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恶意样本IOC提取与分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具用于从恶意软件样本中自动化提取各类攻击指标（IOCs）。它支持从文件哈希、网络流量（IP/域名/URL）、以及系统宿主痕迹（注册表键、Mutex）中获取证据。适用于威胁情报分析、构建防御规则和进行事件响应。
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分析凭证填充攻击行为

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供结构化的方法，用于通过分析认证日志来检测凭证填充攻击。它重点识别登录速度异常、高源IP多样性、密码喷洒模式以及失败登录的地理分布异常。适用于安全运营中心（SOC）进行威胁狩猎和构建账户接管检测规则。
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云端敏感数据保护与治理

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了使用亚马逊Macie、Google Cloud DLP等主流工具，在云存储、数据库和数据管道中实现数据丢失防护（DLP）的流程。它可以自动发现、分类、去标识化和保护敏感数据（PII、PHI）。这对于满足GDPR、HIPAA、PCI DSS等全球合规性要求，并构建完善的云数据治理体系至关重要。
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钻石模型入侵行为分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能实现了钻石模型（Diamond Model）分析框架，提供了一个结构化的方法来分析复杂的网络入侵事件。它支持程序化地关联和分类事件，基于攻击者、能力、基础设施和受害者这四个核心要素。主要功能包括构建活动链、识别枢纽点和生成完整的威胁情报报告。
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KEV和EPSS漏洞优先级排序

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了一个全面的漏洞优先级排序框架。它整合了CISA已知漏洞目录(KEV)的实际利用证据、EPSS的预测利用概率得分，以及CVSS的固有严重性，构建多因素模型。可帮助安全团队科学地评估漏洞风险，为复杂的漏洞修补和补丁部署确定最高优先级的修复顺序。
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内部威胁调查流程指南

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本流程指导用户系统性地调查内部威胁事件，涉及员工或承包商滥用授权访问权限窃取数据或破坏系统。它结合了DLP和用户行为分析，强调必须与法律和人力资源部门协作，构建用于法律程序的、有证据支撑的完整调查报告。
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Windows LNK文件取证分析

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本指南详细介绍了如何从Windows LNK快捷方式文件中提取关键的取证证据。它能够获取目标文件路径、MAC地址、卷序列号和时间戳等信息。适用于数字取证调查，帮助重建用户文件访问历史、追踪可移动介质或网络路径，从而构建完整的事件时间线。
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AI模型知识结构化提取

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bdistill工具能将AI模型的交互过程转化为结构化的知识库。它可以从闭源模型（会话内）和本地开源模型（通过Ollama）提取、结构化并打分特定领域的知识。用户可用于构建可检索的参考数据集、问答对，或生成用于传统机器学习的训练数据。
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ML实验跟踪与监控

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Trackio是一个用于记录、可视化和分析机器学习训练实验的工具。它提供Python API用于训练过程中的实时指标记录和异常告警，并提供命令行接口（CLI）用于查询历史数据。用户可以使用它来持续监控训练状态、诊断模型问题（如损失发散），是构建自动化ML工作流的关键组件。
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PubMed 数据访问

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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通过 REST API 访问 PubMed，可构建高级布尔/MeSH 查询、按出版属性筛选，并借助 E-utilities 编程抓取引用和摘要，适合系统综述或自动化文献监测。
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使用AWS Detective进行云端威胁狩猎

performing-cloud-native-threat-hunting-with-aws-detective
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具利用AWS Detective自动收集和分析来自CloudTrail、VPC Flow Logs、GuardDuty等日志数据，构建交互式行为图谱。它帮助安全分析师追踪跨账户的横向移动，分析受损实体（如IAM用户、EC2实例）的活动轨迹，从而重构复杂的攻击链条。适用于安全事件的调查取证和威胁狩猎场景。
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Python交互式可视化绘图库

plotly
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Plotly是一个功能强大的Python绘图库，用于创建高度互动、可发布质量的可视化图表。它支持超过40种图表类型，涵盖散点图、热力图、K线图、地理地图等。非常适合构建复杂的交互式仪表板、进行深度探索性数据分析，或制作富含悬停、缩放等功能的网络演示。
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