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PLC固件安全分析

performing-plc-firmware-security-analysis

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

分析西门子、罗克韦尔、施耐德等PLC固件，查找硬编码凭据、不安全更新、后门、内存腐败与未记录接口等漏洞，结合静态、动态分析及基线校验识别篡改与完整性问题。

供应链攻击模拟

performing-supply-chain-attack-simulation

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

针对供应链攻击场景，运用编辑距离识别错字劫持、验证依赖混淆、校验包哈希并结合 pip-audit 漏洞扫描，便于安全测试、事故响应与控制验证。

强化无服务器函数安全

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

为 AWS Lambda、Azure Functions 和 Google Cloud Functions 提供最小权限 IAM、依赖扫描、密钥管理、事件校验与运行监控等硬化措施，避免注入、凭据泄露与供应链攻击。

CORS 配置安全检测

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

引导渗透测试人员检查 Web API 的 CORS 配置，验证 Origin 校验、预检响应和 Proof-of-Concept 能否在授权的测试中跨域访问敏感数据。

类型安全的AI代理

sickn33/antigravity-awesome-skills

PydanticAI 将 Pydantic 的类型校验带到 LLM 代理中，通过结构化输出、依赖注入与多模型接入，让 Python 团队在构建、测试和复用智能客服或流程机器人时保持正确性与可测性。

提示注入防御检测器

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

通过正则匹配、启发式评分和 DeBERTa 分类器检测针对大模型的提示注入攻击，可在请求到达模型前拦截或标记恶意输入，适配校验层、审计与安全响应场景。

临床决策支持系统模式

healthcare-cdss-patterns

affaan-m/everything-claude-code

提供可集成 EMR 的临床决策支持开发模式，涵盖药物交互、剂量校验、NEWS2 等评分及警报分类，确保患者安全核心功能零副作用可测试。

LLM 安全护栏构建

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

基于 NeMo Guardrails 的输入输出验证流水线，拦截提示注入、脱敏个人信息、执行策略、校验结构化输出，确保 LLM 服务在下游前保持安全合规。

模型护甲安全过滤

googleworkspace/cli

通过 Google Model Armor 命令行工具过滤用户生成内容，并借助模板化提示或响应清洗，帮助团队在自动化流程和参数校验中落实安全策略。

安全硬化开发指南

security-and-hardening

addyosmani/agent-skills

提供面向 Web 的安全开发准则，强调边界校验、认证与授权、防止注入、敏感数据保护以及 OWASP 风险防御，用于处理不受信任的输入、会话或第三方接口时。

安全洗牌JSON数据结构

shuffle-json-data

github/awesome-copilot

本工具具备数据工程师的角色，用于安全地随机重排JSON数组中的重复对象。在执行洗牌操作前，它会严格执行数据结构校验，确保所有对象具有一致的属性集，并且结构上不允许嵌套对象。这保证了在随机化过程中，数据的完整性和JSON的语法有效性不会受到任何破坏。

代理 OWASP ASI 合规校验

agent-owasp-compliance

github/awesome-copilot

根据 OWASP AI 代理安全十大风险审查项目代码，识别防护点与漏洞，输出合规报告，便于部署前评估、审计和安全改进，涵盖提示注入、工具治理、权限边界等控制。

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