
- LibreChat
- Warp AI
- Pieces
- Fig AI
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