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使用身份通透代理配置云应用安全

configuring-identity-aware-proxy-with-google-iap
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
428
本指南详细介绍了如何配置Google Cloud身份通透代理（IAP），在多个GCP服务（如App Engine、Cloud Run、Compute Engine等）上强制执行零信任、基于身份的访问控制。它指导用户实现每请求认证、上下文感知策略（如设备状态和地理位置验证）和程序化访问管理，用于增强内部应用的安全性。
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LDAP安全强化配置指南

configuring-ldap-security-hardening
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
230
本指南详细介绍了LDAP目录服务的全面安全强化配置方法。它旨在防御LDAP注入、匿名绑定和通道绑定绕过等常见攻击。内容涵盖LDAPS强制执行、访问控制列表设置和监控集成，帮助构建符合NIST等行业标准的健壮身份验证和访问控制体系。
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零信任微隔离策略配置

configuring-microsegmentation-for-zero-trust
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
115
本技能详细指导用户如何配置微隔离策略，实现工作负载级别的最小权限访问控制。它教导如何从传统的VLAN安全划分升级到基于身份和应用的精细化控制，是构建零信任架构、有效防止攻击者进行横向移动的关键安全技术。
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利用Duo配置多因素认证

configuring-multi-factor-authentication-with-duo
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
371
本技能指南详细介绍了如何在企业级应用程序、VPN、RDP和SSH等关键访问点部署Duo多因素认证。内容涵盖Duo代理设置、基于风险的自适应策略配置，以及部署防钓鱼的WebAuthn/FIDO2等高级安全机制。适用于需要强化身份访问管理和满足严格合规要求的网络安全场景。
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使用VLAN配置网络分段

configuring-network-segmentation-with-vlans
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
481
本指南详细介绍了如何在网络交换机上实施基于VLAN的（802.1Q）网络分段配置。这对于将企业网络划分为隔离的安全区域至关重要，能够帮助满足HIPAA、PCI-DSS等严格的合规性要求，并通过限制横向移动来缩小安全事件的潜在影响范围。
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ZPA零信任网络访问配置

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
143
本指南详细介绍了如何使用Zscaler Private Access (ZPA)实现零信任网络访问（ZTNA）。它旨在取代传统的VPN，通过部署App Connectors、定义应用区域，并建立基于用户身份和设备状态的精细化访问策略。确保用户只能访问授权资源，无需依赖传统的网络层连接。
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活跃入侵遏制与事件响应

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
479
本指南提供了一套结构化、多阶段的活跃安全入侵遏制流程。它涵盖了短期和长期策略，包括网络分段、终端隔离、凭证撤销和证据保存。当确认发生入侵、勒索软件爆发或攻击者横向移动时，遵循此流程可有效阻止攻击者活动，保护核心资产。
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控制活跃安全事件

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
352
指导 SOC 团队在发现活动入侵时快速确认告警、隔离网络与终端、保全证据并禁用受损账号，务求在最短时间内控制影响。
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QRadar安全事件关联分析

correlating-security-events-in-qradar
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
331
本技能旨在指导安全运营中心（SOC）分析师和检测工程师，如何在IBM QRadar SIEM平台上关联复杂的、多阶段的网络攻击。内容涵盖使用AQL深入调查事件、构建自定义关联规则和进行跨源数据关联，帮助用户优化告警逻辑，显著提高对高级威胁的检测准确性。
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威胁活动关联与分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
248
该技能用于关联分散的安全事件、IOCs和对手行为，分析跨时间线和跨组织的共同威胁活动。它能够识别统一的威胁战役，归因于共同的威胁行为体，并提取共享指标，从而显著提升检测能力。适用于跨组织威胁情报共享和构建完整的战役报告。
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自动化AI数据采集代理

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affaan-m/everything-claude-code
301
该代理旨在为任何公开数据源（如招聘板、价格、新闻等）构建一个全自动、AI驱动的数据采集系统。它能定时抓取数据，利用免费的大语言模型（如Gemini Flash）进行数据富集和分析，并将结果结构化地存储到Notion、Sheets或Supabase等数据库中。适用于需要持续监控和跟踪网络数据的场景。
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解混淆恶意JavaScript代码

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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提供一套系统化的流程，用于分析和解混淆高度复杂的恶意JavaScript代码。该指南指导用户从网络钓鱼页面或Web窃取器中提取脚本，识别各种混淆技术（如Base64、Unicode转义、eval链），移除反分析保护机制，并逐步解码字符串层，从而揭示原始的恶意载荷，用于深入威胁情报和恶意软件分析。
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