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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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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
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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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生成与分析软件物料清单 (SBOM)
generating-and-analyzing-sboms
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
301
本技能提供完整的软件物料清单(SBOM)生命周期管理流程,涵盖了使用Syft生成符合CycloneDX和SPDX标准的清单。核心流程包括用Grype扫描和关联已知漏洞,在CI/CD中设置安全门禁,并通过Cosign对SBOM进行签名归档,是保障软件供应链安全和合规性的关键能力。
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Hayabusa数字取证时间线生成器
generating-forensic-timelines-with-hayabusa
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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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智能体AI工具调用安全防护
securing-agentic-ai-tool-invocation
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本技能提供了一套纵深防御框架,用于保护自主AI智能体工具调用过程。它核心实现了工具白名单、最小权限身份绑定和人工干预(HITL)机制,旨在防御提示注入和工具投毒等高级威胁,适用于需要严格合规和审计流程的AI应用场景。
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TPM度量启动与远程证明验证
validating-tpm-measured-boot-attestation
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本技能提供了一套完整的工作流,用于使用可信平台模块(TPM 2.0)验证系统启动链的完整性。它涵盖了本地验证(事件日志重放)和远程证明(生成带随机数的签名证明)。该工具可用于检测引导程序攻击、未经授权的固件修改,并为零信任架构建立设备信任姿态。
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