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AFL++覆盖率模糊测试指南

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
279
本指南详细介绍了如何使用AFL++对编译后的二进制文件进行覆盖率引导的模糊测试。它涵盖了完整的安全测试流程，包括目标程序仪器化、管理输入语料库、运行模糊测试以及使用CASR/GDB等工具进行崩溃分析。适用于进行安全评估、发现内存漏洞和验证应用安全控制。
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GraphQL深度限制漏洞测试

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
133
用于安全审计和渗透测试，通过构造深度嵌套或重复的GraphQL查询，检测API是否存在资源耗尽或拒绝服务（DoS）漏洞。适用于验证GraphQL后端服务的健壮性和安全性。
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GraphQL内省与模式分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
458
本技能用于执行GraphQL内省攻击，自动提取完整的API模式（Schema），包括所有类型、查询、变更和订阅。它可以详细绘制API的攻击面，帮助安全人员发现敏感字段，并测试查询深度滥用、批量攻击等漏洞，是进行授权API安全测试的关键工具。
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GraphQL API安全渗透测试

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
119
本技能是针对GraphQL API的综合安全评估指南，用于授权渗透测试。内容涵盖了从端点发现、获取完整Schema（自省）、到测试授权缺陷（如越权访问）和各种注入漏洞（如SQL/NoSQL）等关键步骤，是安全测试人员必备的技能。
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HTTP参数污染攻击：安全绕过

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
461
本技能详细介绍了HTTP参数污染（HPP）攻击的流程和方法。攻击者通过注入重复的HTTP参数来利用后端系统对这些参数的处理不一致性（如取第一个、取最后一个或拼接）。这是一种重要的漏洞利用技术，可用于绕过WAF、测试输入校验逻辑，并发现API、OAuth和支付流程中的安全漏洞。
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物联网安全评估与渗透测试

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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用于对整个物联网生态系统进行全面安全评估。它涵盖了物理硬件、嵌入式固件、网络通信和云API等多个层面。通过硬件调试（如JTAG/UART）、固件逆向工程、网络协议分析和云端模拟攻击，帮助用户发现智能设备堆栈中的所有安全漏洞。
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Shodan IP信誉分析与威胁情报富集

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
319
本技能利用Shodan API对IP地址进行全面的信誉分析。它能富集IP地址信息，识别开放端口、运行服务、已知漏洞（CVEs）和托管环境，是威胁情报增强和安全事件响应的关键工具，帮助安全分析师评估潜在的风险和安全等级。
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JWT none算法攻击测试

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本工具旨在执行JWT none算法攻击，演示如何通过将JWT头部算法（alg）设置为'none'，绕过服务器的签名验证机制。利用此漏洞，攻击者可以伪造包含任意声明（如提升权限、用户身份冒充）的令牌，是进行渗透测试和API安全审计的关键环节。
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Kubernetes渗透测试指南

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274
本指南提供系统化的Kubernetes集群安全评估方法。它模拟了攻击者技术，针对API服务器、etcd、kubelet、RBAC和网络策略等核心组件进行测试，旨在发现潜在的误配置和严重漏洞。适用于安全审计师、渗透测试工程师和DevOps团队进行深度集群安全验证。
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使用Claroty进行工控漏洞评估

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
213
本技能指导用户利用Claroty等工控安全平台，对工业控制系统（OT）进行全面漏洞评估。流程包括被动资产发现、使用Python代码关联CISA/ICS-CERT警报，计算风险评分，并根据操作影响和合规要求（如IEC 62443）确定漏洞修复的优先级。
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工业控制系统安全漏洞扫描

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443
本工具用于编排操作技术（OT）和工业控制系统（ICS）环境的安全漏洞评估流程。它通过指导使用被动监测、原生协议查询和受控主动扫描等方法，确保在识别漏洞的同时，不会对关键工业流程或老旧控制器造成任何干扰或风险，是进行合规性审计的必备流程。
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PLC固件安全分析工具

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本工具用于评估可编程逻辑控制器（PLC）固件的安全性，专注于检测硬编码凭证、后门函数、内存缺陷和安全漏洞。它支持主流工业平台（如西门子、罗克韦尔）的固件提取、静态分析和动态分析，并与已知良好基线进行完整性比对。此流程严格用于授权的实验室环境。
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