ai-security-assistant(AI 安全评估辅助)
August 19, 2026 · View on GitHub

DeepSeek Harness / Claude 技能(Skill):辅助开展大模型应用(LLM App)与 AI 系统的安全评估、合规核查、风险分析与学习工作。
与 crypto-evaluation-assistant(密评)同源:同一套"标准框架 + 检查清单 + 判定工作流 + 报告"方法论,迁移到 AI 安全领域。
给谁用(受众)
- 大模型备案 / 合规人员:生成式 AI 上线前安全评估与备案,需要标准框架与报告方法
- AI 安全工程师 / 渗透测试员:系统化评估框架 + 攻击测试思路(注入/越狱/RAG/Agent)
- AI 应用开发者:客服、Agent、知识库问答产品上线前自查
- 密评 / 等保从业者:密评方法论迁移到 AI 安全,"密评 + AI"复合能力
- 安全学习者 / 备考者:术语、框架、考点入门
解决什么问题
- 上线前评估:按 OWASP LLM Top 10 2025 + 国内法规生成检查清单逐项核查
- 风险识别:提示词注入、越狱、系统提示词泄露、Agent 工具劫持、RAG 知识库投毒等
- 量化判定:
calc_risk.py风险打分,红线问题直接判"不通过" - 报告产出:标准报告模板(含证据、风险等级、整改建议)
- 攻击测试:13 个攻击案例库作测试样本参考
- 备考学习:术语表、易错点、考点
特色
- 📋 标准对照:国内法规(生成式AI服务管理办法等)↔ OWASP LLM Top 10 (2025) 映射
- 🔍 六大数据域:提示词安全、输出安全、数据安全、Agent 安全、供应链安全、合规管理
- 🎯 三维度判定:合规性 / 正确性 / 有效性(与密评同构)
- 🚨 红线问题清单:系统提示词泄露、无注入过滤、Agent 权限失控等
- 📚 学习模式:AI 安全备考辅助、考点总结、易错点
安装(DeepSeek Harness / Claude Code)
- 把本目录放到技能目录,例如:
- DeepSeek Harness:
~/.ohdsh/skills/ - Claude Code:
~/.claude/skills/
- DeepSeek Harness:
- 新会话中,任务匹配技能描述时自动触发。
使用示例
- "帮我按 OWASP LLM Top 10 评估这个聊天机器人应用"
- "这个 AI 客服的提示词注入防护怎么测?"
- "写一份大模型安全评估报告的框架"
- "Agent 系统工具调用权限怎么核查?"
- "LLM01 和 LLM07 有什么区别?"(学习模式)
目录结构
ai-security-assistant/
├── SKILL.md # 技能主文件(frontmatter + 指令)
├── README.md # 本文件
├── evals/ # 评测机制(规划中)
├── scripts/ # 零依赖 Python 工具
│ ├── gen_checklist.py # 按评估场景生成检查清单
│ └── calc_risk.py # 风险得分计算与结论判定
└── references/
├── authoritative-sources.md # 权威资源导航(网信办/信通院/OWASP/NIST)
├── standards-map.md # 标准对照表(国内法规 ↔ OWASP LLM Top 10)
├── checklist.md # 通用 AI 安全评估检查清单
├── checklist/
│ ├── llm-app.md # LLM 应用评估清单
│ ├── agent.md # Agent 系统评估清单
│ └── rag.md # RAG 系统评估清单
├── attack-cases.md # 攻击案例与整改库(13 案例)
├── report-template.md # 评估报告模板
└── glossary.md # 术语表(含易混淆概念)
依据标准
- OWASP Top 10 for LLM Applications (2025)
- 《生成式人工智能服务管理暂行办法》
- 《大模型服务与应用安全评测技术规范》
- 《互联网信息服务深度合成管理规定》
具体评估项编号、判定规则以标准官方文本为准,本技能提供框架与工作流。
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许可
MIT