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搜索 内存分析 ，共找到 31 条记录
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敏感数据零化安全审计

zeroize-audit
sickn33/antigravity-awesome-skills
319
该工具用于对C/C++/Rust等代码进行安全审计，专门检测敏感数据（如密钥、密码、PII）是否被正确“零化”（即清除）。它能够深入分析编译器优化（如DSE）可能移除或削弱的内存清理过程，确保代码在运行时不会泄露秘密信息，适用于安全关键代码库。
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运行时iOS应用安全分析

analyzing-ios-app-security-with-objection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
353
本工具箱基于Objection和Frida，用于授权的移动端渗透测试。它能实现iOS应用的运行时深度分析，允许用户检查密钥链、文件系统和内存中的敏感数据。关键功能包括绕过SSL Pinning和越狱检测等客户端安全保护机制，无需源代码。
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Volatility内存取证指南

analyzing-memory-dumps-with-volatility
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
66
使用 Volatility 分析内存镜像，识别注入代码、隐藏进程、网络连接与凭证等痕迹，辅助内存取证与事件响应。
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使用LiME和Volatility进行内存取证分析

analyzing-memory-forensics-with-lime-and-volatility
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
187
本技能指导用户如何对受感染的Linux系统执行内存取证。首先使用LiME模块采集内存镜像，然后利用Volatility 3框架分析该镜像，提取进程列表、网络连接、Bash历史记录、加载内核模块等关键证据，是安全事件响应和威胁狩猎的核心技术。
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恶意软件进程注入检测

detecting-process-injection-techniques
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
155
本技能用于检测高级恶意软件的进程注入行为，涵盖DLL注入、进程空洞、APC注入和线程劫持等。通过使用内存取证（Volatility）、API监控（Sysmon）和行为分析，识别恶意代码痕迹和可疑的进程活动，用于深度安全防御。
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Volatility3内存取证工具包

performing-memory-forensics-with-volatility3-plugins
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
247
该自动化工具包利用Volatility3框架，实现内存取证分析。它可以分析来自Windows、Linux和macOS的内存映像，用于检测传统磁盘分析方法无法发现的高级威胁，例如进程注入、Rootkit、恶意代码和异常网络连接。是事件响应和安全审计的关键辅助工具。
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C/C++调试与核心转储分析助手

gdb-cli
sickn33/antigravity-awesome-skills
175
该技能专为AI代理设计，用于C/C++程序的深度调试。它通过gdb-cli处理核心转储和实时进程，能够综合分析运行时状态与源代码上下文。核心功能包括排查程序崩溃、死锁、内存泄漏等复杂系统级问题。
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项目技能审计与推荐

project-skill-audit
sickn33/antigravity-awesome-skills
410
本技能用于对项目进行全面的技能审计。它通过分析项目的历史会话记录、内存索引和本地技能定义，来识别出反复出现的、有价值的工作流程模式，或指出现有技能是否过时、范围是否不完整。其核心目标是推荐最需要新增或更新的技能，确保AI代理的知识库与项目当前的真实工作模式保持高度一致，从而提升项目的执行准确性和效率。
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Go语言性能优化指南

golang-performance
samber/cc-skills-golang
489
这是一份关于Go语言（Golang）性能优化的系统性指南和技能集。它强调“先测量，后优化”的核心原则，重点解决内存分配、CPU效率和架构层面的性能瓶颈。提供了针对热点路径和整体架构的深度分析模式，遵循迭代优化流程（基准测试→诊断→改进→对比），确保所有优化改进都是可测量且稳定的。
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Python GPU 加速优化

optimize-for-gpu
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
54
利用 NVIDIA GPU 和 CUDA 加速科学 Python 代码。优化 NumPy、pandas、scikit-learn 等库的 GPU 执行性能。包含性能分析、内存管理和内核优化，确保结果正确并提升速度。
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Apify成本优化指南

apify-cost-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
340
本技能详细指导用户如何优化Apify平台的使用成本。内容涵盖计算单元(CU)分析、代理IP管理、内存分配和爬虫并发优化等，旨在帮助用户构建高效、经济的自动化爬取工作流。
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模糊测试：漏洞发现方法论

offensive-fuzzing-course
SnailSploit/Claude-Red
318
本内容深入介绍模糊测试（Fuzzing）的完整方法论，是漏洞挖掘的关键实战技能。学习如何利用覆盖率引导的模糊测试（如AFL++/libFuzzer）自动发现软件中的关键安全漏洞，例如内存损坏和输入处理缺陷。适用于安全研究和系统漏洞分析场景。
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