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技能安全扫描器

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在采用代理技能前扫描其安全问题，识别提示注入、恶意代码、过度权限、秘密泄露与供应链风险，并输出结构化 JSON 以便人工复核。

攻击活动归因分析

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帮助SOC分析员通过Diamond模型与ACH对基础设施、TTP、恶意代码、时间与语言痕迹进行证据分析，从而提升网络攻击活动归因的信心。

Office宏恶意代码分析

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通过 olevba、oledump 及 VBA/XLM 反混淆工具分析 Word/Excel/PowerPoint 中的恶意宏，提取下载链路、持久化和反分析手法，辅助文档级威胁溯源。

供应链恶意软件分析

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通过比较被篡改的二进制与合法版本、识别植入代码、校验签名并重构感染链，帮助团队掌握供应链恶意软件事件的范围并编写检测规则。

恶意软件事件响应

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引导安全团队在企业端点上发现、分析、遏制并清除恶意软件，同时完成恢复、IOC共享与防御规则更新，适用于恶意代码感染的应急处置流程。

JavaScript 恶意代码反混淆

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在分析钓鱼页面、网购刷卡木马或 dropper 垃圾邮件附件的混淆 JavaScript 时，按照提取脚本、屏蔽反调试、解码字符串等流程揭露真实恶意逻辑。

PowerShell 恶意软件解混淆

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结合 AST 静态分析、动态 Invoke-Expression 跟踪与 PSDecode/PowerDecode 工具，对多层 PowerShell 混淆恶意代码进行迭代拆解，还原载荷与 C2 基础设施，助力事件响应与检测规则构建。

感染系统恶意软件清除流程

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

指导应急响应人员逐步清理感染主机的恶意代码，涵盖持久化查找、样本清除、凭据重设、漏洞修补与扫描验证，确保消除威胁并防止攻击者复发。

Volatility3 内存取证实战

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

使用Volatility3插件自动分析Windows、Linux和macOS内存镜像，检测代码注入、隐匿进程、rootkit、凭证窃取和异常网络连接，帮助安全评估与响应团队迅速识别恶意活动。

检测无服务器函数注入

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

通过静态代码分析、CloudTrail 事件关联、IAM 审计与运行时监控，识别 Lambda/Azure/Google 无服务器函数中来自 API Gateway、S3、SQS、DynamoDB 等事件源的注入失陷、恶意图层和权限提升路径。

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