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输入边界数据验证协议

infinity
sickn33/antigravity-awesome-skills
93
本协议旨在为所有数据入口（如API请求体、用户输入、环境变量、Webhook等）建立严格的边界层。它要求执行四阶段流程：边界检测、信任分类、强制过滤（类型校验、模式校验、清洗）和最终自检。核心目的是确保不受信任的数据在进入业务逻辑前都经过彻底净化，从而有效防止SQL注入、XSS等安全漏洞和运行时崩溃。
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Windows DPAPI凭证提取

abusing-dpapi-for-credential-access
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
292
本技能展示了如何利用Windows数据保护API（DPAPI）提取系统中的加密敏感信息，包括用户凭证、浏览器登录数据、RDP密码和凭证库内容。它涵盖了在线、离线和域范围的解密技术，是红队渗透测试中的关键后渗透环节。
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滥用影子凭证劫持域账号

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能利用Active Directory的`msDS-KeyCredentialLink`属性，通过写入攻击者控制的公钥（影子凭证）来劫持目标账号。攻击者随后利用PKINIT协议，通过新注入的密钥请求Kerberos票据，最终恢复目标用户的NT哈希，实现无需重置密码的静默、完整账号接管。
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使用ROADtools攻击Entra ID

attacking-entra-id-with-roadtools
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
454
ROADtools是针对Microsoft Entra ID（Azure AD）的综合性攻击工具包。它包含ROADrecon用于离线目录枚举（用户、组、角色、策略）和roadtx用于高级令牌获取和交换。该工具专为授权的红队演练和渗透测试设计，用于发现攻击路径和跨各种微软资源的令牌转换。
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审计Kubernetes RBAC权限提升路径

auditing-kubernetes-rbac-privilege-escalation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该工具用于进行全面的安全审计，旨在发现Kubernetes集群中过于宽松的基于角色的访问控制（RBAC）角色，以及服务账号令牌滥用的潜在路径。它通过系统性地检查集群绑定和有效权限，利用`kubectl auth can-i`等高级工具，帮助用户确保系统遵循“最小权限原则”。
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部署蜜罐令牌和金丝雀令牌进行检测

deploying-honeytokens-and-canarytokens
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导用户部署和使用蜜罐令牌（honeytokens）和金丝雀令牌（canarytokens）。这些装饰性凭证、文件和URL是高保真度的诱饵，旨在通过捕获任何未经授权的交互（如访问或使用），从而检测入侵、内部滥用或对手侦察行为，在攻击链深处提供早期、明确的预警。
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使用Falco检测容器运行时威胁

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导用户使用Falco和eBPF技术，在Kubernetes和Docker环境中编写和部署自定义安全规则。它能够实时、高效地检测容器逃逸、命名空间滥用、特权挂载以及各种系统调用异常等运行时威胁，是强化DevSecOps流程和提升容器安全态势的核心工具。
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界面设计工程与优化

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供专业的“设计工程”指导，专注于提升用户界面的精致度、微交互细节和组件工艺。适用于审核前端代码（如React, CSS, Tailwind），旨在优化动画曲线、过渡时长和视觉反馈，确保产品在用户体验上达到极高的水准。
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使用Pacu进行AWS云安全渗透

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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Pacu是一个开源的、模块化的AWS云渗透测试框架，适用于授权的红队测试与安全评估。它类似于Metasploit，能够对AWS环境进行资源枚举、扫描权限升级路径、自动化利用IAM漏洞及建立持久化后门。本技能旨在帮助用户在受控、授权的环境中，评估凭证泄露后的系统潜在风险。
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向后量子密码学迁移

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导用户完成从经典密码学到抗量子密码学的安全迁移。它涵盖了构建加密物料清单（CBOM），识别长期敏感数据（HNDL）的风险，并通过部署混合密钥交换协议，增强系统抵御未来量子计算机攻击的能力，确保数据长期安全。
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LLM系统提示词泄露检测

testing-for-system-prompt-leakage
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南提供了一个结构化的红队测试方法，用于检测大型语言模型（LLM）系统提示词中的敏感数据泄露。它模拟了先进的攻击，如提示词注入、指令覆盖和编码技巧，旨在发现嵌入的秘密信息、API密钥或专有业务逻辑，帮助用户满足OWASP LLM07安全标准。
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进阶UI组件与设计系统构建

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这是一个综合性的技能，用于构建现代、美观且高度可访问的用户界面。它结合了shadcn/ui组件的易用性和可访问性，利用Tailwind CSS实现强大的工具类样式，并融入了画布级的视觉设计理念。适用于开发复杂的React应用、构建完整的企业级设计系统、实现跨设备响应式布局，以及需要专业级视觉效果的场景。
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