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检测恶意 npm 包

detecting-malicious-npm-packages
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
105
该工具提供了一个完整的流程和工具集（结合GuardDog），用于对npm包和依赖树进行分级检测。它专注于静态分析安装脚本，旨在检测凭证泄露、反向Shell和蠕虫行为等恶意指标，从而有效防御软件供应链攻击。
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通过API检测模型提取攻击

detecting-model-extraction-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
103
本技能提供一套完整的框架，用于检测模型窃取、成员推断和模型反演等高级AI攻击。其核心在于监测推理API的查询模式、分析置信度暴露，并实施防御机制，以保护模型知识产权和训练数据隐私。
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固件完整性与安全启动审计

detecting-secure-boot-bypass
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
379
本技能提供了一个全面的跨平台固件安全审计工作流。它用于检测高级威胁，如引导程序攻击（Bootkits）和安全启动绕过，通过验证平台信任链的完整性。主要功能包括确认安全启动状态、评估DBX撤销列表的有效性及应用情况，并利用专业工具检查关键EFI变量的保护状态，适用于硬件安全评估和取证取证。
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软件包拼写错误与仿冒检测

detecting-typosquatting-packages
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
308
本技能用于在安装前主动检测软件包名称中的拼写错误、品牌仿冒或恶意变体（即“拼写错误植入”攻击）。它支持跨npm、PyPI和crates.io等主流生态系统，通过先进的算法和专业工具，帮助开发者在软件供应链层面防御潜在的安全漏洞，是CI/CD安全门的关键组件。
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云环境攻击模拟与红队演练

emulating-cloud-attacks-with-stratus-red-team
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160
Stratus Red Team是一款用于检测工程和红蓝对抗演练的开源工具。它能程序化地模拟在AWS、Azure、GCP和Kubernetes等主流云平台上，颗粒度化、有文档记录的攻击技术。其核心用途是验证现有安全检测规则（如CloudTrail/GuardDuty）的有效性，通过安全、可逆的方式模拟真实攻击行为，并确保测试结束后所有资源都能被彻底清理。
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Hayabusa数字取证时间线生成器

generating-forensic-timelines-with-hayabusa
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这款工具基于Sigma规则，专为数字取证和事件响应（DFIR）设计。它可以分析多个Windows EVTX事件日志文件，运用强大的规则库来检测可疑活动。它将海量原始日志数据提炼为一个单一的、按时间排序的事件线，并附带严重性级别和MITRE ATT&CK映射，极大地加速了安全分析师的取证和威胁狩猎流程。
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EFI分区引导木马狩猎

hunting-bootkits-in-efi-system-partition
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本技能用于主动固件取证和高级威胁狩猎。它旨在分析EFI系统分区（ESP），检测操作系统启动前阶段的复杂持久性威胁，如UEFI引导木马。通过比对黄金基线哈希、验证安全启动签名、YARA扫描和检测ESP结构异常，从而发现恶意木马。
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检测SaaS单点登录令牌滥用

hunting-saas-sso-token-abuse
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本技能指南专注于身份安全领域的威胁狩猎和检测工程。它旨在检测高级的SSO和OAuth令牌滥用行为，例如“Pass-the-Cookie”和会话重放攻击。适用于调查攻击者如何利用窃取的会话令牌（而非密码）在多SaaS服务间进行横向移动，帮助构建完善的防御体系。
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使用OpenCTI建模网络威胁

modeling-threats-with-opencti
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本教程展示如何使用pycti Python客户端，在OpenCTI平台上构建结构化的威胁情报知识图谱。它能将威胁行为者、入侵集合、战役和TTPs等分散的威胁信息，统一建模为符合STIX 2.1标准的知识图谱。该技能有助于分析师将来自不同来源的碎片化数据关联起来，构建出完整、可查询的攻击者画像，实现高级威胁狩猎和检测工程。
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运行Havoc C2进行高级红队对抗

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本技能用于部署和操作Havoc C2框架，执行高级红队对抗。它利用Yaotl配置文件生成高度规避的Agent，模拟了间接系统调用和休眠混淆等先进技术。涵盖了完整的红队测试生命周期，从C2搭建、载荷生成到后渗透和横向移动，适用于模拟高级威胁对手行为和验证EDR检测能力。
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MISP威胁情报运营与检测自动化

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本技能指导您完成威胁情报的完整生命周期管理，将MISP获取的原始IOC（入侵指标）转化为可执行的安全检测规则。它涵盖了威胁源的筛选、利用警告列表减少误报（FP），并自动化生成适用于Suricata、Sigma和Wazuh的检测规则。帮助您将MISP从一个数据存储库，升级为一个主动的检测引擎。
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PyRIT：多轮LLM对抗攻击编排

orchestrating-llm-attacks-with-pyrit
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PyRIT是一个开源的AI红队测试工具，用于自动化地对对话式大语言模型（LLM）进行多轮对抗性测试。它模拟了真实攻击者的行为，通过“攻击模型”和“评分模型”的协作循环，实现渐进式（Crescendo）或分支式（TAP）的攻击链。该工具旨在检测LLM在状态化对话中可能存在的复杂安全漏洞，例如提示注入和越狱。
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