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Linux系统故障排查工作流
linux-troubleshooting
sickn33/antigravity-awesome-skills
107
本工作流提供了一套系统化的、多阶段的指南,用于诊断和解决复杂的Linux系统问题。它涵盖了从资源瓶颈分析(CPU、内存、磁盘)到服务故障、网络诊断、日志分析等所有关键排查步骤,适用于处理生产环境事故的系统管理员和DevOps工程师。
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资深云网络工程师
network-engineer
sickn33/antigravity-awesome-skills
64
该技能模拟一位资深的云网络工程师,专注于现代云网络架构、安全设计和性能优化。涵盖AWS、Azure、GCP等多云环境,专精于零信任网络、服务网格(Istio)和高级负载均衡等复杂主题。具备使用IaC工具(如Terraform)进行网络自动化、故障排除以及构建高可用、高安全网络的能力,适用于DevOps、SRE或基础设施架构设计。
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协议逆向工程技术
protocol-reverse-engineering
sickn33/antigravity-awesome-skills
395
本技能提供全面的网络协议逆向工程技术,涵盖了协议的捕获、深度分析和文档化。它主要应用于安全研究、系统互操作性验证以及复杂的网络故障排除,帮助用户深入理解底层通信机制。
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系统混沌工程及弹性测试
running-chaos-tests
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
88
用于执行受控的混沌工程实验,主动测试系统的弹性、容错能力和故障恢复机制。通过模拟网络延迟、服务崩溃、资源耗尽等真实故障,确保分布式系统能够优雅降级并自动恢复,是验证现代微服务架构健壮性的关键工具。
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分析 Cobalt Strike 变态 C2 配置
analyzing-cobaltstrike-malleable-c2-profiles
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
64
用于解析和分析 Cobalt Strike Malleable C2 配置文件,提取关键网络通信指征,包括HTTP/DNS转换、URI、HTTP头、抖动值和休眠周期。它对于逆向工程捕获的配置文件或构建用于威胁狩猎和事件响应的网络检测签名至关重要。
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命令与控制通信分析
analyzing-command-and-control-communication
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
414
这是一个针对网络安全专业人士的深度分析工具,用于分析恶意软件的命令与控制(C2)通信。它覆盖HTTP、DNS、自定义协议等多种通道,帮助逆向工程心跳包模式、解码协议结构,并绘制威胁行为者基础设施地图,是构建检测签名和溯源的关键能力。
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Linux ELF恶意软件分析
analyzing-linux-elf-malware
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
161
这是一个针对恶意Linux ELF二进制文件的综合分析指南。涵盖静态分析(使用readelf、elftools)、动态跟踪(strace/ltrace)和深度逆向工程(Ghidra/IDA)。适用于调查Linux服务器、容器环境中的僵尸网络、勒索软件和Rootkit。
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从威胁情报报告构建攻击模式库
building-attack-pattern-library-from-cti-reports
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
314
该技能用于解析各类网络威胁情报(CTI)报告,利用NLP和专业库,系统性地提取攻击者行为,并将这些行为映射至MITRE ATT&CK技术ID。最终构建可搜索的STIX 2.1攻击模式(Attack Pattern)库,生成用于安全检测的规则模板(如Sigma/YARA)。这对于威胁情报驱动的检测工程和安全体系建设至关重要。
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进行社会工程渗透测试
conducting-social-engineering-penetration-test
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
225
该技能详细指导用户设计和执行社会工程渗透测试。它涵盖了模拟真实世界的攻击,包括网络钓鱼(邮件)、语音钓鱼(Vishing)、短信钓鱼(Smishing)和物理预设场景测试。目的是衡量组织的“人为”安全韧性,找出员工的培训漏洞,并使用GoPhish等工具测试多个维度的安全控制。
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QRadar安全事件关联分析
correlating-security-events-in-qradar
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
331
本技能旨在指导安全运营中心(SOC)分析师和检测工程师,如何在IBM QRadar SIEM平台上关联复杂的、多阶段的网络攻击。内容涵盖使用AQL深入调查事件、构建自定义关联规则和进行跨源数据关联,帮助用户优化告警逻辑,显著提高对高级威胁的检测准确性。
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利用AI检测业务邮件欺诈
detecting-business-email-compromise-with-ai
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
460
本功能利用AI、NLP和行为分析技术,用于检测高度复杂的业务邮件欺诈(BEC)。它不依赖于传统的恶意链接规则,而是通过分析写作风格、语气、语境异常和行为模式,识别纯粹的社会工程学欺骗,为企业提供坚实的高级反网络钓鱼和反欺诈防御层。
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企业网络横向移动检测
detecting-lateral-movement-in-network
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
229
本框架提供了一套用于检测企业网络中攻击者横向移动的完整方案。它详细介绍了如何利用网络流量分析(Zeek)、身份认证日志(Windows Event Logs, Kerberos)以及SIEM关联规则(Splunk, Elastic),来识别如Pass-the-Hash和远程桌面跳板等高级攻击技术,适用于威胁狩猎和安全工程人员构建检测流程。
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