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智能工具调用可靠性保障

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这是一个为AI智能体设计的先进可靠性封装层。它能实时监控工具调用过程，自动处理和恢复多种失败场景，例如JSON截断、API超时、速率限制或多步骤链条中断。通过故障分类、检查点恢复和学习机制，确保复杂的、依赖外部工具的智能体工作流能够保持高度的稳定性和鲁棒性。
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安卓恶意软件静态分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能用于对安卓恶意软件（APK）进行全面的静态分析。它利用androguard和apktool等专业工具，对资源进行反编译，检查清单文件，从而在不执行文件的情况下，识别出危险的权限组合、代码混淆模式、动态代码加载机制和可疑API调用。适用于安全分析师和威胁猎人构建检测规则和进行样本分类。
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结构化事件响应手册开发

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南系统性地指导如何构建结构化的事件响应手册（Playbook）。内容涵盖从事件分类、决策树、升级流程到具体的遏制、清除和恢复步骤。适用于成熟化事件响应体系、满足合规审计要求，并实现与SOAR平台的自动化集成。
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钓鱼邮件报告自动化处置工作流

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
187
本方案指导用户在邮件客户端部署钓鱼邮件报告按钮，构建安全反馈闭环。通过与SOAR平台集成，系统能对报告的可疑邮件进行自动化分级和处置，包括IOC提取、沙盒分析和威胁情报比对。这实现了威胁的快速分类、自动加固（如批量撤回、阻止发件人），并及时向用户提供反馈，极大提升了整体安全防御能力。
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勒索软件事件响应手册

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本手册为安全运营中心（SOC）提供了一个全面的勒索软件事件响应流程，覆盖了从检测到遏制、取证和恢复的完整生命周期。它提供了详细的SIEM查询、事件分类决策树、EDR隔离和网络封锁步骤，严格遵循NIST CSF和MITRE ATT&CK框架，帮助团队标准化响应流程。
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威胁指标收集与分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能包提供了一个系统化的框架，用于在安全事件发生前后收集、分类和富集威胁指标（IOCs）。它涵盖了网络、主机、邮件等多种来源的证据，并使用STIX/TAXII标准格式化数据，支持威胁情报的共享、安全系统（SIEM/EDR）的自动化防御构建与阻断。
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检测未经授权的云服务使用

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能通过解析代理日志、DNS查询日志和网络流数据，旨在识别组织内部未经授权的SaaS和云服务（即影子IT）。它利用数据科学方法进行流量聚合、域名分类和风险评分，帮助安全团队进行全面的安全审计，并生成可执行的发现报告和整改建议。
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API安全态势管理引擎

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API安全态势管理（API-SPM）系统，用于持续发现、分类和风险评分所有API（包括内部、外部、合作伙伴和影子API）。它聚合了来自DAST、SAST、SCA和运行时监控的各项安全发现，提供了一个统一的、连续的企业级API风险和合规视图。
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AWS Macie数据敏感信息分类

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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Amazon Macie是AWS提供的全托管服务，它利用机器学习和模式匹配技术，用于发现、分类和保护存储在Amazon S3中的敏感数据（如PII、财务信息和凭证）。该工具能自动识别多种敏感数据类型，帮助用户进行深入的云数据防泄漏和合规审计。
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云端敏感数据保护与治理

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
365
本指南详细介绍了使用亚马逊Macie、Google Cloud DLP等主流工具，在云存储、数据库和数据管道中实现数据丢失防护（DLP）的流程。它可以自动发现、分类、去标识化和保护敏感数据（PII、PHI）。这对于满足GDPR、HIPAA、PCI DSS等全球合规性要求，并构建完善的云数据治理体系至关重要。
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钻石模型入侵行为分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
371
本技能实现了钻石模型（Diamond Model）分析框架，提供了一个结构化的方法来分析复杂的网络入侵事件。它支持程序化地关联和分类事件，基于攻击者、能力、基础设施和受害者这四个核心要素。主要功能包括构建活动链、识别枢纽点和生成完整的威胁情报报告。
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基于EPSS的漏洞风险优先级排序

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该功能通过查询FIRST的EPSS API，获取CVE的实时漏洞利用概率得分。它帮助安全团队超越传统的CVSS严重性评估，实现基于风险的漏洞优先级排序。用户可以根据漏洞被实际利用的可能性，高效地对漏洞进行分类和处理，确保资源集中在最迫切需要修复的缺陷上。
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