用途：该技能用于测试 AI 系统是否存在模型窃取漏洞，即攻击者能否通过大量查询重建模型。适用对象为安全测试人员，配合 04-llm-vulnerability-analyst 智能体执行，命令接口为 /test behavioral。
主要能力：包含四类抽取技术。查询式抽取通过 1 万至 10 万次查询训练替代模型，保真度约 70-90%；蒸馏攻击需 5 万次以上查询，使用软标签与 KD 损失训练学生模型，保真度约 85-95%；嵌入抽取针对嵌入 API，收集高维向量并分析嵌入空间以重建模型；架构探测用 1000-5000 次查询，估计输入输出维度、注意力模式、层深度与参数量。
检测指标：每小时超过 1000 次查询视为潜在抽取尝试；系统性输入变化、边界探测序列、高熵随机输入、批量嵌入请求亦为信号。
防护措施：限速（效果中）、查询日志（仅检测）、输出扰动（效果高）、水印（用于归因）、查询过滤（效果中）。严重度分为 CRITICAL、HIGH、MEDIUM、LOW 四级。
限制：资料未提供该技能的具体安装方法、依赖环境、收费信息与实际测试结果，部分代码与调试建议仅存在于原始资料中，未经授权不得用于攻击真实系统。