BD mind-security
Набор инструментов для обеспечения безопасности с помощью ИИ — обнаружение дипфейков, сканирование на инъекции промптов, сканирование URL на вредоносное ПО/фишинг и обнаружение ИИ-текста. Используйте, когда: (1) проверяете, является ли изображение, видео или аудио дипфейком или сгенерировано ИИ, (2) сканируете пользовательский ввод на наличие атак с инъекцией промптов, (3) сканируете URL на наличие вредоносного ПО, фишинга или угроз репутации домена, (4) определяете, был ли текст написан LLM.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI security toolkit — deepfake detection, prompt injection scanning, m…»
AI security toolkit — deepfake detection, prompt injection scanning, malware/phishing URL scanning, and AI text detection. Use when: (1) verifying if an image, video, or audio is a deepfake or AI-generated, (2) scanning user inputs for prompt injection attacks, (3) scanning URLs for malware, phishing, or domain reputation threats, (4) determining if text was written by an LLM.
Набор инструментов для обеспечения безопасности с помощью ИИ — обнаружение дипфейков, сканирование на инъекции промптов, сканирование URL на вредоносное…
Как процесс D 48/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- 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 · 9
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 9
-
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenscripts/check_deepfake.py:82Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)boundary = "----…210"
детектор -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenscripts/check_deepfake.py:166Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)boundary = "----…210"
детектор
Ещё 7 совпадений отнесены к цитатам в документации скилла по безопасности и не считаются находками.
Просканировано файлов: 10. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 48/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 5
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 826 токенов
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее
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
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 379 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 6 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
- +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.