การรับรองความถูกต้องของโมเดล
ตรวจสอบตัวตนที่รายงานด้วยตนเองของโมเดล ร่องรอยของแบรนด์ และสัญญาณทั่วไปของการอำพราง
การตรวจจับการถ่ายทอด Claude API
การตรวจสอบระดับ Crypto
ตรวจสอบว่าการส่งต่อ Claude API ทะลุผ่านได้จริงหรือไม่
pangolin ใช้ thinking signature ฟิลด์โปรโตคอล และโพรบความสามารถเพื่อบอก Claude ดั้งเดิมจาก wrappers หรือแบ็กเอนด์แบบตัดทอน
ลายเซ็นต์การคิด
เช็ค 20 ครั้ง
บริบทแบบยาว / PDF
ไม่ได้เก็บกุญแจไว้
หน้านี้เน้นการตรวจสอบลายเซ็นฝั่งเซิร์ฟเวอร์ คำขอจริงจะถูกเรียกเก็บเงินไปยังบัญชีต้นทางของคีย์
จุดเด่นของ Claude: ใกล้การยืนยันระดับตัวตนมากขึ้น
การตรวจจับของ Claude ไม่ใช่ "ดูเหมือน Claude หรือไม่" — ตรวจสอบว่าลายเซ็นเซิร์ฟเวอร์และหลักฐานโปรโตคอล Anthropic มีอยู่จริงหรือไม่
- ลายเซ็นต์คิด.ลายเซ็นฝั่งเซิร์ฟเวอร์มานุษยวิทยา - รีเลย์ไม่สามารถปลอมแปลงได้ในทางทฤษฎี สัญญาณความมั่นใจสูงสุดในหน้านี้
- ความสามารถและการป้องกันการฉีดการใช้เครื่องมือ, PDF, บริบทแบบยาว, ความสม่ำเสมอในการสตรีม รวมถึงความขัดแย้งของระบบ / การตรวจสอบอินพุตขั้นต่ำ / การเปรียบเทียบพร้อมท์อย่างเป็นทางการ
- ขอบเขตความปลอดภัยคีย์ API ใช้สำหรับงานนี้เท่านั้น ไม่เคยเขียนลงในรายงาน บันทึก หรือดิสก์
สำหรับข้อมูลประจำตัวระดับ crypto ให้เริ่มต้นด้วย Claude; สำหรับความเข้ากันได้ของโปรโตคอล ให้ตรวจสอบ OpenAI / Gemini ด้วย
เช็คที่จะรัน
อัปเดตด้วยความลึกของการสแกนด้านบน โหมดเต็มครอบคลุมการตรวจสอบที่เกี่ยวข้องทั้งหมด การซักถามตามบริบทแบบยาวจำเป็นต้องเลือกใช้เพิ่มเติม
คิดให้กำลังใจ
ตรวจสอบว่าช่องพิเศษฝั่งเซิร์ฟเวอร์ เช่น Claude การคิด / ลายเซ็น ถูกส่งอย่างโปร่งใสหรือไม่
การสร้างคำสั่งที่แม่นยำ (ป้องกันเคส)
แบบจำลองจะถูกขอให้ทำซ้ำเครื่องหมายคงที่ทุกคำ โดยตรวจสอบว่าปฏิบัติตามคำแนะนำที่กำหนดไว้อย่างไร
การทดสอบความขัดแย้งของระบบ
เปรียบเทียบผู้ใช้เฉพาะกับระบบ+ผู้ใช้ที่ชัดเจน โดยตรวจสอบว่าคำที่ตายตัวถูกแทนที่โดยคำสั่งที่ซ่อนอยู่หรือไม่
การตรวจสอบโทเค็นอินพุตที่เรียบง่าย
ใช้คำขอแบบมินิมัลลิสต์เพื่อสังเกตว่า input_token สูงผิดปกติหรือไม่ และระบุการแทรกระบบโดยนัย
ความสามารถในการใช้เหตุผลขั้นสุดยอด (การนับทฤษฎีจำนวน)
ใช้คำถามที่ให้เหตุผลแบบกระป๋องเพื่อตรวจสอบว่าคำตอบที่ตรวจสอบได้นั้นถูกต้องหรือไม่
การตรวจจับช่อง
ระบุช่องทางการโฮสต์จากคำนำหน้า ID การตอบกลับ
Claude การตรวจสอบโทเค็นไนเซอร์
นับ input_tokens ด้วยคำแนะนำคงที่เมื่อเปรียบเทียบกับบรรทัดฐานของโมเดลที่ปรับเทียบแล้ว
ความสม่ำเสมอของรูปแบบพฤติกรรม
เปรียบเทียบคุณลักษณะของซีรีส์ Claude ผ่านการตั้งค่าพฤติกรรมและรูปแบบคำตอบ
ความแม่นยำของความรู้
ใช้ Anthropic / Claude คำถามความรู้ทั่วไปเพื่อตรวจสอบข้ามว่าแบ็กเอนด์อ้างสิทธิ์เป็น Claude หรือไม่
ความสอดคล้องของการประกาศแบบจำลอง
การเปรียบเทียบโมเดลคำขอ โมเดลการตอบสนอง และความเสถียรของตัวตนในการส่งคืนหลายรอบ
ข้อกำหนดโครงสร้างข้อความ
ตรวจสอบรหัสข้อความ ลำดับเหตุการณ์ SSE และบล็อกเนื้อหาว่าเป็นไปตามข้อกำหนด Anthropic
การใช้เครื่องมือ/เอาท์พุตที่มีโครงสร้าง
ตรวจสอบว่าบล็อก tool_use, toolu_ ID, ชื่อฟังก์ชัน และสคีมาพารามิเตอร์เป็นแบบมาตรฐานหรือไม่
ความสม่ำเสมอของการสตรีม
เปรียบเทียบข้อความ โทเค็น และเหตุผลสิ้นสุดสำหรับความสอดคล้องกันของข้อความแบบสตรีมและไม่ใช่สตรีม
ความสอดคล้องในการใช้โทเค็น
ตรวจสอบว่าช่องโทเค็นอินพุต / เอาท์พุต / แคชครบถ้วนและเป็นของแท้
การเปรียบเทียบชื่อเดียวกันอย่างเป็นทางการ
คำถามเดียวกันจะเปรียบเทียบการบริโภคอินพุตและพฤติกรรมการตอบสนองระหว่างช่องทางกับทางการ (หรือพื้นฐาน)
ความถูกต้องของบริบทที่ยาวนาน
ใช้เข็มในกองหญ้าเพื่อตรวจสอบว่าหน้าต่างบริบทที่ยาวได้รับการปฏิบัติตาม
การรับรู้หลายรูปแบบ/PDF
ส่งการสอบสวน PDF เพื่อยืนยันว่าสถานีถ่ายโอนไม่ได้ถอดลิงก์การทำความเข้าใจเอกสารออก
ซ่อนการตรวจจับการฉีด
ตัวแปรแบบสุ่มตรวจสอบข้ามเพื่อตรวจสอบสัญญาณที่ผิดปกติ เช่น การรั่วไหลของ nonce การตอบกลับแบบตายตัว และการใช้แคชซ้ำที่น่าสงสัย
การปฏิเสธความปลอดภัยและความมั่นคงของนโยบาย
ตรวจสอบว่านโยบายความปลอดภัยมีเสถียรภาพหรือไม่โดยใช้สถานการณ์การปฏิเสธคำตอบและการเขียนใหม่/การเข้ารหัส/รูปแบบที่ก้าวหน้า