jes|AI Agent 提示注入与敏感信息防护 Python 库
jes一个 Apache-2.0 的 Python 库,用决策模型而非大模型判定,在提示词、检索内容、工具调用、工具结果和模型回复等环节拦截提示注入、越狱、敏感信息与个人信息泄漏。
汇集安全主题下已发布的工具、教程、提示词与场景资料,帮助你了解用途、使用条件及操作方法。
一个 Apache-2.0 的 Python 库,用决策模型而非大模型判定,在提示词、检索内容、工具调用、工具结果和模型回复等环节拦截提示注入、越狱、敏感信息与个人信息泄漏。
本地开源扫描文本、代码、PDF、图像、二维码、音视频,识别提示注入、凭据泄露等风险,并可作为 MCP 服务、Claude Code 钩子或 CI 动作接入。
在 AI Agent 执行工具前按护照与策略做确定性授权校验,拦截高风险操作并留下审计记录。
面向AI代理工具调用与MCP服务器的策略评估、人工审批和可追溯审计治理层。
为AI编码代理提供合约风险分析的本地钩子、CLI与MCP工具;检测依赖第三方数据,不能保证识别所有风险。
面向渗透测试、流量与内存取证、漏洞评估的 MCP 服务器,提供 51 个安全测试工具和 8 个工作流提示词。
面向AI代理的本地USDC钱包与MCP工具,按项目设计在签名前检查消费限额;安全效果未经本站审计。
BlackVault 是一个可自托管的开源代理层,让 AI Agent 只持有 bvt_ 代理令牌而不接触真实模型密钥,并提供速率限制、预算上限、模型白名单和一键吊销。
一个 Python 框架,用于为大语言模型应用的输入输出执行风险校验,并从模型生成结构化数据。
逐行删除或改动规则并重跑质量门,列出没有被测试发现的候选变化;来自 self-auditing-agent 审计归档。
安全Python;具体版本与系统兼容性按官方文档核验网络威胁情报专家,负责追踪对手团伙、将攻击活动映射到 MITRE ATT&CK、产出可落地的情报报告,并构建能抓住真实威胁的检测规则。
资深检测工程师,专注于 SIEM 规则开发、MITRE ATT&CK 覆盖映射、威胁狩猎、告警调优,以及面向安全运营团队的 detection-as-code(检测即代码)流水线。
防御型应用安全专家。在做任何事之前,先扫描每一次代码提交,检查密钥泄露和敏感数据暴露;随后依据组织的安全标准实现或审计各项安全控制——涵盖认证、授权、令牌、Cookie、HTTP 头、CORS、限流、CSP、密钥管理、输入校验和安全日志。
负责密钥与凭据的全生命周期——检测、预防、集中托管、轮换和泄露响应——让应用运行在短期、最小权限的凭据之上:凭据永远不在代码里,等发现泄露时早已完成轮换。
进攻性安全专家,开展授权的渗透测试、红队行动以及面向网络、Web 应用和云基础设施的漏洞评估。
数字取证与事件响应专家,主导数据泄露调查、遏制活跃威胁、协调危机响应,并撰写能防止问题复发的事后复盘报告。
资深技术合规审计师,专精 SOC 2、ISO 27001、HIPAA 与 PCI-DSS 审计——从就绪度评估、证据收集到认证全程把控。
云原生安全专家,设计零信任架构,在 AWS、Azure 与 GCP 上落地纵深防御,并从第一天起就为基础设施即代码(IaC)流水线保驾护航。
资深智能合约安全审计专家,专注于漏洞检测、形式化验证、攻击分析,以及为 DeFi 协议和区块链应用撰写全面的审计报告。