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模型上下文协议安全审计
auditing-mcp-servers-for-tool-poisoning
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
493
该技能用于对模型上下文协议(MCP)服务器及其工具元数据进行全面的安全审计。主要功能是检测复杂的供应链攻击,包括工具投毒(间接提示注入)、服务端请求伪造(SSRF)、工具阴影覆盖和未经认证的暴露。它适用于AI智能体栈的集成和持续安全审查。
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软件包拼写错误与仿冒检测
detecting-typosquatting-packages
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
308
本技能用于在安装前主动检测软件包名称中的拼写错误、品牌仿冒或恶意变体(即“拼写错误植入”攻击)。它支持跨npm、PyPI和crates.io等主流生态系统,通过先进的算法和专业工具,帮助开发者在软件供应链层面防御潜在的安全漏洞,是CI/CD安全门的关键组件。
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使用Pacu进行AWS云安全渗透
exploiting-aws-with-pacu
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
322
Pacu是一个开源的、模块化的AWS云渗透测试框架,适用于授权的红队测试与安全评估。它类似于Metasploit,能够对AWS环境进行资源枚举、扫描权限升级路径、自动化利用IAM漏洞及建立持久化后门。本技能旨在帮助用户在受控、授权的环境中,评估凭证泄露后的系统潜在风险。
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生成与分析软件物料清单 (SBOM)
generating-and-analyzing-sboms
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
301
本技能提供完整的软件物料清单(SBOM)生命周期管理流程,涵盖了使用Syft生成符合CycloneDX和SPDX标准的清单。核心流程包括用Grype扫描和关联已知漏洞,在CI/CD中设置安全门禁,并通过Cosign对SBOM进行签名归档,是保障软件供应链安全和合规性的关键能力。
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Go语言包文档与API查询
golang-pkg-go-dev
samber/cc-skills-golang
379
基于`godig`工具,该技能可查询Go/Golang包和模块的官方文档和API信息。它提供只读访问权限,支持查看详细的API签名、完整文档、版本历史、依赖关系、导入者以及已知的安全漏洞。适用于任何需要研究Go库、验证API用法或检查依赖项安全性的场景。
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检测SaaS单点登录令牌滥用
hunting-saas-sso-token-abuse
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
158
本技能指南专注于身份安全领域的威胁狩猎和检测工程。它旨在检测高级的SSO和OAuth令牌滥用行为,例如“Pass-the-Cookie”和会话重放攻击。适用于调查攻击者如何利用窃取的会话令牌(而非密码)在多SaaS服务间进行横向移动,帮助构建完善的防御体系。
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BloodHound:绘制混合身份攻击路径
mapping-attack-paths-with-bloodhound-ce
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能用于构建全面的安全攻击图谱。通过整合SharpHound(本地AD)和AzureHound(云端Entra ID)收集的数据,BloodHound CE能够可视化展示复杂的本地、云端及混合身份攻击路径。它帮助安全团队识别从低权限账号到最高权限资产的所有潜在权限升级链,是红队测试和漏洞分析的核心工具。
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使用NetExec进行横向移动与后渗透
moving-laterally-with-netexec
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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NetExec是一个功能强大的协议导向工具,专用于渗透测试,用于评估和利用Windows及Active Directory环境。它通过SMB、WinRM、LDAP和MSSQL等协议进行身份验证,实现横向移动。核心功能包括密码喷洒、网络枚举、远程命令执行以及在后渗透阶段转储关键凭证(如SAM、LSA、NTDS)。
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Microsoft Graph后渗透与数据窃取
post-exploiting-microsoft-graph-with-graphrunner
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
174
该工具包是一个基于PowerShell的后渗透工具集,用于通过Microsoft Graph API对M365/Entra ID租户进行全面的侦察、持久化和数据窃取。它能利用获取的Graph令牌,枚举租户资源、提升权限,并搜索邮件箱、SharePoint和Teams中的敏感数据,是授权红队测试的关键工具。
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LLM系统提示词泄露检测
testing-for-system-prompt-leakage
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
429
本指南提供了一个结构化的红队测试方法,用于检测大型语言模型(LLM)系统提示词中的敏感数据泄露。它模拟了先进的攻击,如提示词注入、指令覆盖和编码技巧,旨在发现嵌入的秘密信息、API密钥或专有业务逻辑,帮助用户满足OWASP LLM07安全标准。
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RAG管道提示注入安全测试
testing-prompt-injection-in-rag-pipelines
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
361
本技能提供了一套全面的红队测试方法,用于评估检索增强生成(RAG)系统的安全防护能力。它系统性地探测了两个关键攻击面:被毒化的检索上下文(间接提示注入)和嵌入空间操纵。可用于验证RAG护栏、防止数据泄露,并测试LLM知识问答系统的漏洞。
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使用SLSA和Sigstore验证构建溯源
verifying-build-provenance-with-slsa-sigstore
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能用于强化软件供应链安全性。通过使用SLSA和Sigstore等行业标准,验证软件构建的完整性和来源可信度。它指导用户使用cosign和slsa-verifier等工具,通过检查签名和构建溯源证明,确保所有部署的工件确实来自受信任的构建环境,有效防御供应链攻击。
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