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LDAP目录服务安全加固配置

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
452
本技能指导如何对LDAP目录服务进行全面加固，以防御LDAP注入、匿名绑定和凭证窃取等常见攻击。用户可以配置LDAPS、通道绑定和访问控制列表（ACL），建立强大的身份和访问管理（IAM）体系。适用于构建安全架构或满足NIST等严格合规要求的场景。
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检测OAuth令牌盗窃与重放攻击

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
415
本指南用于检测和防御云环境中的OAuth令牌窃取和重放攻击，尤其针对Microsoft Entra ID（Azure AD）。内容涵盖了Primary Refresh Token (PRT)滥用、Pass-the-cookie等多重高级威胁。适用于调查异常登录行为、配置基于风险的条件访问策略以及强制执行令牌保护机制，以确保云身份安全。
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实现勒索软件防御备份策略

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
338
本指南详细介绍了抗勒索软件的备份架构和实施方法，遵循扩展的3-2-1-1-0原则。内容涵盖定义RPO/RTO、建立不可变/气隙副本、隔离备份凭证以及自动化恢复测试。采用此框架可确保业务在面对复杂网络攻击时的连续性和数据安全性。
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云端加密挖矿行为检测

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
445
本技能指导安全团队如何跨云环境（如AWS、Azure）检测和响应未经授权的加密货币挖矿行为。通过综合分析计算成本异常、GuardDuty警报、网络流日志（连接挖矿池）和容器运行时进程，建立多层次的防御体系，防止资源被非法占用。
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MITRE Engage对手行为模拟

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151
该方法论提供了一个使用MITRE Engage框架进行对手参与度运营的完整流程。它帮助安全团队将分散的战术性蜜罐部署，升级为具备可衡量目标的战略性对手行为模拟。通过定义明确的参与目标和操作目标，并关联MITRE ATT&CK技术，确保防御策略具备高度的战略性和可执行性。
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分析勒索软件泄露网站情报

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
430
本技能提供了一套结构化的方法，用于监控和分析勒索软件泄露网站（DLS）。通过提取受害者发布记录、威胁组织战术和行业特定细节等结构化数据，用户可以评估当前的勒索软件风险，跟踪攻击趋势，并主动构建强大的防御策略。
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证书透明度钓鱼检测

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导用户如何利用证书透明度(CT)日志进行主动安全监控。通过查询公共证书日志服务，可以提前发现模仿品牌、未经授权的证书签发和潜在的钓鱼基础设施，是安全运营中心和威胁猎手必备的防御分析方法。
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威胁行为者基础设施追踪

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用于安全运营和高级威胁情报分析。本工具旨在监控和绘制攻击者控制的资产图谱，包括C2服务器、钓鱼域名和漏洞利用主机。通过利用被动DNS、证书透明日志和Shodan/Censys等技术，帮助安全分析师发现、追踪并关联威胁行为者的基础设施，提升安全防御能力。
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基于护栏的LLM防御系统

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294
本技能详细介绍了为生产级大型语言模型（LLM）部署运行时安全防御机制。它涵盖了使用多个主流护栏系统（如Llama Guard、NeMo Guardrails和LLM Guard），用于检测和阻止对抗性攻击，包括越狱（Jailbreaks）、提示注入和有害内容。旨在为实际部署提供一套全面的、深度防御的安全策略。
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检测间接提示注入载荷

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
429
本工具旨在检测和防御隐藏在不可信多模态内容（如网页、PDF、图片）中的提示注入攻击。它通过结合内容标准化、启发式分析和深度学习模型，扫描混淆的载荷（如隐藏CSS、元数据、零宽字符），确保大型语言模型（LLM）智能体接收的输入是经过清洗和验证的。
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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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通过API检测模型提取攻击

detecting-model-extraction-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
103
本技能提供一套完整的框架，用于检测模型窃取、成员推断和模型反演等高级AI攻击。其核心在于监测推理API的查询模式、分析置信度暴露，并实施防御机制，以保护模型知识产权和训练数据隐私。
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