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医疗健康PHI/PII合规模式

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affaan-m/everything-claude-code
166
本模式提供了一套全面的指南，用于构建符合HIPAA、GDPR等全球标准的医疗健康应用。它详细介绍了保护受保护的健康信息（PHI）和个人身份信息（PII）的最佳实践，包括实现强大的访问控制、行级安全（RLS）以及强制性的审计追踪，适用于任何处理患者或临床数据的功能。
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本地大型语言模型评估工具

hugging-face-community-evals
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能用于在本地硬件上运行Hugging Face Hub模型的综合评估。它支持多种评估框架，包括`inspect-ai`和`lighteval`，并提供灵活的后端选择（如`vllm`, Transformers, 或`accelerate`），以优化性能和兼容性。适用于本地GPU基准测试、烟雾测试和后端选择，但不负责远程任务调度或结果发布。
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惠斯通AI论文智能分析

hugging-face-papers
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能用于对Hugging Face和arXiv上的AI学术研究论文进行深度解析。它可以读取论文内容，提取作者、摘要、GitHub仓库等结构化元数据，并识别关联的模型、数据集或Spaces。当用户提供论文链接或ID，并要求进行总结、解释或分析时，使用此技能。
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ML实验跟踪与监控

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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Trackio是一个用于记录、可视化和分析机器学习训练实验的工具。它提供Python API用于训练过程中的实时指标记录和异常告警，并提供命令行接口（CLI）用于查询历史数据。用户可以使用它来持续监控训练状态、诊断模型问题（如损失发散），是构建自动化ML工作流的关键组件。
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Hugging Face上训练视觉模型

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sickn33/antigravity-awesome-skills
483
本技能用于在Hugging Face Jobs上提供全流程的视觉模型训练和微调服务。支持目标检测、图像分类和语义分割等多种高级任务。用户无需本地GPU环境，只需准备数据集，即可利用云端GPU资源进行训练，并将最终模型自动持久化保存到Hugging Face Hub。
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检测DCOM横向移动行为

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
126
本指南详细介绍了如何检测攻击者滥用DCOM对象进行隐蔽的横向移动攻击（MITRE ATT&CK T1021.003）。通过关联Sysmon事件、WMI活动和RPC网络流量，定位异常的远程命令执行链。适用于高级威胁狩猎、红队演习和安全审计，旨在识别未经授权的域内横向渗透。
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Windows反勒索软件防御策略

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南提供了一套全面的Windows组策略（GPO）硬化流程，用于防御勒索软件。它通过配置AppLocker、受控文件夹访问和攻击面缩减规则等多层安全机制，旨在阻止恶意软件执行、限制关键文件夹的修改，并有效阻断勒索软件的横向传播。
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外部攻击面管理工具包

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具提供了一套完整的外部攻击面管理（EASM）流程。它整合了Shodan、Censys、subfinder、httpx和nuclei等专业工具，用于进行深度侦察。用户可以系统性地发现资产、枚举子域名、指纹识别服务、扫描漏洞，并根据OWASP标准计算加权风险评分，适用于专业的安全测试和持续的威胁态势监测。
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AWS Nitro飞地保密计算

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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使用AWS Nitro飞地实现硬件级保密计算环境。本指南涵盖了创建飞地镜像（EIF）、执行加密远程证明（Attestation）验证，并配置AWS KMS密钥策略。该流程确保了如PII或PHI等敏感数据，即使宿主EC2实例被攻破，也能保持隔离和最高级别的安全性。
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零信任下的浏览器隔离架构

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了如何在零信任架构中部署远程浏览器隔离（RBI）。它指导用户配置URL风险分类、数据丢失防护（DLP）以及内容清除重建（CDR）机制。适用于加固Web访问，防御零日漏洞、防止钓鱼攻击和数据外泄。
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网络入侵检测：诱饵代币部署

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导安全人员如何部署DNS、HTTP和AWS API Key等多种“诱饵代币”（Canary Tokens）。这些代币作为网络环境中的数字绊线，用于检测攻击者在进行侦察或横向移动时的异常行为。通过Webhook实时触发警报，实现主动、低误报率的入侵检测。
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Purview数据防泄漏策略部署指南

implementing-data-loss-prevention-with-microsoft-purview
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了如何使用Microsoft Purview在整个Microsoft 365生态系统部署数据防泄漏（DLP）策略。它涵盖了保护个人身份信息（PII）、受保护健康信息（PHI）和支付卡信息（PCI）等敏感数据。用户可以学习通过PowerShell配置自定义敏感度标签、正则表达式敏感信息类型和端点DLP规则，实现全面的合规性和数据治理。
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