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安全审计概览
security-audit
davepoon/buildwithclaude
242
通过 Centinela(QA)执行全面安全审计,涵盖 OWASP Top 10、依赖漏洞、秘密扫描,并输出结构化报告与交付内容。
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结构化数据标记生成与分析
seo-schema
AgriciDaniel/claude-seo
471
专业的结构化数据(Schema Markup)生成和分析工具。它能扫描网页内容,检测、验证并生成符合Schema.org标准的结构化数据,主要推荐JSON-LD格式。功能包括识别页面类型、检查所有必需属性,并提供文章、本地商家等多种模板,帮助用户显著提升页面的搜索引擎优化(SEO)效果。
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品牌提及权威扫描器
geo-brand-mentions
zubair-trabzada/geo-seo-claude
207
扫描YouTube、Reddit和维基百科上的品牌提及,评估AI系统引用概率并生成品牌权威评分与平台优化建议。
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API网关日志安全分析
analyzing-api-gateway-access-logs
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
450
该工具用于解析API网关(如AWS, Kong, Nginx)的访问日志,旨在检测常见的API安全漏洞和攻击行为。通过使用pandas进行统计分析,可以识别包括BOLA/IDOR漏洞、凭证扫描、速率限制绕过和注入攻击等多种威胁,适用于安全运营和威胁狩猎场景。
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使用Volatility3检测堆喷射攻击
analyzing-heap-spray-exploitation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
400
本技能详细指导如何利用Volatility3工具箱,从内存转储文件(memory dumps)中检测和分析堆喷射攻击。通过扫描和分析NOP序列、可执行的异常内存分配区域以及嵌入的Shellcode,帮助安全分析师和取证人员识别内存利用和代码执行攻击的关键痕迹。
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Linux内核Rootkit分析与取证
analyzing-linux-kernel-rootkits
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
65
本技能提供一套完整的Linux内核Rootkit检测流程。它结合了使用Volatility3对内存转储文件进行内存取证,以及对/proc和/sys视图的交叉分析和实时的系统扫描(如rkhunter)。核心功能包括检测被钩制的系统调用表、发现隐藏的内核模块以及识别系统结构篡改。
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使用Autoruns自动化恶意软件持久性分析
analyzing-malware-persistence-with-autoruns
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
433
本技能提供了一套完整的恶意软件持久性分析流程。通过自动化脚本调用Autoruns工具,系统扫描Windows系统上数百个自启动扩展点(ASEPs),包括注册表、服务和计划任务。它能够标记出未签名文件、可疑路径或危险的命令行为,是进行安全事件响应和威胁狩猎的关键技术。
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使用Netflow分析网络流量数据
analyzing-network-flow-data-with-netflow
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
321
该工具用于解析NetFlow v9和IPFIX记录,进行深入的网络安全分析。它通过构建流量基线和应用统计学方法,帮助用户调查安全事件。核心功能包括检测端口扫描、数据泄露行为、C2信标模式以及网络流量的总体异常波动。
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Linux持久化机制检测
analyzing-persistence-mechanisms-in-linux
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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这是一个用于网络安全威胁狩猎和事件响应的综合技能。它系统地扫描Linux系统,用于检测攻击者设置的各种持久化后门,包括可疑的crontab任务、未经授权的systemd服务、LD_PRELOAD劫持、配置文件篡改和SSH密钥后门。通过关联auditd日志,生成详细的入侵时间线。
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网络日志入侵分析
analyzing-web-server-logs-for-intrusion
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
494
本工具提供了一个全面的框架,用于分析Web服务器日志(Apache/Nginx)以检测各种安全威胁。它利用高级正则表达式匹配OWASP攻击签名,识别SQL注入、本地文件包含和目录遍历尝试,并进行行为分析以检测暴力破解和Web扫描器指纹。系统使用GeoIP丰富数据以进行源头归属,为SOC分析师生成优先级的报告。
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自动化恶意软件分析流水线
building-automated-malware-submission-pipeline
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
193
用于构建全面的自动化恶意软件分析流水线。该工具能从EDR和邮件网关等多个源头收集可疑文件,自动提交至沙箱和多引擎扫描器,并生成详细的威胁判定和IOCs。适用于需要扩大高容量恶意软件初筛和事件响应能力的安全运营中心(SOC)团队。
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使用GitLab构建DevSecOps流水线
building-devsecops-pipeline-with-gitlab-ci
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
449
本指南详细介绍了如何使用GitLab CI/CD构建端到端的DevSecOps安全流水线。它集成了SAST、DAST、容器镜像扫描、依赖安全扫描和密钥检测等关键安全检查,将安全能力前置到开发流程早期。通过实施此管道,团队能够实现安全左移,从而在部署前发现并修复漏洞,确保应用的安全性和合规性。
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