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搜索 AI ，共找到 10321 条记录
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AI驱动的端到端Web测试

awt-e2e-testing
sickn33/antigravity-awesome-skills
111
AWT是一款AI驱动的端到端（E2E）网页测试工具。它允许AI代码生成工具通过真实浏览器执行测试，支持声明式YAML场景。它采用视觉匹配和OCR技术，而非依赖脆弱的DOM选择器，适用于需要高鲁棒性的AI辅助测试流程。
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攻击者基础设施追踪与关联分析

building-adversary-infrastructure-tracking-system
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
381
本系统用于构建自动化对抗者基础设施追踪平台。通过整合被动DNS、证书透明度日志和WHOIS记录，能够绘制出攻击者C2网络复杂的关联图谱。可实现从已知指标向相关基础设施的扩展分析（Pivoting），用于发现和监测威胁行为者的网络布局。
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自动化恶意软件分析流水线

building-automated-malware-submission-pipeline
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
85
用于构建全面的自动化恶意软件分析流水线。该工具能从EDR和邮件网关等多个源头收集可疑文件，自动提交至沙箱和多引擎扫描器，并生成详细的威胁判定和IOCs。适用于需要扩大高容量恶意软件初筛和事件响应能力的安全运营中心（SOC）团队。
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使用Sliver构建C2基础设施

building-c2-infrastructure-with-sliver-framework
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
345
本指南详细介绍了如何使用Sliver框架部署和加固弹性命令与控制（C2）基础设施。内容涵盖多协议监听器（mTLS、HTTP/S、DNS、WireGuard）、重定向器配置和域名前端技术等高级技巧，是进行授权红队测试和复杂对抗模拟的必备知识。
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使用Splunk SPL构建安全检测规则

building-detection-rule-with-splunk-spl
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
98
本技能指导如何使用Splunk SPL编写高级的关联搜索规则。内容涵盖基于阈值、序列和异常检测等多种方法，用于在安全运营中心（SOC）环境中识别复杂的安全威胁，如暴力破解、横向移动和数据外泄，是提升SIEM检测能力的关键。
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使用GitLab CI/CD构建DevSecOps安全流水线

building-devsecops-pipeline-with-gitlab-ci
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
85
本指南详细展示了如何在GitLab CI/CD中构建完整的DevSecOps安全流水线。它集成了SAST、DAST、容器扫描、依赖扫描和秘密检测等多种安全测试，实现“左移”安全理念，确保代码在部署前就能发现和修复漏洞，从而满足严格的合规性要求。
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实时事件响应仪表盘构建

building-incident-response-dashboard
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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用于在Splunk、Elastic或Grafana等平台构建实时事件响应仪表盘。它帮助安全运营中心（SOC）分析师和管理层实时掌握事件全局态势，追踪受影响系统、遏制状态、威胁指标传播情况以及完整的响应时间线，支持事件协调和事后报告。
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结构化事件响应手册开发

building-incident-response-playbook
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
429
本指南系统性地指导如何构建结构化的事件响应手册（Playbook）。内容涵盖从事件分类、决策树、升级流程到具体的遏制、清除和恢复步骤。适用于成熟化事件响应体系、满足合规审计要求，并实现与SOAR平台的自动化集成。
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Timesketch取证事件时间线分析

building-incident-timeline-with-timesketch
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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Timesketch是一个强大的开源协作取证工具，用于构建事件时间线。它可以摄取、规范化并分析多源事件数据（包括日志、工件和Plaso输出），从而重建复杂的攻击链，并用于文档化安全事件调查。适用于需要多分析师共同协作进行深入取证调查的场景。
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自动化IOC指征防封与共享流水线

building-ioc-defanging-and-sharing-pipeline
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
168
该流水线提供了一个自动化解决方案，用于处理来自各种来源的原始威胁指标（如IP、域名、URL和邮箱）。它执行标准化、去重和“防封”（Defanging）等关键步骤，确保在安全的前提下保留分析可读性。最终，数据被转换为标准的STIX 2.1格式，并通过TAXII或MISP等平台安全共享，极大地提升了威胁情报的自动化分发能力。
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OpenCTI威胁指标富集管道

building-ioc-enrichment-pipeline-with-opencti
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导构建基于OpenCTI的自动化威胁指标（IOC）富集管道。使用OpenCTI的STIX 2.1模型和内置连接器，从VirusTotal、Shodan等多个外部情报源拉取深度上下文信息。管道能够自动富集新摄入的指标，关联已知攻击者和活动，并生成置信度评分，辅助分析师提升优先级。
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恶意软件事件沟通模板构建

building-malware-incident-communication-template
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
248
用于构建和标准化恶意软件事件的沟通流程和报告模板。该框架覆盖从内部通知、高管简报到客户和监管披露等所有关键环节。它根据事件的严重级别（P1-P4）进行分级，确保在危机发生时，所有利益相关者能及时、准确地获取所需信息，从而实现快速、有序的应急响应和合规管理。
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