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构建高级C2重定向基础设施

building-c2-redirector-infrastructure
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
413
本技能指导如何架构和部署高弹性、低可追溯性的C2重定向基础设施。通过利用Nginx和Apache等工具，创建中间代理层，可根据定制的C2流量模型（Malleable Profile）精确过滤和转发信标流量，从而隐藏真实的指挥控制服务器（C2），实现对抗蓝队检测和封禁，并应用域名伪装等高级安全操作（OPSEC）。
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持续LLM红队测试与安全加固

continuous-llm-red-teaming-with-promptfoo
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
309
本技能旨在将LLM红队测试集成到CI/CD流程中，实现LLM应用的自动化回归安全测试。它利用Promptfoo和DeepTeam，自动检测并阻止因提示词修改或模型升级而导致的越狱、提示注入等安全漏洞，确保LLM应用的持续安全性。
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基于护栏的LLM防御系统

defending-llms-with-guardrails
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
294
本技能详细介绍了为生产级大型语言模型（LLM）部署运行时安全防御机制。它涵盖了使用多个主流护栏系统（如Llama Guard、NeMo Guardrails和LLM Guard），用于检测和阻止对抗性攻击，包括越狱（Jailbreaks）、提示注入和有害内容。旨在为实际部署提供一套全面的、深度防御的安全策略。
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使用Falco检测容器运行时威胁

detecting-container-runtime-threats-with-falco
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
58
本技能指导用户使用Falco和eBPF技术，在Kubernetes和Docker环境中编写和部署自定义安全规则。它能够实时、高效地检测容器逃逸、命名空间滥用、特权挂载以及各种系统调用异常等运行时威胁，是强化DevSecOps流程和提升容器安全态势的核心工具。
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检测数据和模型投毒攻击

detecting-data-and-model-poisoning
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
397
本技能旨在贯穿整个机器学习生命周期，检测数据投毒和模型后门攻击。它通过检查数据来源完整性、识别标签错误（使用Cleanlab），并利用激活聚类和谱特征分析（ART）来检测模型中的恶意触发器或被篡改的权重，保障ML供应链安全。
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检测依赖混淆攻击

detecting-dependency-confusion
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
377
本技能旨在检测和预防跨多个包生态系统（npm, PyPI, Maven等）的依赖混淆攻击。它通过枚举内部包名，识别哪些私有包名未在公共注册中心注册，从而被攻击者劫持。该方法提供了检测和预防双重能力，用于强化CI/CD流水线和软件供应链的安全。
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图日志中检测攻击性身份目录工具

detecting-entra-offensive-tools-in-graph-logs
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
460
本技能提供用于Microsoft Sentinel/Log Analytics的高级威胁狩猎逻辑。它通过分析AADGraphActivityLogs和MicrosoftGraphActivityLogs，检测ROADtools、AADInternals和AzureHound等攻击性Entra ID工具留下的独特指纹和行为模式。它不仅检测特定的User-Agent字符串，还能识别出绕过伪造行为的端点扫描模式，帮助安全运营中心识别基于有效账户的攻击行为。
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固件完整性与安全启动审计

detecting-secure-boot-bypass
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
379
本技能提供了一个全面的跨平台固件安全审计工作流。它用于检测高级威胁，如引导程序攻击（Bootkits）和安全启动绕过，通过验证平台信任链的完整性。主要功能包括确认安全启动状态、评估DBX撤销列表的有效性及应用情况，并利用专业工具检查关键EFI变量的保护状态，适用于硬件安全评估和取证取证。
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软件包拼写错误与仿冒检测

detecting-typosquatting-packages
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
308
本技能用于在安装前主动检测软件包名称中的拼写错误、品牌仿冒或恶意变体（即“拼写错误植入”攻击）。它支持跨npm、PyPI和crates.io等主流生态系统，通过先进的算法和专业工具，帮助开发者在软件供应链层面防御潜在的安全漏洞，是CI/CD安全门的关键组件。
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云环境攻击模拟与红队演练

emulating-cloud-attacks-with-stratus-red-team
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
160
Stratus Red Team是一款用于检测工程和红蓝对抗演练的开源工具。它能程序化地模拟在AWS、Azure、GCP和Kubernetes等主流云平台上，颗粒度化、有文档记录的攻击技术。其核心用途是验证现有安全检测规则（如CloudTrail/GuardDuty）的有效性，通过安全、可逆的方式模拟真实攻击行为，并确保测试结束后所有资源都能被彻底清理。
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云安全攻击路径枚举与评估

enumerating-cloud-with-cloudfox
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364
CloudFox是一款用于授权云渗透测试的开源工具，旨在从攻击者视角全面映射AWS和Azure环境中的攻击路径。它能发现可利用的误配置、暴露的密钥和权限，特别是识别跨角色的信任关系（AssumeRole），帮助安全评估人员建立全面的环境认知，进行深入的系统安全评估。
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容器逃逸至宿主机

escaping-containers-to-host
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用于模拟受控环境下的容器逃逸攻击，旨在突破容器隔离边界，在底层宿主机操作系统上获取最高权限。本技能涵盖了利用特权容器配置错误、挂载宿主机目录、或利用runC/containerd的已知漏洞，评估系统安全边界的有效性。适用于专业渗透测试和安全基线验证。
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