cybertechajju/LLM-PROMPT-INJECTION-PAYLOAD-S
GitHub: cybertechajju/LLM-PROMPT-INJECTION-PAYLOAD-S
这是一个面向道德黑客与AI安全研究者的模块化提示词工作流指南,旨在通过零依赖的文本流程帮助用户在授权环境下安全地进行AI红队演练与防御分析。
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🚀 CyberTechAjju — Secret Prompt Lab
为道德黑客与 AI 红队解锁安全、高信噪比的提示词工作流 —— 模块化、可教学、即开即用。 🔒✨
概述 •
亮点 •
功能 •
如何使用 •
演示 •
道德边界 •
许可证
## 📌 概述
一份表情符号丰富、仅含标记语的指南,帮助你运行 “Secret Prompt” 实验室 —— 不需要 CLI 或 git。
专为清晰教学、快速演示以及道德实践而设计。
🎯 重点:帮助学习者与研究者建立 AI 安全思维,并记录可复现、可辩护的步骤。
## 🔥 亮点
- 🎓 用途:面向 AI 系统的道德、实验室导向的提示词测试
- 👨💻 对象:学生、漏洞赏金猎人、培训师
- 🧩 形式:纯 README 演示指南 —— 粘贴即用提示词、人工观察
- 🧭 风格:模块化章节、检查清单、安全护栏
- 💙 致谢:内容由 CyberTechAjju 提供 —— 公共演示与教学资料
## ⚙️ 功能
- 🧩 模块化提示词包:侦察、分析、报告
- 🛡️ 道德护栏与基线拒绝
- 📚 教学优先设计:分步演示流程
- 📝 即可生成报告的模板:日志、拒绝记录、摘要
- 🌐 零工具依赖:仅浏览器/人工步骤
## 🚀 如何使用(无需命令)
1. ✅ 设定范围 —— 仅限授权实验室或沙箱
2. 📥 加载提示词包 —— 从基线安全提示词开始
3. 🧪 执行人工测试 —— 粘贴提示词、观察行为、捕获输出
4. 📝 记录发现 —— 拒绝、边缘情况、可复现步骤
5. 📢 负责任地报告 —— 面向防御的摘要、缓解措施与建议
提示:在笔记中使用简单的小标题,例如 “测试用例”、“提示词”、“模型响应”、“风险”、“缓解措施”。这样可以让报告易于分享并保持一致。 🗂️
## 🎬 演示视频
- ▶️ [演示 1 — Prompt Lab 演示指南](https://youtu.be/DZHgmuB-N1I?si=Z67S_cLEwcdnoZ9W)
- ▶️ [演示 2 — 分析与报告](https://youtu.be/Mdz_dXxEkio?si=3t1Ym5Xjzb9jeA7Z)
## 🧭 快速演示卡片
- 步骤 1 — 范围:确认授权 ✅
- 步骤 2 — 基线:加载安全提示词 🛡️
- 步骤 3 — 测试:执行边缘情况 🧪
- 步骤 4 — 日志:保留详细记录 📝
- 步骤 5 — 报告:防御与缓解优先 📢
## 🛡️ 道德边界
- 🔒 仅限授权环境 —— 未经许可不得在生产环境测试
- 🚫 不得造成伤害、不得泄露数据 —— 专注于行为分析与缓解
- 📖 教育性报告 —— 分享经验教训与防御指导,而非可利用载荷
- 🧾 如有疑问,倾向于不披露并获取授权
## ✅ 快速检查清单
- [ ] 📌 范围已声明并记录
- [ ] 🛡️ 基线安全提示词已加载
- [ ] 🧪 测试用例已创建且可复现
- [ ] 📝 日志已启用(带时间戳)
- [ ] 🛠️ 缓解措施备注已准备
- [ ] 💙 致谢已保留(CyberTechAjju)
## 👨🏫 致谢
- **作者:** Ajay(CyberTechAjju)
- **重点:** 道德黑客教育、模块化提示词工作流、可复现文档
- **社区:** 旨在帮助学习者与从业者进行安全、授权的 AI 测试实践
## 🧾 许可证与预期用途
- 🎓 仅限教育与防御导向实验室
- 📢 允许转载,但须保留致谢
- ⚠️ 无担保 —— 请负责任地使用
## ✨ 最后附言
标签:AI安全, AI红队, C2, Chat Copilot, Prompt注入, 安全测试, 安全演示, 对抗性攻击, 提示词工程, 攻击性安全, 教程文档, 教育工具, 策略决策点, 网络安全教学, 防御加固, 防御性AI, 零依赖工具