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搜索 攻击工具 ，共找到 129 条记录
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AI智能体技能安全审计

skill-audit
sickn33/antigravity-awesome-skills
182
这是一个零信任的AI智能体技能预安装安全审计工具。它提供六阶段的深度安全审查，用于在用户安装任何第三方技能前，系统地检测潜在的恶意代码、凭证泄露、指令覆盖和供应链攻击，是保障AI系统安全的关键防护层。
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API侦察与文档审计

api-recon-and-docs
yaklang/hack-skills
216
这是一个全面的API侦察和文档审计工具。适用于API安全测试的初期阶段，旨在枚举所有可达的端点、提取API模式（Schema）、识别隐藏版本（如v1, v2, mobile），并发现REST、GraphQL或移动API中的未记录参数或字段。帮助全面绘制攻击面图。
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DeFi攻击模式专家手册

defi-attack-patterns
yaklang/hack-skills
81
本手册提供一份关于去中心化金融（DeFi）高级漏洞利用的详尽Playbook。内容涵盖闪电贷机制、价格预言机操纵、MEV捕获策略（如夹层攻击），以及治理和智能合约的各类底层漏洞，是安全审计和风险评估的必备工具。
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LLM提示词注入攻击手册

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yaklang/hack-skills
100
本手册提供了一份专业的LLM提示词注入攻击剧本，涵盖了所有高级攻击技术。包括直接指令覆盖、通过外部数据源污染（如RAG），以及利用工具和函数调用链进行数据窃取和绕过安全机制。适用于AI应用的深度安全测试与防御加固。
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威胁行为者基础设施追踪

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
391
该工具用于发现和绘制攻击者控制的基础设施资产，如C2服务器、钓鱼域名和漏洞利用主机。它通过结合被动DNS、证书透明日志、Shodan/Censys扫描和网络指纹技术（JARM/JA3S），实现深度关联分析，为威胁情报和网络安全调查提供强大的支持。
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Entra ID云身份渗透测试工具

attacking-entra-id-with-roadtools
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具套件是用于授权的Microsoft Entra ID（Azure AD）红队测试的强大攻击工具。它结合了ROADrecon进行全面的目录枚举（包括用户、组、策略和应用），以及提供离线GUI；同时使用roadtx执行高级令牌获取、交换和主刷新令牌（PRT）滥用。适用于进行云身份发现和令牌攻击。
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攻击OAuth设备代码和授权钓鱼

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该工具用于授权红队演练，模拟OAuth 2.0设备代码和非法授权钓鱼攻击，攻击Microsoft Entra ID。它展示了攻击者如何通过诱骗受害者在真实的微软登录页面授权，从而绕过多因素认证（MFA）并窃取访问和刷新令牌。适用于验证条件访问和令牌保护控制。
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AADInternals：Entra ID安全审计

auditing-entra-id-with-aadinternals
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南介绍了使用强大的AADInternals PowerShell工具包，对Microsoft Entra ID、Azure AD和AD FS环境进行防御性安全审计。功能包括未认证的租户侦察、获取各种Microsoft API的访问令牌，以及关键的联邦回门（Golden SAML）测试。本工具用于受授权的红队评估，旨在绘制外部攻击面，并验证身份基础设施的加固程度。
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Coercer与PetitPotam强制认证技术

coercing-authentication-with-coercer-petitpotam
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能描述了利用Coercer和PetitPotam等工具，通过模拟RPC接口的强制认证技术（如MS-EFSR），迫使域控制器对攻击者监听器进行认证。该技术可完成完整的强制认证-重放链，攻击目标包括AD CS或LDAP服务，最终目的是实现域域控制器级别的权限提升和控制。
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检测数据与模型投毒攻击

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具提供一套全面的解决方案，用于检测机器学习系统中的数据投毒、模型后门和供应链安全漏洞。它利用ART工具箱进行激活聚类和谱指纹分析，同时结合Cleanlab进行标签质量校验，并通过哈希验证和safetensors格式强制执行模型完整性。适用于模型训练前、部署前及整个生命周期安全审计。
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检测依赖混淆和供应链攻击

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了一套全面的框架，用于检测和预防依赖混淆（Dependency Confusion）这一关键的供应链漏洞。它指导用户枚举内部包名称，使用 `confused` 和 OWASP `dep-scan` 等工具扫描各类项目配置文件（npm, PyPI, Maven等），并实施注册表锁定和防御性包注册等预防措施，以杜绝攻击者劫持内部依赖。
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检测图日志中的攻击工具

detecting-entra-offensive-tools-in-graph-logs
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本技能提供先进的威胁搜寻查询，用于Microsoft Sentinel/Log Analytics。它旨在检测流行的攻击性Entra ID枚举工具（如ROADtools、AADInternals和AzureHound）在MicrosoftGraphActivityLogs和AADGraphActivityLogs中的行为和字符串指纹。适用于调查可疑的Graph API活动、识别内部侦察，或构建检测规则以发现活跃的入侵。
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