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Windows反勒索软件防御策略

implementing-anti-ransomware-group-policy
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
317
本指南提供了一套全面的Windows组策略（GPO）硬化流程，用于防御勒索软件。它通过配置AppLocker、受控文件夹访问和攻击面缩减规则等多层安全机制，旨在阻止恶意软件执行、限制关键文件夹的修改，并有效阻断勒索软件的横向传播。
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零信任下的浏览器隔离架构

implementing-browser-isolation-for-zero-trust
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了如何在零信任架构中部署远程浏览器隔离（RBI）。它指导用户配置URL风险分类、数据丢失防护（DLP）以及内容清除重建（CDR）机制。适用于加固Web访问，防御零日漏洞、防止钓鱼攻击和数据外泄。
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网络入侵检测：诱饵代币部署

implementing-canary-tokens-for-network-intrusion
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导安全人员如何部署DNS、HTTP和AWS API Key等多种“诱饵代币”（Canary Tokens）。这些代币作为网络环境中的数字绊线，用于检测攻击者在进行侦察或横向移动时的异常行为。通过Webhook实时触发警报，实现主动、低误报率的入侵检测。
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iOS移动应用安全评估

performing-ios-app-security-assessment
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了一套系统化的方法，用于执行深入的iOS应用安全评估。它涵盖了IPA静态分析、使用Frida和Objection进行动态加固、SSL钉扎绕过以拦截网络流量、以及从Keychain提取和审计敏感凭证。适用于专业的、授权的移动安全渗透测试。
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后量子密码迁移评估工具

performing-post-quantum-cryptography-migration
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具用于评估组织系统在向后量子密码学（PQC）迁移方面的准备程度，以符合NIST标准。它执行全面的加密库存扫描，识别易受量子攻击的算法（如RSA、ECDH、ECDSA），并评估采用混合TLS配置（如ML-KEM和ML-DSA）的可行性。适用于企业级基础设施的密码敏捷性评估和迁移规划。
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勒索软件恢复流程验证

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了一个全面的框架，用于模拟和测试针对勒索软件威胁的灾难恢复计划。它指导用户执行RTO（恢复时间目标）和RPO（恢复点目标）测量、验证干净的备份恢复，并强化安全控制，以确保组织的弹性。本流程用于桌面演习和合规审计，不应用于实时的事件响应。
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备份完整性验证与恢复测试

validating-backup-integrity-for-recovery
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了一套完整的备份可靠性验证框架。它自动化了加密哈希验证、在隔离环境中的模拟恢复测试、检测静默数据损坏（位翻转）以及扫描勒索软件痕迹。在发生重大事件或勒索软件攻击前使用，确保数据可恢复性和合规性。
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对抗性代码审查器

adversarial-reviewer
alirezarezvani/claude-skills
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这是一项先进的开发技能，通过模拟三位具有不同视角的批判性角色（破坏者、新员工、安全审计员）来对代码进行审查。它强制用户跳出作者的思维定式，发现潜在的生产环境漏洞、维护性陷阱和安全隐患，确保代码质量达到最高标准。
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基于Sigstore的软件签名与验证

implementing-sigstore-for-software-signing
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了如何使用Sigstore生态系统组件（如Cosign、Fulcio和Rekor）实现安全、无密钥的软件签名。它通过OIDC身份绑定为容器镜像和二进制文件建立加密溯源，确保CI/CD流程中的完整性和可信度。
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P7骨干：方案驱动执行

p7
tanweai/pua
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该技能模拟P7高级工程师的专业工作模式，专为在P8管理下执行复杂的、方案驱动的子任务。执行流程严格遵循“方案设计 -> 影响分析 -> 编码实施 -> 自我审查”的步骤。旨在产出结构完整、逻辑严密、可自我验证的工程方案和代码实现。
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创建结构化实施计划

create-implementation-plan
github/awesome-copilot
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本技能用于生成高度结构化、确定性的软件实现计划。适用于复杂的功能开发、代码重构、系统架构设计或流程升级。它确保计划内容是原子化、可执行的，为AI智能体或开发团队提供无歧义的执行蓝图，极大地提高了开发过程的流程化和可追溯性。
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Azure资源健康诊断与修复

azure-resource-health-diagnose
github/awesome-copilot
402
这是一个高级自动化工作流，用于分析特定Azure资源的运行健康状态。它能采集和分析来自各种Azure服务（如VM、Web Apps、数据库）的原始日志、遥测数据和性能指标。系统执行全面的根因分析，对问题进行等级划分，并生成可操作的、详细的修复计划，极大缩短了故障排除时间。
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