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DNS隧道检测与熵值分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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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多媒体隐写数据检测

performing-steganography-detection
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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使用EZ工具进行Windows工件分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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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Windows LNK文件取证分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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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机构级股票研究分析

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能利用公开的SEC EDGAR和市场数据，提供机构级别的股票深度分析。它支持生成结构化的、包含观点（Verdict）的股票研究报告，能够针对单个或两个标的进行评分和对比，评估股票的动能、稳定性、财务健康度及上行空间，为投资决策提供数据支持。
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X/Twitter帖子结构化阅读器

adhx
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能通过API将任何X/Twitter帖子（包括长文文章）转换为结构化的JSON数据。它可以提取作者信息、互动指标（点赞、转发）和完整的文章内容。它为LLM提供了比传统爬虫更稳定、更易于分析的结构化数据源，特别适用于内容总结和深度分析场景。
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检测DNS隧道中的C2流量

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能用于检测通过DNS协议隧道传输的命令与控制（C2）流量。通过应用香农熵分析、机器学习（ML）进行DGA域名分类，以及结合Zeek/Suricata日志进行关联分析。适用于安全运营中心（SOC）和威胁猎手，用于调查数据外泄、DNS信标行为或可疑的DNS异常活动。
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PyTorch 训练秘籍

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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涵盖体系结构选择、优化器策略、学习率调度、混合精度和调试的 PyTorch 训练方案，适用于大模型、视觉、扩散与生物医药方向的训练与微调，实现高效 GPU 利用。
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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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证据驱动的深度研究工作流

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这是一个高级、结构化的研究流程，用于进行深度、多源证据的调查和分析。它能够整合当前公开信息和用户提供的背景，生成高度结构化的报告。该工作流明确区分了可验证的事实、用户证据、逻辑推论和可操作的建议，适用于复杂的比较分析或持续的趋势监测。
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数据分析助手

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bytedance/deer-flow
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通过 DuckDB 处理 Excel/CSV 上传数据，自动识别表结构、运行 SQL、生成统计摘要并导出 CSV/JSON/Markdown，便于开展结构化数据探索。
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