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工业控制异常检测

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

通过建模SCADA轮询模式、分析Modbus/DNP3/OPC UA流量并关联历史库过程数据，利用机器学习在OT环境中部署异构异常检测，识别恶意设备和物理过程的偏差。

SCADA系统攻击检测

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

通过工业协议异常、OT专用IDS和历时器数据分析，识别中间人攻击、PLC非法命令注入、HMI篡改及控制通信拒绝服务等SCADA威胁。

Modbus协议异常检测

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

通过 Zeek、Suricata OT 规则以及 Python 马尔可夫模型，在被动采集的 Modbus/TCP 和 RTU 流量中检测功能码、寄存器、时序与客户端授权等异常，辅助工业控制系统安全监测。

斯塔克斯网络攻击检测

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

通过分析多阶段的 Stuxnet 式攻陷链路、监控 PLC 逻辑完整性、捕捉工程工作站妥协信号，并结合物理过程模型与独立传感器交叉验证，及时发现隐藏在工业控制系统中的伪造与篡改行为。

Tofino工业防火墙部署

implementing-ics-firewall-with-tofino

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

使用贝尔登/赫希曼 Toﬁno 工业防火墙，在 PLC/SCADA 前端部署区域级 DPI 策略，对 Modbus、EtherNet/IP、OPC、S7comm 通信实施细粒度访问控制并融入变更管理。

IEC 62443 OT 安全区划

implementing-iec-62443-security-zones

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

涵盖基于 IEC 62443-3-2 的 OT 安全域与通道设计，包括风险驱动的区域划分、安全级别目标制定、通道控制、工业防火墙微分段以及通过流量分析与渗透测试验证架构。

OT网络分段部署

implementing-network-segmentation-for-ot

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

指导OT团队基于普渡模型设计并落地网络分段，涵盖VLAN划分、工业协议防火墙、DMZ及迁移控制，确保关键系统隔离的同时保持业务通信。

Nozomi OT网络流量分析

implementing-ot-network-traffic-analysis-with-nozomi

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

部署Nozomi Guardian传感器被动监控OT网络流量，提供资产可视化、行为异常与漏洞检测，并可结合Vantage、Fortinet、Splunk与ServiceNow等SOC工具，满足工业控制系统的安全监控需求且不干扰运行。

Salesforce Apex 代码质量指南

salesforce-apex-quality

github/awesome-copilot

本指南提供了一套全面的Apex代码开发最佳实践和质量检查清单。它涵盖了从性能优化（防止循环中的SOQL/DML）、安全控制（CRUD/FLS，防止注入）、到架构设计（共享模型，触发器设计）的各个方面。通过严格遵循这些规范，可以确保开发的Apex代码既健壮又安全，具备工业级水准。

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