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部署蜜罐令牌进行入侵检测

implementing-deception-based-detection-with-canarytoken
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
237
本技能利用Thinkst Canary API，可编程部署各种蜜罐令牌，如网页漏洞、DNS记录和AWS密钥。通过持续监控这些假资源，系统能在令牌被访问时实时触发警报，帮助用户构建多层次的欺骗防御体系，实现对潜在入侵和数据窃取的早期预警和全面审计。
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钻石模型入侵行为分析

implementing-diamond-model-analysis
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能实现了钻石模型（Diamond Model）分析框架，提供了一个结构化的方法来分析复杂的网络入侵事件。它支持程序化地关联和分类事件，基于攻击者、能力、基础设施和受害者这四个核心要素。主要功能包括构建活动链、识别枢纽点和生成完整的威胁情报报告。
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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
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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网络钓鱼事件自动化响应

implementing-soar-playbook-for-phishing
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能利用Splunk SOAR REST API自动化整个网络钓鱼事件响应流程。它可以解析报告的邮件，提取包括URL、IP地址等攻击指标，创建事件容器，附加证据，并触发自动化编排流程进行深入分析和报告。适用于需要建立和优化安全运营体系的团队。
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使用Greenbone进行漏洞管理与扫描

implementing-vulnerability-management-with-greenbone
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能旨在利用python-gvm库，实现Greenbone/OpenVAS的自动化漏洞管理。用户可以编程创建扫描目标、执行漏洞扫描、监控扫描过程，并解析复杂的XML报告。最终输出结构化的JSON报告，用于安全评估和合规性检查，从而建立完整的安全检测流程。
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RESTler状态化API模糊测试

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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使用RESTler工具对REST API进行状态化安全模糊测试。它能解析OpenAPI规范，自动生成模糊测试语法，通过执行复杂的API调用序列，发现传统测试难以覆盖的深层安全漏洞，如注入攻击、资源泄露和服务器内部错误，适用于CI/CD和系统安全回归测试。
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AWS云环境取证分析

performing-cloud-forensics-with-aws-cloudtrail
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本工具提供一套完整的AWS云环境取证调查工作流。通过利用CloudTrail日志和boto3/Athena等工具，用户可以重构攻击者的行为链，识别受损的凭证，分析可疑的API调用模式，并生成详细的事件响应报告。
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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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使用PyMISP进行威胁情报共享

performing-threat-intelligence-sharing-with-misp
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导如何利用PyMISP库与MISP平台进行交互，实现威胁情报的创建、富集与共享。用户可程序化地管理IOCs（如IP、哈希），应用威胁标签，并通过STIX 2.1格式导出数据，适用于安全评估和事件响应流程。
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Rust开发惯用法与最佳实践

rust-patterns
affaan-m/everything-claude-code
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这是一份全面指南，涵盖了构建安全、高性能和可维护的Rust应用程序的惯用模式和最佳实践。内容覆盖了所有权与借用机制、使用thiserror和anyhow的健壮错误处理、状态机建模、通过Trait和泛型实现零成本抽象，以及安全的并发编程技巧。
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入职引导指南生成器

understand-onboard
Lum1104/Understand-Anything
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通过知识图谱自动生成项目入职引导，从架构层次、关键文件到学习路径全面呈现核心信息，并标出复杂热点，帮助新成员快速适应。
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使用Purview实现数据防泄漏

implementing-data-loss-prevention-with-microsoft-purview
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了如何使用Microsoft Purview实现强大的数据防泄漏（DLP）策略。内容涵盖了敏感度标签的配置（包括加密和内容标记），以及使用正则表达式创建自定义DLP规则。流程还包括在Windows和macOS设备上部署端点DLP，以保护跨SharePoint、Exchange和OneDrive等服务的敏感数据，并利用PowerShell和Graph API进行自动化合规管理。
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