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NetExec：横向移动与渗透测试工具

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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NetExec是一款用于授权渗透测试和红队演习的综合性多协议工具。它是一个功能强大的“瑞士军刀”，用于评估Windows、Active Directory和Linux环境。核心功能包括凭证验证、密码喷洒、网络共享枚举、跨协议命令执行（如SMB、WinRM、LDAP）、以及关键凭证（如SAM、LSA、NTDS）的转储。主要用于模拟横向移动和后渗透活动。
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部署Havoc C2红队框架

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供Havoc C2框架的完整生命周期操作指南。内容涵盖团队服务器的部署、Yaotl配置文件的编写，以及使用间接系统调用和睡眠混淆等高级技术生成高度规避的Demon代理。该技能专用于授权的红队演习，用于对抗模拟和验证EDR检测能力。
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Sliver C2红队对抗模拟

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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Sliver是一个开源、跨平台的命令与控制（C2）框架，用于授权红队实战对抗模拟。本技能涵盖了C2服务器的部署、多协议监听器（如mTLS、DNS）的配置、植入体的生成，以及后利用、横向移动等高级对抗流程，适用于网络安全测试和Purple Team演练。
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MISP威胁情报运营与检测规则生成

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导用户如何完善MISP平台，将其从单纯的情报存储库升级为主动的威胁检测引擎。内容涵盖启用和缓存精选威胁源、使用警告列表减少误报、利用PyMISP进行查询，并自动化将匹配的IOC导出为Suricata、Sigma和Wazuh等标准检测规则。
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多轮LLM对抗攻击编排框架

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PyRIT是一个用于生成式AI的自动化红队测试框架，能够模拟真实对抗环境。它通过多轮、迭代式的对话编排（如渐进式升级和自适应分支），对聊天机器人和AI代理进行深入的鲁棒性测试。该工具适用于需要评估AI模型在持续、逐步或复杂攻击下的防御能力。
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使用EZ工具解析Windows取证文件

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本指南详细说明了如何使用Eric Zimmerman的工具集，解析核心的Windows取证残留物，包括MFT、Prefetch、注册表、ShellBags和Amcache。该过程将原始证据转换为标准化的CSV/JSON格式，是数字取证和事件响应（DFIR）调查的核心，能够帮助分析人员重建程序执行流程、文件访问历史和持久化证据，并导入时间线工具进行全面分析。
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GraphRunner：M365后渗透工具

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GraphRunner是基于Microsoft Graph API的PowerShell后渗透工具集，专为授权的红队测试设计。在获取Graph Token后，它可以执行权限侦察、建立持久化机制（如注入OAuth应用和收件箱规则）、提升权限，并从邮箱、SharePoint和Teams中窃取敏感数据。仅限在授权的测试环境中使用。
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基于Garak的LLM红队安全测试

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NVIDIA garak是一款开源的LLM漏洞扫描工具，用于全面的红队测试和安全评估。它通过向大型语言模型（支持OpenAI API、Hugging Face等）发送数千个对抗性提示词，系统性地检测关键漏洞。这些漏洞包括提示注入、越狱、数据泄露和毒性内容等。可用于建立部署前后的安全基线，验证安全卫士的有效性，或为AI风险评估提供定量证据。
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AD CS NTLM重放攻击

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技术用于高级红队渗透测试，旨在利用AD CS服务中缺乏EPA保护的HTTP网络注册端点（ESC8）。攻击者通过诱骗域控制器（DC）进行认证，重放NTLM凭证，获取DC机器证书。随后利用该证书进行PKINIT和DCSync，窃取域控凭证，最终实现全域控制。
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动画与动效质量评审

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这是一个专业的前端技能，用于对动画、动效和交互代码（如CSS过渡、Framer Motion等）进行严格的“匠心”评审。它评估的不仅是功能性，还包括性能、可访问性、物理准确性和运动设计的整体质量。当需要对界面过渡、关键帧或手势动效进行深度评审时使用。
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Trivy：IaC和容器安全扫描工具

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Trivy是一款强大的开源安全扫描工具，专注于DevSecOps流程。它可以全面扫描容器镜像、基础设施即代码（IaC，如Terraform、Kubernetes）、文件系统和SBOM，从而检测漏洞、配置错误、硬编码密钥和许可证合规性。它是构建CI/CD安全门禁的关键，确保代码和基础设施在部署前达到最高安全标准。
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AI智能体工具调用安全防护

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本技能提供了一套完整的深度防御框架，用于保护与外部工具交互的自主AI智能体。它通过执行严格的工具白名单、绑定最小权限身份、为高风险操作设置人工审批（HITL），以及利用策略引擎（如NeMo Guardrails）进行强制执行，有效限制了智能体因提示注入或工具滥用等行为带来的潜在风险和攻击面。
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