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证书透明度日志审计与监控

auditing-tls-certificate-transparency-logs
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
182
该工具用于监控证书透明度（CT）日志，旨在发现自有域名下未经授权的证书签发、挖掘隐藏子域名，并实时警报可疑的证书活动。通过持续审计公开日志，它可以帮助构建全面的安全监控流程，增强威胁情报能力，有效识别潜在的网络攻击面。
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部署蜜罐文件检测勒索软件

deploying-decoy-files-for-ransomware-detection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能详细介绍了部署蜜罐文件（Honeytokens）的架构和方法。通过在关键文件共享目录中放置带有已知内容的诱饵文件，系统实时监控文件的未经授权的修改、删除或加密行为。它通过文件完整性监控（FIM）机制，在勒索软件进行攻击时触发高保真警报，为现有的安全防御系统提供重要的欺骗式检测层。
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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

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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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Trackio：机器学习实验跟踪

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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Trackio是一个全面的实验跟踪库，用于记录、可视化和管理机器学习训练过程中的指标和警报。它通过Python API支持在训练过程中记录指标和设置诊断警报。同时，CLI接口支持指标的查询和仪表盘展示，并将数据同步到Hugging Face Spaces，特别适用于自动化和远程的ML实验监控流程。
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eBPF运行时安全监控实现

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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这是一个关于使用eBPF和Cilium Tetragon实现高级安全可观测性的指南。它涵盖了在内核级别实时跟踪进程执行、网络连接和文件系统访问。学习如何编写TracingPolicy CRD，利用kprobe/tracepoint hooks进行内核内过滤，并在Linux主机或Kubernetes集群上执行运行时安全策略。
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勒索软件杀毒开关检测与防御

implementing-ransomware-kill-switch-detection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南提供了检测和防御勒索软件杀毒开关机制的完整技术框架。内容涵盖互斥量（Mutex）、域名和注册表的检测方法。学习如何部署主动互斥量疫苗接种，并通过Sysmon和DNS监控，实现在事件响应和恶意软件分析中的防御能力。
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SCADA Modbus流量异常监控

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具用于监控SCADA和ICS环境中的Modbus TCP通信，旨在检测安全异常。它通过深度包检测建立正常的通信行为基线，并应用统计分析来识别未经授权的寄存器写入、设备枚举行为或针对工业控制设备的拒绝服务攻击，确保OT网络安全。
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SOC 2 Type II审计准备自动化

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能用于自动化SOC 2 Type II审计的准备和持续监控。它支持根据AICPA信赖服务标准（CC1-CC9）进行差距评估，并从AWS、Azure、GCP等云平台和身份系统自动收集操作证据。可用于验证控制措施的有效性，确保持续合规性。
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安全卫士：防止破坏性操作

safety-guard
affaan-m/everything-claude-code
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安全卫士技能用于防止在生产系统工作或自律智能体执行任务时发生破坏性操作。它提供三种保护模式（谨慎、冻结、卫士），能够监控危险命令、锁定特定目录，确保代码更改仅限于预定区域，从而显著增强系统的稳定性和安全性。
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交互式训练健康监测

training-check
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个交互式的训练监控工具，用于定期检查深度学习模型的运行状态和指标健康度。它会分析损失曲线、评估指标、梯度变化等关键指标，自动识别NaN值、发散、平台期等异常情况。根据检测结果，提供继续、等待或停止训练的决策建议，确保计算资源不会浪费在失败的模型上。
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Vast.ai GPU资源租用管理

vast-gpu
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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该技能用于管理、配置和销毁vast.ai上的GPU实例。它能深入分析您的深度学习任务，自动确定精确的硬件需求（如显存、GPU数量、存储空间），并搜索到最具成本效益、高可靠性的GPU资源。从任务分析到实验监控，全程管理GPU生命周期，确保您以最低成本租用到所需资源。
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