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多云环境零信任架构实现指南

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
293
本指南详细介绍了跨AWS、Azure和GCP等多云平台实现零信任架构（ZTA）的完整流程。遵循NIST标准，它着重于身份中心访问控制、微隔离和持续风险评估，帮助用户构建现代、分布式工作负载的安全屏障，彻底取代传统网络边界保护。
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MITRE ATT&CK检测技术映射与覆盖率分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
73
该技能用于将观察到的攻击者行为、安全告警和检测规则映射到MITRE ATT&CK框架。它能够量化当前的安全检测覆盖率，帮助构建ATT&CK热力图，为SIEM告警打标签，并根据威胁行为者手册来优先排序安全控制措施，从而进行全面的安全风险评估。
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域林信任关系审计与攻击

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
215
该技能利用Impacket对Active Directory（AD）域林信任关系进行全面审计和模拟攻击。它能够枚举信任边界，分析SID过滤配置，检测SID历史滥用向量，并评估跨域Kerberos票据的风险。适用于红队测试多域环境或进行深度安全审计，查找跨域权限提升路径。
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无代理漏洞扫描与评估

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
266
本技能旨在实现跨环境（包括本地、云端和容器）的无代理漏洞扫描。它利用SSH、WMI等标准网络协议，并结合云提供商的API进行磁盘快照分析，无需在目标系统上安装任何客户端代理，适用于安全审计和合规性检查。
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安卓应用静态安全评估

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能利用MobSF框架对安卓APK/AAB文件进行自动化静态安全分析。它能在不运行应用的前提下，识别出硬编码的密钥、不安全的权限配置、弱加密实现以及其他结构性安全漏洞。适用于将安全检查集成到CI/CD流程、进行发布前质量保证和专业的安全渗透测试。
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API速率限制绕过测试

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具用于API安全渗透测试，评估目标API的速率限制防御能力。它模拟攻击者行为，通过伪造IP地址、篡改HTTP头部信息（如X-Forwarded-For）和变通API端点路径等方式，检测速率限制是否容易被绕过。适用于评估API是否能抵御暴力破解或拒绝服务攻击。
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CAPE自动化恶意软件分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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CAPE是一个基于Cuckoo的开源沙箱，用于自动化恶意软件的动态分析。它具备行为监控、文件系统和网络流量（PCAP）捕获能力，并包含多种解析器以提取恶意软件的配置信息。适用于安全评估、事件响应和验证安全防御措施。
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蓝牙低功耗安全评估

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该技能用于对蓝牙低功耗（BLE）设备进行全面的安全审计。它通过枚举GATT服务和特征，发现物联网、医疗和智能家居设备中存在的漏洞。核心功能是标记出允许未加密或未认证访问敏感数据的读/写特征，帮助用户验证和加强设备的安全性。
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点击劫持漏洞测试

performing-clickjacking-attack-test
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
242
本技能用于授权的安全测试，旨在评估Web应用是否存在点击劫持（Clickjacking）漏洞。测试过程包括检查框架嵌入防护机制（如X-Frame-Options和CSP），并构建概念验证（PoC）页面，以判断用户是否可能被欺骗执行敏感操作。
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容器逃逸配置审计

performing-container-escape-detection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具用于对Kubernetes Pod配置进行安全审计，检测可能导致容器逃逸的配置错误。它会检查特权模式、危险能力授予、宿主机路径挂载和共享命名空间等关键风险点，适用于进行安全评估和合规性检查。
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应用密码学安全审计

performing-cryptographic-audit-of-application
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
482
该工具提供全面的应用密码学审计功能，用于系统性地检查代码和配置文件中的安全缺陷。它可以自动检测弱哈希算法、不安全加密模式、硬编码密钥和过时的TLS协议，是进行安全评估、满足合规性要求的关键辅助工具。
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AFL++覆盖率引导模糊测试

performing-fuzzing-with-aflplusplus
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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使用AFL++进行覆盖率引导的模糊测试。该技术通过代码插桩和输入数据变异，系统性地探索目标二进制文件的深层代码路径。它主要用于安全评估、漏洞挖掘和内存安全测试，能够高效发现系统中的崩溃、内存损坏缺陷和潜在安全漏洞。
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