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蓝牙低功耗安全评估与攻击检测

detecting-bluetooth-low-energy-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
236
本技能用于进行授权的蓝牙低功耗（BLE）安全评估。它系统地指导用户检测和分析各种BLE安全攻击，包括嗅探、中间人攻击、重放攻击和GATT枚举滥用。工作流程涉及使用专业嗅探器进行数据包捕获、通过Python/bleak枚举服务和特征，并使用如crackle等工具进行加密强度分析。
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深度伪造语音检测与反欺诈系统

detecting-deepfake-audio-in-vishing-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能用于检测语音钓鱼（vishing）攻击中使用的AI生成深度伪造音频。它通过提取MFCC、频谱质心等关键声学特征，并利用机器学习模型进行分类判断，以确定录音的真实性。支持批量取证分析，生成信心评分和详细报告，是网络安全和反欺诈调查的关键工具。
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使用Zeek日志检测横向移动活动

detecting-lateral-movement-with-zeek
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了如何分析Zeek网络日志（包括SMB、NTLM、DCE/RPC等），以检测攻击者在网络内部的横向移动行为。通过识别管理员共享访问、账户喷洒和远程服务执行等关键指标，为事件响应和网络取证提供重要的线索。
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通过事件关联检测NTLM重放攻击

detecting-ntlm-relay-with-event-correlation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本框架通过关联Windows安全事件4624（登录类型3）来检测Active Directory环境中的NTLM重放攻击。它识别关键指标，包括IP地址与主机名不匹配、Responder/LLMNR嗅探痕迹以及SMB/LDAP签名未强制执行的情况，为T1557.001提供了全面的威胁检测能力。
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实时勒索软件加密行为检测

detecting-ransomware-encryption-behavior
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本系统结合熵值分析、文件I/O监控和行为启发式规则，实时检测勒索软件的加密行为。它能识别异常的大规模文件修改模式、数据熵值突然升高（指示加密）以及删除卷影副本等可疑进程活动，适用于构建高级的EDR防御层。
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无服务器函数注入检测与防御

detecting-serverless-function-injection
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本技能旨在全面检测和防御无服务器环境（如AWS Lambda）中的代码注入和权限提升攻击。它结合了静态代码分析（查找`eval`、`exec`等危险函数）、事件源监控（S3、SQS、API Gateway）和IAM权限审计，构建了完整的云安全防御体系，有效保护无服务器应用免受恶意攻击。
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检测包注册表拼写错误攻击

detecting-typosquatting-packages-in-npm-pypi
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该工具用于检测npm和PyPI包注册表中的拼写错误包。它通过分析包名相似度（如Levenshtein距离）、发布日期和下载量异常信号，帮助用户识别潜在的恶意或误拼依赖，从而增强软件供应链的安全性。
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临床病历系统开发最佳实践

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affaan-m/everything-claude-code
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这是一份详细的指南，用于构建可靠的电子病历（EMR）和电子健康记录（EHR）系统。它涵盖了患者安全协议、结构化临床工作流、药物相互作用检测、审计追踪和可访问性标准等关键领域。适用于开发高可靠性、高合规性的医疗IT解决方案。
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HuggingFace 视觉模型训炼

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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通过 Hugging Face Jobs 在托管 GPU 上微调或训练目标检测、图像分类与 SAM/SAM2 分割模型，自动验证数据集并将成果保存到 Hugging Face Hub，无需本地 GPU。
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DCOM横向移动行为检测

hunting-for-dcom-lateral-movement
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本技能用于主动检测DCOM协议滥用导致的横向移动行为。通过关联Sysmon进程创建事件、网络连接记录、WMI和RPC流量，可以精准识别攻击者利用特定COM对象执行远程命令，是安全威胁狩猎和红队演习的关键检测手段。
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网络入侵检测：诱饵代币部署

implementing-canary-tokens-for-network-intrusion
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导安全人员如何部署DNS、HTTP和AWS API Key等多种“诱饵代币”（Canary Tokens）。这些代币作为网络环境中的数字绊线，用于检测攻击者在进行侦察或横向移动时的异常行为。通过Webhook实时触发警报，实现主动、低误报率的入侵检测。
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大语言模型安全防护护栏

implementing-llm-guardrails-for-security
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该工具为大型语言模型（LLM）应用提供全面的输入和输出安全防护层。它能实时拦截用户输入中的恶意攻击（如提示注入），检测并过滤敏感个人信息（PII）和有害内容。同时，它还能验证模型的输出是否准确、结构化，有效防止幻觉和数据泄露，确保AI应用的安全性与合规性。
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