REPOGEO 报告 · LITE
greshake/llm-security
默认分支 main · commit c312325b · 扫描时间 2026/6/27 10:48:56
星标 2,102 · Fork 153
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行动计划告诉你下一步要做什么——按影响力排序、可直接复制粘贴的修改。品类可见性是真正的 GEO 测试:当用户向 AI 提一个不带品牌、本应让 greshake/llm-security 浮出水面的问题时,AI 是真的推荐了你,还是推荐了你的竞品?客观检查验证 AI 引擎最先权衡的那些元数据信号。自指检查判断 AI 是否还认识你的名字。
行动计划 — 可复制粘贴的修复
3 条由 gemini-2.5-flash 生成、按优先级排序的修改。修完后请把对应条目标记为完成。
- highreadme#1Reposition README opening to clarify its role as a research/demonstration resource
原因:
当前## New: Demonstrating Indirect Injection attacks on Bing Chat
复制粘贴的修复## LLM Security: Demonstrations and Research on Indirect Prompt Injection This repository provides a comprehensive collection of proof-of-concept demonstrations and research findings on LLM security vulnerabilities, with a focus on indirect prompt injection. It serves as an educational resource for security researchers, developers, and practitioners to understand and explore new attack vectors against app-integrated Large Language Models, accompanying our detailed paper on ArXiv.
- hightopics#2Add specific topics to improve categorization
原因:
复制粘贴的修复llm-security, prompt-injection, llm-vulnerabilities, ai-security, large-language-models, security-research, proof-of-concept
- mediumhomepage#3Add a homepage URL linking to the research paper
原因:
复制粘贴的修复https://arxiv.org/pdf/2303.06572.pdf
本次扫描解析到的品类 GEO 通道:google/gemini-2.5-flash, deepseek/deepseek-v4-flash
品类可见性 — 真正的 GEO 测试
向 google/gemini-2.5-flash 提出的不带品牌问题。AI 推荐了你,还是推荐了别人?
各模型使用同一组问题 — 切换标签对比回答与排名。
- llm-random-walk/garak · 被推荐 1 次
- laiyer-ai/llm-guard · 被推荐 1 次
- Lakera Guard · 被推荐 1 次
- protectai/rebuff · 被推荐 1 次
- Prompt Security · 被推荐 1 次
- 品类问题How to identify and mitigate prompt injection vulnerabilities in my AI applications?你:未被推荐AI 推荐顺序:
- Garak (llm-random-walk/garak)
- LLM Guard (laiyer-ai/llm-guard)
- Lakera Guard
- Rebuff (protectai/rebuff)
- Prompt Security
- NeMo Guardrails (NVIDIA/NeMo-Guardrails)
- LangChain (langchain-ai/langchain)
AI 推荐了 7 个替代方案,却始终没点名 greshake/llm-security。这就是要补上的差距。
查看 AI 完整回答
- 品类问题What are best practices for securing language models integrated into applications?你:未被推荐AI 推荐顺序:
- OWASP ESAPI
- Sanitizer
- DOMPurify (cure53/DOMPurify)
- OpenAI Moderation API
- Google Cloud Content Moderation API
- Azure Content Moderator
- Auth0
- Okta
- AWS IAM
- Cloudflare
- NGINX
- Kong Gateway (Kong/kong)
- Presidio (microsoft/presidio)
- Google Cloud Data Loss Prevention (DLP) API
- AWS Macie
- Datadog
- Prometheus (prometheus/prometheus)
- Grafana (grafana/grafana)
- Kubernetes (kubernetes/kubernetes)
- HashiCorp Vault (hashicorp/vault)
- Tenable Nessus
AI 推荐了 21 个替代方案,却始终没点名 greshake/llm-security。这就是要补上的差距。
查看 AI 完整回答
客观检查
针对 AI 引擎最看重的元数据信号的规则审计。
- Metadata completenesswarn
建议:
- README presencepass
自指检查
当被直接问到你时,AI 是否还知道你的仓库存在?
- Compared to common alternatives in this category, what is the core differentiator of greshake/llm-security?passAI 明确点名了 greshake/llm-security
AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?
- If a team adopts greshake/llm-security in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?passAI 明确点名了 greshake/llm-security
AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?
- In one sentence, what problem does the repo greshake/llm-security solve, and who is the primary audience?passAI 明确点名了 greshake/llm-security
AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?
嵌入你的 GEO 徽章
把这个徽章贴进 greshake/llm-security 的 README。每次重新扫描都会自动更新,并跳到最新报告——是「我在乎 AI 可发现性」最简单的公开证明。
[](https://repogeo.com/zh/r/greshake/llm-security)<a href="https://repogeo.com/zh/r/greshake/llm-security"><img src="https://repogeo.com/badge/greshake/llm-security.svg" alt="RepoGEO" /></a>订阅 Pro,解锁深度诊断
greshake/llm-security — 轻量扫描仍免费;本卡列出 Pro 相对轻量的深度额度。
- 深度报告每月 10 次
- 无品牌品类查询5,轻量 2
- 优先行动项8,轻量 3