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Hayabusa：法证时间线生成器

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

Hayabusa是一款专业的威胁狩猎和快速法证工具，用于分析Windows EVTX事件日志。它应用了Sigma检测规则库，将原始日志数据转化为单个、优先级的、按时间顺序排列的事件时间线。输出结果包括严重性级别、MITRE ATT&CK映射和详细指标，帮助分析师进行快速、无需SIEM的事件取证和深度分析。

SaaS SSO令牌滥用威胁狩猎

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本指南用于威胁猎捕，专注于检测被盗的会话Cookie和OAuth/PRT令牌的重放攻击（T1550.001）。它教导如何关联分析Microsoft Entra ID和Okta的系统日志，从而发现跨越多个IP地址、异常ASN或无法解释的旅行轨迹，是进行钓鱼或事件响应后调查的关键技能。

使用KAPE进行Windows取证分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

KAPE（Kroll Artifact Parser and Extractor）是用于事件响应的专业取证工具。它能在无法进行完整磁盘镜像的情况下，快速、有针对性地从目标Windows系统收集关键的数字证据，包括注册表、事件日志、浏览器数据等。它使分析师能够迅速构建可防御、可解析的证据集，加速初期调查和事件遏制流程。

美国专利商标官方记录查询

用于系统化访问和分析美国专利商标局（USPTO）的官方知识产权数据。涵盖专利搜索、商标状态查询、所有权转移追踪和IP景观记录构建。适用于IP尽职调查和记录确认，强烈推荐使用官方API，并强调数据日志记录。本工具仅用于数据收集，不构成法律建议。

CSCW研究可复现性与透明化指南

cscw-reproducibility

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本指南提供了在人机交互（HCI）和CSCW领域提升研究可复现性和透明度的标准。它指导用户如何记录非共享数据（如访谈、日志分析），强调建立完整的分析流程、决策记录和证据链，从而极大地增强学术研究的严谨性与说服力。

ICASSP论文证据材料打包指南

icassp-artifact-evaluation

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本指南提供了一套完整的指导，用于为ICASSP信号处理投稿准备和打包可复现的证据材料。它详细介绍了审稿人关注的重点（包括评分脚本、数据集划分、日志等），并提供了最佳实践，确保核心指标易于重现，从而提高论文的审稿可信度和发表影响力。

ICDM成果物提交与评估指南

icdm-artifact-evaluation

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本指南提供了ICDM等数据挖掘会议论文成果物（代码、数据、日志）的完整打包流程。核心在于应对三盲评审的严格要求，必须彻底匿名化成果物（去除Git历史、绝对路径和内部系统名），并确保代码具备极高的可复现性，使审稿人能通过单点入口轻松验证研究结果。

机器人研究可复现性指南

icra-artifact-evaluation

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本指南为机器人学研究人员提供了全面的方法论，指导如何打包和记录复杂的科研产物（包括算法代码、仿真环境、硬件设计、数据集和实验日志）。旨在确保研究具有高度的可复现性，帮助作者遵循“五分钟怀疑论者标准”，实现从投稿到公开的完整生命周期管理。

学术数据和结果复现指南

rof-replication-and-data-policy

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本指南详细介绍了学术论文提交时的数据复现和代码共享政策。它指导用户如何准备完整的复制包，包括处理专有数据（使用伪数据集和日志），撰写数据可用性声明，确保所有研究结果的完全可追溯性，从而降低出版风险。

学术论文补充材料汇编指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南详细介绍了科学会议论文补充材料的最佳实践，旨在确保主论文的自包含性。内容涵盖了如何将原始数据、失败日志和机器人视频转化为可信的证据附件。重点包括媒体匿名化处理、维护存档的完整性，以及构建附录结构以深化信念，同时又不使其成为理解核心主张的必须条件。

学术论文成果物打包指南

wsdm-artifact-evaluation

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本指南详细介绍了为顶级学术会议（如WSDM）打包研究成果物（包括代码、专有日志和模型）的最佳实践。它着重解决可验证性和可复现性的核心需求，提供了处理有限篇幅、专有数据以及缺乏官方成果物认证体系的策略，确保论文具备最高的学术可信度。

网络搜索数据挖掘可复现性指南

wsdm-reproducibility

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本指南提供了一套全面的框架，用于确保网络搜索与数据挖掘论文的可复现性。它特别关注行为数据集（如点击流、查询日志）的独有挑战，涵盖了数据来源追踪、时间分割纪律、偏差模型假设、统计严谨性（种子、方差）以及报告不可重现结果的透明度级别，确保研究成果的可靠性和可验证性。

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