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检测本地工具链滥用行为

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
199
本技能用于检测攻击者利用本地系统原生工具（如certutil, mshta, rundll32）执行恶意行为，以逃避传统安全检测。通过分析Sysmon进程遥测数据、父子进程关系和Sigma规则，帮助安全运营中心（SOC）进行威胁狩猎和深度安全事件调查，识别潜在的横向移动和数据窃取行为。
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Calico容器网络策略实现指南

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
160
本技能指导如何利用Calico的扩展网络策略（如GlobalNetworkPolicy）实现容器和命名空间级别的精细化流量控制。它支持零信任架构、跨命名空间策略和基于域名的出站规则，帮助构建安全隔离、满足严格合规要求的云原生网络架构。
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云环境取证调查工作流

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
182
这是一个用于AWS、Azure和GCP的综合云取证调查工作流。它指导用户如何收集和分析云环境中的关键证据，例如创建快照、捕获元数据和获取云原生日志（如CloudTrail、Activity Log），从而追踪未经授权的访问，进行安全事件响应。
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云安全事件遏制流程

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
264
本指南提供了一套针对AWS、Azure、GCP等主流云平台的云原生安全事件遏制流程。它详细指导用户如何撤销被盗用的IAM凭证、利用安全组和网络ACL隔离受损资源，并通过快照和策略执行来保护取证证据，有效阻止攻击者的横向移动。
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使用Falco进行云原生取证

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
487
本技能指导用户如何使用Falco在云原生环境中进行深度运行时威胁检测和取证。它利用Falco YAML规则监控系统调用，能够检测容器和Kubernetes集群中的关键安全事件，如Shell进程生成、文件篡改、网络异常以及权限升级。适用于事件响应、安全审计和验证容器运行时安全控制。
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云环境渗透测试指南

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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提供 AWS、Azure、GCP 云环境授权渗透测试流程，涵盖资产侦察、身份权限、存储暴露、无服务器与计算风险评估，借助 Pacu、ScoutSuite 等云原生工具执行。
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工业控制系统安全漏洞扫描

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
125
本工具用于编排操作技术（OT）和工业控制系统（ICS）环境的安全漏洞评估流程。它通过指导使用被动监测、原生协议查询和受控主动扫描等方法，确保在识别漏洞的同时，不会对关键工业流程或老旧控制器造成任何干扰或风险，是进行合规性审计的必备流程。
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渐进式网络应用开发指南

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本指南详细介绍了渐进式网络应用（PWA）的开发原理和实践步骤。它指导开发者如何集成应用清单和Service Worker等核心技术，帮助构建出具备离线访问能力、安装性强、用户体验接近原生应用的现代化网站。
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使用微软Defender保护Azure安全

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
293
本技能详细介绍了如何部署和配置Microsoft Defender for Cloud（CNAPP），作为云原生应用保护平台。它指导用户为Azure、多云和混合环境启用服务器、容器、数据库等各类工作负载的专业安全计划，管理安全评分，并配置如即时访问（JIT）等先进安全控制，实现全面的云工作负载保护。
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SwiftUI液态玻璃效果实现

swiftui-liquid-glass
sickn33/antigravity-awesome-skills
251
本技能旨在指导用户如何在SwiftUI中实现或审查符合iOS 26+规范的液态玻璃（Liquid Glass）视觉效果。它强调使用原生的Apple API，确保正确的修饰符顺序、兼容性回退机制，以及整体UI设计的流畅性和一致性，是实现前沿iOS界面设计的指南。
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Windows Shell脚本可靠性指南

windows-shell-reliability
sickn33/antigravity-awesome-skills
125
本指南详细介绍了在Windows系统上使用PowerShell和CMD执行命令的最佳实践。内容涵盖了处理路径空格、确保字符编码（如UTF-8）的可靠方法、使用原生Cmdlet、处理长路径限制，以及解决常见的脚本执行错误，帮助开发者构建健壮的Windows自动化脚本。
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AI原生元数据与溯源追踪

akf-trust-metadata
sickn33/antigravity-awesome-skills
282
AKF是一种为AI生成或修改的内容设计的原生元数据格式。它用于为文件（包括文档、图像和代码）添加信任分数、来源出处和合规元数据。该工具对于需要严格审计和验证数据来源的专业工作流至关重要，可确保内容符合《欧盟AI法案》、《HIPAA》等行业法规要求。
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