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802.1X网络访问控制实施

implementing-network-access-control
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
325
本指南详细介绍了使用802.1X、RADIUS认证和PacketFence等平台，实现健壮的网络访问控制（NAC）。它能够根据用户身份执行访问策略、进行终端状态评估，并自动分配动态VLAN，是实现零信任架构和满足合规性要求的关键实践。
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使用STIX 2.1分享威胁情报

implementing-security-information-sharing-with-stix2
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
104
本教程详细介绍了如何使用STIX 2.1标准和Python库，构建和自动化分享结构化威胁情报。用户可以创建指标、恶意软件、战役等核心情报对象，并通过TAXII 2.1协议发布，适用于构建完善的威胁情报平台和实现安全系统集成。
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SOAR自动化安全事件响应

implementing-soar-automation-with-phantom
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导如何使用SOAR平台（如Splunk Phantom）实现安全编排自动化。它能够自动执行整个事件响应流程，包括威胁情报（IOC）富集、告警分级、网络阻断和工单创建。适用于需要提高响应效率、减少人工工作量，并统一管理多种安全工具的SOC团队。
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XSOAR安全事件自动化编排流程

implementing-soar-playbook-with-palo-alto-xsoar
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了如何使用Palo Alto Cortex XSOAR平台实施复杂的安全编排自动化响应(SOAR)手册。它展示了完整的事件生命周期自动化，例如钓鱼邮件事件调查，包括对URL、IP和文件的自动富集分析，并执行自动化遏制措施（如拦截发件人、清除邮件）。掌握此技能能让SOC团队通过自动化检测、分析和处置步骤，大幅缩短平均响应时间（MTTR）。
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实验结果监控与分析

monitor-experiment
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
282
本技能提供一套完整的实验结果监控工作流，用于跨平台（如SSH、Vast.ai、Modal）检查正在运行的实验。它指导用户收集实时日志、提取结构化JSON结果，并通过Weights & Biases (W&B) API拉取详细的训练指标（如损失曲线、准确率）。最后，它将结果进行汇总、与基线进行对比，并提供后续的行动建议。
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Saviynt访问权限重新认证

performing-access-recertification-with-saviynt
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了如何在Saviynt平台执行访问权限重新认证（Access Recertification）。通过定期的认证活动，系统能够帮助管理人员验证用户当前访问权限的必要性，从而确保符合SOX、SOC2等行业合规标准，及时移除过度的访问权限，实现完善的身份治理和风险控制。
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认证漏洞扫描：深度检查技术

performing-authenticated-vulnerability-scan
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该指南详细介绍了认证（凭证）漏洞扫描技术。它使用有效的系统凭证（如SSH密钥、域密码）登录目标主机，进行深度检查。与外部扫描不同，认证扫描可深入检查目标系统上安装的补丁、本地配置、注册表和文件系统，覆盖Linux、Windows、网络设备等多种平台，从而大幅提高漏洞检测率，降低误报率，确保进行全面的安全评估。
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移动设备数字取证与数据分析

performing-mobile-device-forensics-with-cellebrite
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了移动设备数字取证的完整工作流程，覆盖了iOS和Android平台的取证取证与数据分析。通过使用Cellebrite UFED等专业工具和ALEAPP、iLEAPP等开源工具，可以用于调查删除的短信、通话记录、地理位置信息及应用使用痕迹，适用于法律和企业调查场景。
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使用Claroty进行工控漏洞评估

performing-ot-vulnerability-assessment-with-claroty
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
213
本技能指导用户利用Claroty等工控安全平台，对工业控制系统（OT）进行全面漏洞评估。流程包括被动资产发现、使用Python代码关联CISA/ICS-CERT警报，计算风险评分，并根据操作影响和合规要求（如IEC 62443）确定漏洞修复的优先级。
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PLC固件安全分析工具

performing-plc-firmware-security-analysis
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具用于评估可编程逻辑控制器（PLC）固件的安全性，专注于检测硬编码凭证、后门函数、内存缺陷和安全漏洞。它支持主流工业平台（如西门子、罗克韦尔）的固件提取、静态分析和动态分析，并与已知良好基线进行完整性比对。此流程严格用于授权的实验室环境。
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运行多平台机器学习实验

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个全流程的ML实验部署和运行自动化工具。它可以智能检测目标环境（本地GPU、远程服务器、Vast.ai或Modal），并自动执行预检、代码同步（rsync/git）、集成实验跟踪工具（如W&B），最后在目标平台上启动训练任务。适用于需要运行复杂、多环境ML训练作业的场景。
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云上Kubernetes安全加固

securing-kubernetes-on-cloud
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能详细介绍了如何在EKS、AKS和GKE等云平台上加固托管Kubernetes集群。内容覆盖了实施Pod安全标准、最小权限网络策略、工作负载身份绑定等关键安全层，旨在帮助用户构建高安全、满足合规要求的生产环境。
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