ai-security-redteamAI 安全与红队测试实操手册——覆盖六大攻击面（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 映射、完整红队流程与零依赖本地工具。当你要做 AI 系统红队测试、攻击面建模、测试用例生成、漏洞分级或修复复测时使用。触发词：AI安全、红队测试、提示注入、LLM安全、OWASP、渗透测试、安全测试、AI红队。
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https://clawhub.ai/user/zhaoxinghua09-cellAudited Sep 12, 2026 · audit v1.0
Generated Oct 8, 2026
企业准备把基于大模型的客服或内部助手推向生产环境，需要在上线前系统性摸底提示注入、越权调用、数据泄露等风险。使用该技能的risk命令输入系统描述生成攻击面清单，再按cases生成用例执行轻量红队测试，最后用grade和report输出分级报告。
智能体接入了CRM、邮件、数据库等工具，需验证是否存在越权操作、沙箱逃逸和间接提示注入导致工具滥用。结合越权与逃逸测试模块设计用例，对工具白名单、权限边界和人机确认机制逐项验证，形成可复测的漏洞清单。
银行、保险或券商在部署面向客户的智能投顾、信贷问答时，须满足监管对数据隐私和输出可靠性的要求。利用隐私测试与幻觉检测模块，验证PII提取、训练数据记忆和误导性金融建议等风险，并输出符合内部审计要求的报告。
企业信息安全团队此前只做传统渗透测试，缺乏AI特有攻击面的测试方法论与用例库。借助该技能的六大攻击面框架、OWASP LLM Top 10映射和五步红队流程，快速建立标准化的AI红队测试规范和报告模板。
使用第三方模型API、开源模型权重或插件生态的团队，需要评估模型投毒、组件供应链和DoS等非直接交互型风险。通过供应链与拒绝服务模块梳理依赖链条中的信任边界，结合分级建议确定优先修复项。
面向准备上线大模型应用的企业，提供从攻击面建模、红队测试执行到分级报告与修复建议的一站式安全评估服务。团队可基于该技能的方法论与工具包，将评估流程标准化、产品化，缩短单个项目的交付周期。
为信息安全团队和AI工程师提供提示注入、Agent越权、数据隐私等专题培训，结合技能中的用例库与流程模板组织实操演练。可设置初/中/高等级课程，并配套结业认证。
将风险清单、用例生成、漏洞分级和报告模板封装为云端平台，支持团队协作、用例版本管理和复测跟踪。适合有持续安全测试需求的中大型企业，替代零散的本地脚本流程。
💬 Integration Tip
建议先以模式一直接问答快速获取攻击面清单和用例，再逐步引入本地工具生成结构化报告；实际测试前务必确认已获得书面授权，并在受控环境中执行。
Scored Sep 12, 2026
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