「security-hardening」の検索結果

Apply Odylith security-hardening guidance to bounded product changes.

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AIエージェントが外部情報を読み、ツールやファイルを操作する際の安全対策を整理します。権限、保存先、認証情報の扱いを見直し、実際の動作で検証します。

• エージェントの安全対策を見直したいとき
• 利用者間のデータ分離を確かめたいとき
• 認証情報の後始末と出力制限の検証

Harden AI/LLM deployments against prompt injection, data exfiltration, model theft, and supply chain attacks.

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Hardens LDAP directory services against credential harvesting, LDAP injection, anonymous binding, and channel-binding bypass by enforcing LDAPS, channel binding, and LDAP signing. Use when securing an LDAP or Active Directory environment against these attack classes or auditing directory service configurations for these vulnerabilities.

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Audit AWS, Azure, and GCP environments against the CIS Foundations Benchmarks by running automated scans with tools like Prowler and ScoutSuite, interpreting failed controls, and tracking remediation for continuous compliance. Use when conducting a cloud security audit, validating CIS benchmark compliance (CIS v5 AWS, v4 Azure, v4 GCP), or setting up continuous cloud compliance monitoring.

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Develop evidence-backed structural and architectural security hardening proposals from vulnerability disclosures, supplied findings, incident or assessment documents, source code, or a completed Codex Security scan. Use when a user asks for systemic improvements, alternatives beyond per-finding patches, before-and-after security architecture views, engineering tradeoff analysis, or an implementation-ready plan for a selected hardening option. Also use automatically after a Codex Security scan with reportable findings when the top-level scan workflow requests final-report hardening guidance.

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Develop evidence-backed structural and architectural security hardening proposals from vulnerability disclosures, supplied findings, incident or assessment documents, source code, or a completed Codex Security scan. Use when a user asks for systemic improvements, alternatives beyond per-finding patches, before-and-after security architecture views, engineering tradeoff analysis, or an implementation-ready plan for a selected hardening option. Also use automatically after a Codex Security scan with reportable findings when the top-level scan workflow requests final-report hardening guidance.

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Application security covering input validation, auth, headers, secrets management, and dependency auditing

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AIDefence security layer with prompt injection blocking, input validation, sandboxed execution, output sanitization, and STRIDE threat modeling.

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Coordinate multi-layer security scanning and hardening across application, infrastructure, and compliance controls.

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Harden OpenClaw self-hosted environments with baseline host controls, auth tightening, secret handling, network segmentation, and safe update/rollback workflows. Use when deploying OpenClaw in home labs, startups, or production-like local AI infrastructure.

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Harden AI/LLM deployments against prompt injection, data exfiltration, model theft, and supply chain attacks. Covers input validation, output filtering, access control, model API security, and compliance controls for production AI systems.

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VPS 安全加固自动化 Skill。通过 SSH 登录 VPS 并执行完整的安全策略配置。 触发场景： - "加固VPS安全"、"VPS安全配置"、"新VPS初始化" - "配置SSH安全"、"修改SSH端口"、"禁用root密码登录" - "VPS安全加固"、"服务器安全设置"、"hardening" 功能（7招安全加固）： 1. 创建 sudo 用户，禁用 root 密码登录 2. 修改 SSH 端口（支持 Ubuntu 不同版本） 3. Fail2ban 自动安装配置 4. SSH 密钥登录支持 5. SSH 登录通知（可选） 6. UFW 防火墙配置 7. Docker 安全提醒 Author: github.com/wlzh Version: 1.0.0

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Reduces attack surface across OS, container, cloud, network, and database layers using CIS Benchmarks and zero-trust principles. Use when hardening production infrastructure, meeting compliance requirements, or implementing defense-in-depth security.

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Harden AI/LLM deployments against prompt injection, data exfiltration, model theft, and supply chain attacks.

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REST API security hardening with authentication, rate limiting, input validation, security headers. Use for production APIs, security audits, defense-in-depth, or encountering vulnerabilities, injection attacks, CORS issues.

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Ultimate guide for designing, building, and security-hardening modern AI Tools/Bots via Model Context Protocol (MCP v1.x) in TypeScript and Python / Panduan utama merancang, membangun, dan mengamankan AI Tools/Bots modern melalui Model Context Protocol (MCP) dalam TypeScript dan Python.

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Develop evidence-backed structural and architectural security hardening proposals from vulnerability disclosures, supplied findings, incident or assessment documents, source code, or a completed Codex Security scan. Use when a user asks for systemic improvements, alternatives beyond per-finding patches, before-and-after security architecture views, engineering tradeoff analysis, or an implementation-ready plan for a selected hardening option. Also use automatically after a Codex Security scan with reportable findings when the top-level scan workflow requests final-report hardening guidance.

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Audit and harden VPS security — fail2ban, SSH hardening, firewall setup

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Harden LDAP directory services against common attacks including credential harvesting, LDAP injection, anonymous binding, and channel binding bypass. Covers LDAPS enforcement, channel binding, LDAP si

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This skill details how to conduct cloud security audits using Center for Internet Security benchmarks for AWS, Azure, and GCP. It covers interpreting CIS Foundations Benchmark controls, running automated assessments with tools like Prowler and ScoutSuite, remediating failed controls, and maintaining continuous compliance monitoring against CIS v5 for AWS, v4 for Azure, and v4 for GCP.

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Coordinate multi-layer security scanning and hardening across application, infrastructure, and compliance controls.

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Harden AI/LLM deployments against prompt injection, data exfiltration, model theft, and supply chain attacks.

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When hardening a web application against Cross-Site Scripting (XSS) and injection attacks.

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