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结构化文本正则与LLM

regex-vs-llm-structured-text
affaan-m/everything-claude-code
364
提供解析结构化文本的策略：先用正则处理重复模式、标记低置信度项，再仅对边缘情况调用廉价 LLM 验证，兼顾成本与准确率。
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漏洞变体追踪

variant-analysis
trailofbits/skills
293
在确认初始漏洞后，基于模式逐步泛化并排查整站点的类似安全问题，辅以 ripgrep/Semgrep/CodeQL 等工具，系统记录位置、置信度与可利用性，助力漏洞审计与优先级排序。
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GitHub Actions 安全审查

gha-security-review
sickn33/antigravity-awesome-skills
136
为 GitHub Actions 工作流提供结构化安全审查，专注在可追踪的攻击路径与外部可利用点上，只上报含有真实利用场景的高/中置信度漏洞，适用于 workflow、复合动作和相关脚本的安全检查。
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漏洞变体分析

variant-analysis
sickn33/antigravity-awesome-skills
200
基于已知漏洞的模式，指导全库变体搜索、抽象与验证，配合 CodeQL/Semgrep 模板收集实例并记录置信度与可利用性。
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攻击活动归因分析

analyzing-campaign-attribution-evidence
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
123
利用钻石模型与 ACH 评估基础设施、TTP、一致性、恶意软件、时间与语言等证据，帮助 SOC 分析员与威胁猎杀人员构建置信度归因判断。
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勒索软件诱捕部署

implementing-honeypot-for-ransomware-detection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
438
部署诱捕共享、金丝雀文件和 Thinkst Canary 设备，通过欺骗告警在文件访问或修改初期识别勒索软件活动，作为现有EDR/SIEM的高置信度补充。
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欺骗技术部署

performing-deception-technology-deployment
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
437
在关键网络分段部署蜜罐、蜜令牌、金丝雀主机和诱饵文档，使 SOC 在攻击者穿透边界后凭借高置信度告警及时发现横向移动、凭证滥用或内部侦察行为。
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指标生命周期管理

performing-indicator-lifecycle-management
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
121
自动化管理威胁情报指标的全生命周期，从发现到退役，涵盖置信度衰减、命中率与误报监控、老化策略，并与MISP/OpenCTI及SIEM联动，确保IOC数据库保持高质量、可行动。
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语言
简体中文
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