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模型上下文协议安全审计

auditing-mcp-servers-for-tool-poisoning
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
493
该技能用于对模型上下文协议（MCP）服务器及其工具元数据进行全面的安全审计。主要功能是检测复杂的供应链攻击，包括工具投毒（间接提示注入）、服务端请求伪造（SSRF）、工具阴影覆盖和未经认证的暴露。它适用于AI智能体栈的集成和持续安全审查。
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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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使用Plaso构建超级时间线

building-super-timelines-with-plaso
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
381
该技能指导如何使用Plaso工具集，将文件系统、注册表、日志、浏览器历史等海量且异构的数字取证证据源，统一构建成一个完整的、规范化的超级时间线。适用于事件响应、调查取证和关联分析，尤其擅长揭示时间戳篡改或日志清除等反取证行为。
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Coercer与PetitPotam强制认证技术

coercing-authentication-with-coercer-petitpotam
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
175
本技能介绍了如何利用Coercer和PetitPotam等工具，强制目标域控制器（DC）的机器账户向攻击者控制的监听器发起认证。通过利用多种RPC协议（如MS-EFSR），实现NTLM重放，最终可能通过AD CS Web Enrollment等服务，达成域控认证和域域渗透，是高级红队渗透测试中的关键步骤。
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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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部署蜜罐令牌和金丝雀令牌进行检测

deploying-honeytokens-and-canarytokens
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
453
本技能指导用户部署和使用蜜罐令牌（honeytokens）和金丝雀令牌（canarytokens）。这些装饰性凭证、文件和URL是高保真度的诱饵，旨在通过捕获任何未经授权的交互（如访问或使用），从而检测入侵、内部滥用或对手侦察行为，在攻击链深处提供早期、明确的预警。
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统一设计与品牌系统

design
nextlevelbuilder/ui-ux-pro-max-skill
204
这是一个全方位的综合设计技能，覆盖了从品牌识别到最终数字资产的整个创作流程。功能包括构建品牌身份、定义设计规范（Tokens）、UI组件样式、AI生成Logo、企业品牌识别程序（CIP）模版、专业演示文稿、多平台横幅设计和社交媒体图片制作。是专业图形和数字资产的统一中心。
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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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