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开源情报威胁行为者画像分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
197
本技能提供了一个系统化的方法，利用开源情报（OSINT）构建全面的威胁行为者档案。它涵盖了从多个公开来源收集、关联和分析数据（如供应商报告、暗网论坛等）的过程，能够将对手的TTP映射到MITRE ATT&CK，评估动机，从而生成结构化的报告，用于主动防御和归因分析。
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进程空洞检测技术

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
322
本技能详细介绍了进程空洞（Process Hollowing）检测方法，需要结合内存取证和EDR数据。通过分析内存映射区域和父子进程异常，用于发现无文件恶意软件和高级的防御规避技术。
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MITRE ATT&CK检测覆盖映射

implementing-mitre-attack-coverage-mapping
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
211
本方法论为SOC团队提供了一个以对抗者为中心的评估框架，用于衡量安全检测能力。通过系统性地映射现有SIEM规则和数据源，可识别关键的检测漏洞，优先制定规则开发，并持续衡量安全运营中心的防御成熟度。
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检测横向移动战术

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
424
本技能用于检测攻击者在初始入侵后执行的横向移动战术，并将行为映射到 MITRE ATT&CK TA0008。它通过关联Windows事件日志、Sysmon遥测数据、网络流和端点日志，来识别诸如凭证传递（Pass-the-Hash）、PsExec、WMI利用、RDP跳板和SMB扩散等可疑内部活动。
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OpenPI 微调与推理

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
78
涵盖 OpenPI pi0 系列模型（pi0、pi0-fast、pi0.5）在机器人操控任务上的微调与推理，提供从配置、数据映射、归一化统计到 JAX/PyTorch 训练、检查点转换以及 WebSocket 策略推理服务的完整流程，适用于 ALOHA、DROID、LIBERO 等评估场景。
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自动化GDPR数据主体访问权处理

implementing-gdpr-data-subject-access-request
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
424
本工具提供端到端的GDPR数据主体访问请求（DSAR）自动化解决方案。它涵盖身份验证、利用正则表达式和NER在不同数据源（数据库、文件）中发现个人身份信息（PII），并将数据映射到GDPR第15条要求的七大信息点，从而确保合规且可审计地响应数据主体请求。
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隐私影响评估自动化工具

performing-privacy-impact-assessment
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
163
本工具自动化了隐私影响评估（PIA/DPIA）的整个流程。它能系统地进行数据流映射、隐私风险评分（遵循NIST PRAM和ICO DPIA标准），并检查是否符合GDPR、CCPA/CPRA等多地法规要求。适用于新系统上线或进行监管审计，帮助企业确保数据隐私合规。
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AI安全评估专家

ai-security
alirezarezvani/claude-skills
335
定向评估AI/LLM系统，检测提示注入、越狱、模型反演、数据投毒和代理工具滥用，结合MITRE ATLAS映射与签名检测并支持护栏推荐。
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UniProt蛋白质数据库查询与分析

uniprot-database
sickn33/antigravity-awesome-skills
185
用于访问和查询UniProt蛋白质数据库，这是蛋白质序列和功能信息领域的权威资源。支持通过名称、基因或访问号搜索蛋白质，检索FASTA格式序列，实现跨数据库ID映射（如Ensembl, RefSeq），并分析GO术语等功能注释，是生物信息学数据分析的核心工具。
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搜索引擎优化指南

seo
affaan-m/everything-claude-code
191
审查抓取、元数据、结构化数据与核心性能指标，并规划关键词映射、内链与站点地图改进，帮助稳定提升搜索可见度。
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生物信息学数据分析

bioservices
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
437
这是一个功能全面的Python库，为超过40个主要的生物信息学网络服务和数据库提供了统一的编程接口。它专为复杂的生物学工作流设计，支持跨数据库查询（如UniProt、KEGG、ChEMBL）、ID映射、蛋白质序列检索、通路分析以及运行BLAST等序列相似性搜索，极大地简化了来自多个生命科学资源的数据集成过程。
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临床深度学习流程工具

pyhealth
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
130
PyHealth是一个用于临床深度学习的Python工具包，旨在处理电子病历（EHR）、生理信号和医学影像等多模态数据。它基于稳定的五阶段流水线（数据集→任务→模型→训练器→指标），支持用户在医疗领域执行复杂的预测任务，例如预测死亡率、推荐药物、睡眠分期，以及进行ICD/ATC等医疗代码交叉映射。
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