ai-data-security
AI 数据安全测试方法论
攻击面总览
| 阶段 | 攻击类型 | 目标 |
|---|---|---|
| 应用层 | System Prompt 泄露、API 信息泄露、PII 窃取 | 配置/接口/用户数据 |
| 模型层 | 训练数据推导、成员推断、模型反演 | 训练数据/模型参数 |
| 部署层 | RAG 投毒、向量库越权、缓存泄露 | 知识库/基础设施 |
与 prompt-leak 的边界
prompt-leak 专注 System Prompt 泄露的 6 类技巧（直接请求、格式化、间接诱导、反射、侧信道、多轮提取）。本 skill 将 Prompt 泄露作为应用层攻击面之一，重点覆盖训练数据、模型层、RAG 数据链路等更广泛的数据安全问题。需要深入 Prompt 泄露时直接调用 prompt-leak。
Phase 0: 数据资产识别
测试前先摸清 AI 系统的数据资产边界：
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