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资产关键性评分及漏洞优先级管理

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
352
该技能提供了一个多因素评分模型，用于评估IT资产的关键性。通过综合考量业务影响、数据敏感度、监管范围和网络暴露度等多个维度，为资产划分风险等级。最终，该等级可以用于动态调整漏洞的修复时限（SLA），确保组织能够优先对核心业务资产进行补丁修复，实现风险自适应管理。
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DNS隧道检测与熵值分析

performing-dns-tunneling-detection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
85
本技能用于检测通过DNS协议进行的隧道式数据外泄（DNS Tunneling）。它通过计算DNS查询名称的香农熵、分析查询长度和子域名数量等统计指标，从而识别出非标准、可疑的流量模式。适用于安全评估、事件响应和威胁狩猎。
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Foremost文件数据提取与恢复

performing-file-carving-with-foremost
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
301
该指南详细介绍了使用Foremost和Scalpel等工具进行高级数字取证文件提取（File Carving）。通过分析文件头尾签名，它能够在文件系统元数据丢失或损坏的情况下，从原始磁盘镜像或未分配空间中恢复特定的文件类型（如图片、文档等），是进行证据提取的关键技术。
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指标生命周期管理系统

performing-indicator-lifecycle-management
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
250
该技能提供了一个系统化的框架，用于管理指标的完整生命周期，涵盖从初始发现、验证、富集、部署到监控和最终退役的全过程。它强调实施置信度衰减、追踪命中率和误报，以维护高质量、可操作的威胁情报数据库，最大限度地提高检测效率。
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网络流量安全分析自动化

performing-network-traffic-analysis-with-tshark
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
60
本技能利用tshark和pyshark自动化进行深度网络抓包（PCAP）分析。它适用于安全评估和事件响应场景，能够提取协议统计信息，识别可疑网络流（如端口扫描、心跳信标），并全面提取攻击指标（IOCs），包括IP、域名和URL。尤其擅长检测DNS隧道等复杂网络异常行为。
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行业威胁态势评估分析器

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
83
该工具用于对特定行业（如金融、医疗、能源）进行威胁态势评估。通过分析目标威胁行为体、常见攻击载体和行业漏洞，生成可操作的风险情报。帮助组织进行安全投资规划和高层风险报告。
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使用Plaso进行取证时间线重建

performing-timeline-reconstruction-with-plaso
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
286
本指南展示了如何使用Plaso（log2timeline）构建全面的数字取证超级时间线。它详细介绍了完整的操作流程，包括处理磁盘镜像和各种日志（MFT、注册表、浏览器历史），生成标准的CSV和JSONL导出文件，并在Timesketch等工具中进行可视化分析，从而实现深入的调查取证。
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用户行为分析与异常检测

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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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全周期研究论文撰写管线

research-pipeline
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
353
这是一个端到端的学术研究流程，用于将一个大致的研究方向，完整地引导至一篇可发表的论文。它涵盖了从想法发现、文献调研、实验设计、交叉模型评审到最终论文撰写的所有关键阶段，支持自动化或半自动化的研究生命周期管理。
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SwanLab 实验跟踪

experiment-tracking-swanlab
Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
419
介绍如何使用 SwanLab 进行开源机器学习实验跟踪，提供本地或自托管的仪表盘、丰富的媒体日志，并与 PyTorch、Transformers、Lightning、Fastai 等框架集成，便于对比各次训练。
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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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股票技术分析与信号生成

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FrancyJGLisboa/agent-skill-creator
194
该技能提供全面的股票和ETF技术分析能力。它利用RSI、MACD、布林带等行业标准指标，生成可操作的交易信号。用户可以通过自然语言查询，进行股票间的技术比较、监控市场走势和识别图表形态，无需手动进行指标计算。
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