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数字取证日志分析指南

performing-log-analysis-for-forensic-investigation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
134
本指南提供了一个全面的框架，用于收集、解析和关联来自Windows、Linux和Web等多种来源的系统、应用程序和安全日志。它旨在帮助安全专家重构详细的事件时间线，识别攻击的初始入口点、追踪横向移动，并在泄露事件后建立不可否认的取证证据。
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SQLite数据库取证分析

performing-sqlite-database-forensics
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
137
本技能用于数字取证和安全审计，对SQLite数据库进行深度分析。它能够深入到数据库的B-tree结构、空闲列表(freelist)和WAL文件中，恢复被删除或未分配的记录，从而提取浏览器历史记录、聊天记录等关键证据。适用于安全事件调查和数据恢复场景。
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多媒体隐写数据检测

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
346
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

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
404
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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用户行为分析与异常检测

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
414
本技能执行用户和实体行为分析（UEBA），通过建立行为基线和统计分析模型，检测异常用户活动。它可以识别“不可能旅行”、异常登录模式、特权滥用等行为，帮助安全运营中心（SOC）团队及时发现被盗账户或内部威胁。
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运行和部署机器学习实验

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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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Windows LNK文件取证分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
116
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

bdistill-knowledge-extraction
sickn33/antigravity-awesome-skills
215
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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Snowflake 开发指南

snowflake-development
sickn33/antigravity-awesome-skills
234
面向 Snowflake 平台的开发助手，涵盖 SQL 最佳实践、动态表/Streams/Tasks/Snowpipe 数据管道、Cortex AI 与 Agent 使用、Snowpark Python、dbt 集成、性能调优与安全加固等关键场景。
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勒索软件支付钱包分析

analyzing-ransomware-payment-wallets
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
190
本技能用于对勒索软件攻击产生的加密货币支付流程进行全面的取证分析。它利用区块链API和高级技术，识别钱包集群、追踪通过混币器和剥皮链等混淆手段的资金流向，并将资金与交易所连接。适用于执法机构、事件响应人员和威胁情报分析师进行勒索软件溯源。
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NTLM重放攻击事件关联检测

detecting-ntlm-relay-with-event-correlation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能提供了一套全面的NTLM重放攻击检测框架。通过关联Windows事件4624日志，它能识别源IP与主机名不匹配的异常登录，检测Responder或LLMNR劫持的痕迹，并审计SMB/LDAP协议签名，适用于Active Directory环境下的凭证狩猎和安全审计。
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结果证据与主张判断门

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
250
本工具是在实验流程结束后使用的关键判断门。它系统性地评估原始实验数据和指标与既定研究主张之间的关系，旨在判断结果是否充分支持、是否矛盾或缺乏关键证据。它帮助研究团队决定下一步的行动方向，例如调整假设、补充数据或确认结论。
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