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生成学术论文图表
paper-figure
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
216
该技能旨在自动化生成用于学术论文的专业级图表和数据比较表格。它能够处理从原始实验数据(如JSON、CSV)提取的各类图表,包括折线图、柱状图、散点图和热力图,确保输出符合出版物标准和LaTeX格式要求,极大提升论文撰写效率。
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资产关键性评分与漏洞优先级管理
performing-asset-criticality-scoring-for-vulns
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
374
该技能提供了一个基于多因素的资产关键性评分模型,通过结合数据敏感度、业务功能依赖性、监管范围和网络暴露等维度,为IT资产生成1-5级的关键性评分。评分结果可以直接调整漏洞的修复SLA,确保安全资源优先投入到对业务影响最大的关键资产上。
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KEV和EPSS漏洞优先级排序
performing-cve-prioritization-with-kev-catalog
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
272
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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Linux系统日志取证分析
performing-linux-log-forensics-investigation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
198
本指南详细介绍了在Linux系统上进行取证调查的全面技术。内容涵盖了对auth.log、syslog、systemd journal和auditd等关键日志的分析,旨在重建用户会话、追踪未经授权的访问、检测权限提升,并为疑似安全事件建立详细的事件时间线。
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数字取证日志分析指南
performing-log-analysis-for-forensic-investigation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
417
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
52
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
performing-steganography-detection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
364
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
460
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
performing-user-behavior-analytics
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
297
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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使用EZ工具进行Windows工件分析
performing-windows-artifact-analysis-with-eric-zimmerman-tools
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
367
这是一套用于数字取证调查的综合工具集,能够解析和分析Windows系统中的关键工件。通过KAPE、MFTECmd、PECmd等工具,可以提取和分析注册表、MFT记录、预取文件和事件日志,从而重建系统活动、文件访问模式和持久化机制,是进行数字取证和事件响应的核心手段。
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使用PhotoRec进行取证数据恢复
recovering-deleted-files-with-photorec
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
59
本指南提供了一个完整的取证工作流程,用于从损坏的存储介质、取证磁盘镜像或文件系统损坏的设备中恢复已删除的文件。它利用PhotoRec的文件签名分析引擎,即使文件系统受损,也能成功恢复数据。流程涵盖了文件验证、哈希生成和证据整理等高级取证分析步骤。
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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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