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搜索 AI工具 ，共找到 194 条记录
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使用MISP分析威胁态势

analyzing-threat-landscape-with-misp
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
475
本工具通过PyMISP查询MISP实例，计算详细的事件统计数据、IOC类型分布、威胁行为者集群和标签趋势。它生成全面的威胁态势报告，可视化时间趋势。适用于安全事件调查、总结主要威胁行为者或恶意软件家族，以及生成专业网络威胁情报报告。
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USB设备连接历史追踪与分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
106
本工具用于数字取证分析，通过关联Windows注册表（USBSTOR, MountedDevices）、系统事件日志和SetupAPI日志等多个系统痕迹，重建USB设备的详细连接时间线。它可以确定设备的首次和最后连接时间，追踪设备来源，并映射驱动器盘符，是进行数据泄露和内部威胁调查的关键技术。
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Timesketch取证事件时间线分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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Timesketch是一个强大的开源协作取证工具，用于构建事件时间线。它可以摄取、规范化并分析多源事件数据（包括日志、工件和Plaso输出），从而重建复杂的攻击链，并用于文档化安全事件调查。适用于需要多分析师共同协作进行深入取证调查的场景。
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DNS数据泄露检测与分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具用于检测通过DNS隧道进行的隐蔽数据泄露。它通过分析DNS查询模式（如子域熵、查询量异常、过大的TXT/CNAME记录等），识别受攻击网络中潜在的数据外泄行为。适用于安全威胁狩猎和构建高级被动DNS监控能力。
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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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Windows事件日志取证分析

extracting-windows-event-logs-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具和指南提供了一个全面的流程，用于提取、解析和分析Windows事件日志（EVTX）。通过结合Chainsaw和Hayabusa等专业工具，并应用Sigma规则，可进行深度的数字取证分析。主要用于检测横向移动、持久化、权限提升及系统中的各种安全异常事件。
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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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多媒体隐写数据检测

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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这套综合的数字取证工具集，旨在检测和提取嵌入图像、音频和视频文件中的隐蔽数据。它利用先进的隐写分析技术（如LSB、DCT等）和专业工具（zsteg、binwalk等），用于调查数据泄露或内部威胁案件，发现隐藏的通信通道和异常数据。
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行业威胁态势评估工具

performing-threat-landscape-assessment-for-sector
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该工具用于对特定行业（如金融、医疗、能源等）进行全面的网络威胁态势评估。它能分析目标威胁行为者、攻击向量和MITRE ATT&CK战术，结合实时威胁情报，生成可操作的情报，支持企业风险管理和董事会级别的安全报告。
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运行和部署机器学习实验

run-experiment
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
375
用于管理和运行完整的机器学习实验流程。该工具支持在本地GPU、远程服务器、Vast.ai和Modal等多种云端环境中部署和执行训练任务。它涵盖了环境检测、代码同步、依赖管理和实验结果日志记录等关键步骤，确保了ML实验过程的可靠性、可扩展性和可重复性。
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AI模型知识结构化提取

bdistill-knowledge-extraction
sickn33/antigravity-awesome-skills
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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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学术论文图表与架构生成

academic-plotting
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
440
该工具旨在为机器学习和人工智能领域的学术论文生成专业级图表。它支持两种工作流：一是利用AI技术生成系统架构图和复杂的流程图；二是使用matplotlib/seaborn等库，根据原始数据自动生成高精度的各类数据图表（如折线图、热力图等）。适用于撰写任何需要图表的学术论文。
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