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异常认证模式检测

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

该技能利用用户和实体行为分析（UEBA）、统计基线和机器学习模型，持续监控认证日志。可实时识别不可能旅行、凭证堆积、暴力破解和账户被盗用等高级威胁，是安全运营和身份访问管理的核心工具。

使用YARA规则进行威胁狩猎

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本指南展示了使用YARA规则进行主动威胁狩猎的完整工作流程。它能够扫描文件系统、内存转储和网络工件，识别未知恶意软件、可疑模式和入侵指标（IOC），是安全分析和事件响应的关键技术。

检测AWS CloudTrail异常行为

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

该技能利用Python和boto3分析AWS CloudTrail日志，建立正常的API活动统计基线。它能检测出异常模式，如不寻常的事件源、首次API调用、地理IP偏差和高频率调用。这对于在安全事件中识别凭证泄露、权限提升和未经授权的资源访问至关重要。

检测数据与模型投毒攻击

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本工具提供一套全面的解决方案，用于检测机器学习系统中的数据投毒、模型后门和供应链安全漏洞。它利用ART工具箱进行激活聚类和谱指纹分析，同时结合Cleanlab进行标签质量校验，并通过哈希验证和safetensors格式强制执行模型完整性。适用于模型训练前、部署前及整个生命周期安全审计。

反欺骗与完整性检查

sickn33/antigravity-awesome-skills

此技能用于检测用户请求中的操纵性陷阱，例如制造紧迫感、要求盲目验证或利用权威压力。它通过调用外部工具，提供结构化的完整性程序和反向证据，确保输出结果基于事实和最高的正直标准，有效防止提供迎合性或不准确的答案。

COLT会议论文定稿准备指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南指导作者如何将COLT会议接受的匿名稿件，转换成符合PMLR出版要求的最终定稿。核心内容包括：去匿名化（恢复作者信息、致谢）、整合所有承诺的修订、核对PMLR元数据和BibTeX规范，确保提交的PDF是完整的、可引用的学术记录。

ICLR 录用论文定稿提交

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本技能指导研究人员准备 ICLR 录用论文的最终提交。涵盖去除匿名、整合讨论期修改、更新 OpenReview 元数据及制作海报资产。确保科学主张一致，跟踪评审期间的承诺，完成会议出版流程。

提示注入安全分析

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zhaoxuya520/reverse-skill

这是一个专业的下游技能，用于分析复杂智能体（Agent）系统中的安全漏洞。它专注于红队测试和渗透测试，旨在检测多步骤LLM链中的提示注入、数据投毒、内存污染、规划器漂移和工具滥用等边界穿越漏洞。当需要证明不可信输入如何危害系统完整性时使用。

代理供应链风险检测

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Tencent/AI-Infra-Guard

此技能用于检测 AI 代理中的供应链风险。它识别与受损依赖、恶意插件、工具、模型及不可信更新源相关的安全漏洞。适用于代理动态加载外部资源或拉取远程配置的场景。通过探测不可信加载、依赖完整性及恶意工件注入，确保代理安全性。

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