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搜索 Security ，共找到 909 条记录
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威胁行为者基础设施追踪

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
321
该工具用于发现和绘制攻击者控制的基础设施资产，如C2服务器、钓鱼域名和漏洞利用主机。它通过结合被动DNS、证书透明日志、Shodan/Censys扫描和网络指纹技术（JARM/JA3S），实现深度关联分析，为威胁情报和网络安全调查提供强大的支持。
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检测AWS凭证泄露与代码安全审计

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了如何利用TruffleHog和git-secrets等工具，对代码仓库、Git历史和配置文件进行全面扫描，以检测硬编码的AWS凭证泄露。这对于在CI/CD流程中集成密钥检测、进行安全审计以及防止敏感凭证泄露至生产环境至关重要。
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持续LLM红队测试与安全防护

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
485
这是一个用于自动化、持续的LLM应用红队测试框架。它将Promptfoo和DeepTeam集成到CI/CD流程，依据OWASP Top 10、OWASP Agentic和MITRE ATLAS等标准，对LLM进行对抗性压力测试。核心目的是在模型或代码更新后，检测和阻止安全漏洞（如越狱、注入）的回归，作为关键的合并前安全门禁。
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检测依赖包拼写错误与供应链风险

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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这是一个关键的安全工具，用于在安装前检测跨主要注册表（npm, PyPI, crates.io）的拼写错误、品牌劫持或拼写错误的软件包。它利用编辑距离和语料库匹配等技术，主动筛选依赖名称，尤其适用于在CI/CD流水线中设置安全门禁、审计锁文件差异，或审查AI生成的依赖清单，以防御复杂的供应链攻击。
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Stratus红队云攻击模拟器

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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Stratus红队是一个开源的云安全测试工具，用于红队演练和检测验证。它可以原子化地在AWS、Azure、GCP和Kubernetes上执行大量遵循MITRE ATT&CK框架的攻击技术。该工具提供完整的、可重复的生命周期（准备、激活、恢复、清理），从而生成逼真的攻击者遥测数据。可用于验证云安全检测系统（如CloudTrail或Sentinel）是否能准确地捕获模拟攻击。
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Go包和模块文档探索器

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这是一个用于探索整个Go生态系统的工具。它通过查询pkg.go.dev，提供任何Go包或模块的全面文档、API参考、使用示例、可用版本、依赖关系和已知安全漏洞。适用于Go库研究、兼容性检查或依赖审计。
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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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Trivy：IaC和容器安全扫描工具

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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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Redis CLI 命令行参考指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本指南提供了Redis命令行界面（redis-cli）的全面参考和使用教程。内容涵盖了连接、不同模式下的命令执行，并提供了字符串、哈希、列表、集合和有序集合等所有核心数据结构的详细速查表。同时，它还强调了安全注意事项和最佳实践，帮助用户安全地通过命令行管理和调试Redis数据库。
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并行多代理代码审查

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个用于对代码差异（git diff）或文件范围进行全面、只读的多代理审查技能。它会并行启动四个专业子代理，分别负责回归、安全、性能和合约审查。主代理负责聚合和过滤所有结果，最终提供一份结构化的、高价值的审查报告，确保代码修改的健壮性、安全性与兼容性。
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Supabase开发安全最佳实践

supabase
sickn33/antigravity-awesome-skills
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适用于所有涉及Supabase的开发任务。本指南涵盖了数据库设计、行级安全(RLS)的最佳实践、认证流程以及与Supabase各项产品的安全集成。重点强调如何防止数据泄露和常见的安全漏洞，确保开发流程的鲁棒性和安全性。
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智能体工程化开发工作流

agentic-engineering
affaan-m/ECC
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本指南提供了一个严谨的“人机协作”工程化工作流，用于利用先进的AI智能体完成复杂的实现任务。它要求定义明确的完工标准、将工作分解为可控单元，并根据任务复杂性路由合适的模型。工作流的核心是持续的评估、回归测试、安全边界和不变条件审查，确保在使用AI辅助开发时，系统具备高可靠性和可控性。
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