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GCP安全评估与合规审计

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
428
本指南旨在帮助用户对Google Cloud Platform (GCP)环境进行全面的安全基线和合规性审计。它系统性地检查IAM策略、防火墙规则和存储桶权限等关键安全组件，确保整个云环境符合CIS GCP基础基准等行业最佳实践。
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Kubernetes CIS基线安全审计

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
333
本工具用于执行全面的CIS Kubernetes基线安全审计，旨在验证控制平面、节点和etcd等组件的安全配置是否符合行业最佳实践。它可以输出可操作的合规证据，用于SOC 2或PCI DSS等审计，帮助用户识别漏洞、判断在托管集群上的适用性，并制定修复和加固策略。
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网络流量分析自动化工具

performing-network-traffic-analysis-with-tshark
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
222
该工具利用tshark和pyshark技术，自动化地对PCAP文件进行深度包检测。它主要用于网络安全取证和安全审计，能够计算协议分布，检测端口扫描、信标行为和数据外泄等可疑网络流量，并提取关键的IOCs（IP、域名、URL）。尤其擅长识别DNS隧道等高级威胁模式。
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使用Zeek进行网络流量分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
494
Zeek是一个强大的开源网络分析框架，可作为被动安全监控器。它能从网络流量中生成高保真的结构化日志（如HTTP、DNS、TLS），提取详细的元数据。本技能涵盖部署Zeek、编写自定义检测脚本以及将日志集成到SIEM平台，用于高级威胁检测和取证调查。
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油气行业网络安全评估工具

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
272
本工具用于对石油和天然气行业的关键基础设施进行全面的网络安全态势评估。它覆盖上游、中游和下游的SCADA、DCS和SIS系统，依据API 1164、IEC 62443和TSA等行业标准进行评估。适用于监管合规审计和工业控制系统安全漏洞的分析。
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开源情报收集指南

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导执行开源情报（OSINT）收集，这是红队渗透测试的第一阶段。它系统性地收集目标组织所有公开信息，包括网络资产（域、IP）、人员结构、泄露凭证和技术栈。适用于授权的安全评估、红队演习，旨在构建全面的攻击面地图和初始渗透策略。
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自动化OSINT威胁情报收集

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该工具使用SpiderFoot REST API和CLI，自动化执行开源情报（OSINT）收集和目标画像。它利用超过200个模块，绘制组织的攻击面，系统性地收集域名、IP地址、邮箱、泄露凭证和DNS记录等结构化数据。适用于安全评估、威胁情报收集和事件响应。
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工业控制系统网络安全评估

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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用于对工业控制系统（OT）网络进行全面安全评估，覆盖SCADA和DCS等现场系统。评估工作基于Purdue模型，通过被动监测工业协议流量，识别IT/OT融合风险和潜在攻击面，帮助用户实现高度安全和合规性。
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网络数据包注入安全测试

performing-packet-injection-attack
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能展示了如何使用Scapy和hping3等工具，构造并注入自定义的、畸形或伪造的网络数据包。它专为授权的网络安全评估设计，用于严格测试防火墙规则、入侵检测/防御系统（IDS/IPS）的检测能力，以及网络堆栈对协议异常和碎片攻击的抗性。请务必在受控和授权的环境中使用。
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使用GoPhish进行钓鱼模拟

performing-phishing-simulation-with-gophish
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导如何使用GoPhish进行授权钓鱼模拟。涵盖了从部署工具、配置SMTP、创建逼真邮件模板到设置登录页面的完整流程。最终目的是分析活动报告，以衡量和提升组织员工对抗社交工程和网络钓鱼攻击的防御能力。
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物理入侵评估与渗透

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344
本技能涵盖物理入侵评估，用于模拟真实世界的安全威胁。通过尾随（tailgating）、门禁卡克隆、锁具绕过和部署恶意设备等技术，全面评估目标设施和限制区域的物理安全控制，是红队演习的关键环节。
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PLC固件安全分析工具

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
231
本工具用于评估可编程逻辑控制器（PLC）固件的安全性，专注于检测硬编码凭证、后门函数、内存缺陷和安全漏洞。它支持主流工业平台（如西门子、罗克韦尔）的固件提取、静态分析和动态分析，并与已知良好基线进行完整性比对。此流程严格用于授权的实验室环境。
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