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生成与分析软件物料清单 (SBOM)

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供完整的软件物料清单（SBOM）生命周期管理流程，涵盖了使用Syft生成符合CycloneDX和SPDX标准的清单。核心流程包括用Grype扫描和关联已知漏洞，在CI/CD中设置安全门禁，并通过Cosign对SBOM进行签名归档，是保障软件供应链安全和合规性的关键能力。
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Go包文档与API查询工具

golang-pkg-go-dev
samber/cc-skills-golang
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这是一个用于查询Go语言包（package）和模块（module）的专业API客户端。它可以提供包的完整文档、API签名、使用示例、版本历史、依赖关系图谱，甚至包括已知的安全漏洞（CVE）信息。适用于任何需要调研或查阅Go库细节的场景，完全只读，无需权限。
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EFI分区引导木马狩猎

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能用于主动固件取证和高级威胁狩猎。它旨在分析EFI系统分区（ESP），检测操作系统启动前阶段的复杂持久性威胁，如UEFI引导木马。通过比对黄金基线哈希、验证安全启动签名、YARA扫描和检测ESP结构异常，从而发现恶意木马。
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BloodHound：绘制混合身份攻击路径

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能用于构建全面的安全攻击图谱。通过整合SharpHound（本地AD）和AzureHound（云端Entra ID）收集的数据，BloodHound CE能够可视化展示复杂的本地、云端及混合身份攻击路径。它帮助安全团队识别从低权限账号到最高权限资产的所有潜在权限升级链，是红队测试和漏洞分析的核心工具。
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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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PyRIT：多轮LLM对抗攻击编排

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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PyRIT是一个开源的AI红队测试工具，用于自动化地对对话式大语言模型（LLM）进行多轮对抗性测试。它模拟了真实攻击者的行为，通过“攻击模型”和“评分模型”的协作循环，实现渐进式（Crescendo）或分支式（TAP）的攻击链。该工具旨在检测LLM在状态化对话中可能存在的复杂安全漏洞，例如提示注入和越狱。
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大型语言模型安全红队测试

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能利用NVIDIA的Garak框架，对大型语言模型（LLMs）进行全面的红队安全测试。它通过发送数千条对抗性提示词，检测模型是否存在越狱、提示注入、数据泄露或生成有害内容等关键安全漏洞。适用于模型部署前后的安全基线验证和AI风险评估。
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Trivy 镜像与IaC安全扫描

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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Trivy是一款开源的综合安全扫描器，用于查找容器镜像、IaC（如Terraform、Kubernetes）以及SBOM中的漏洞、错误配置和敏感信息。它作为CI/CD管道的“左移”安全门，确保在部署前就发现潜在的安全风险，保障软件供应链的透明度和安全性。
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智能体AI工具调用安全防护

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了一套纵深防御框架，用于保护自主AI智能体工具调用过程。它核心实现了工具白名单、最小权限身份绑定和人工干预（HITL）机制，旨在防御提示注入和工具投毒等高级威胁，适用于需要严格合规和审计流程的AI应用场景。
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LLM系统提示词泄露检测

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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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RAG管道提示注入安全测试

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了一套全面的红队测试方法，用于评估检索增强生成（RAG）系统的安全防护能力。它系统性地探测了两个关键攻击面：被毒化的检索上下文（间接提示注入）和嵌入空间操纵。可用于验证RAG护栏、防止数据泄露，并测试LLM知识问答系统的漏洞。
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使用SLSA和Sigstore验证构建溯源

verifying-build-provenance-with-slsa-sigstore
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能用于强化软件供应链安全性。通过使用SLSA和Sigstore等行业标准，验证软件构建的完整性和来源可信度。它指导用户使用cosign和slsa-verifier等工具，通过检查签名和构建溯源证明，确保所有部署的工件确实来自受信任的构建环境，有效防御供应链攻击。
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