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分析勒索软件加密机制

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南深度解析勒索软件使用的加密技术，涵盖AES、RSA、ChaCha20和混合加密方案。内容包括识别加密算法、分析密钥生成与管理模式，以及逆向工程文件加密流程，旨在评估数据解密的可行性，支持数据恢复。
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威胁行为者基础设施追踪

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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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Google IAP身份感知零信任访问配置

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了如何在Google Cloud上利用身份感知代理（IAP）构建零信任网络访问架构。它强制对计算引擎、App Engine和Cloud Run等资源执行严格的请求级身份验证和授权。通过结合身份、设备状态和时间等上下文策略，确保只有满足安全要求的用户才能访问内部系统，极大地提升了安全性。
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勒索软件支付钱包追踪

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能用于追踪勒索软件的加密货币支付流向。通过调用专业的区块链分析工具API，它能识别钱包集群、追踪资金流经混币器和交易所的过程，为网络安全调查和法律取证提供关键的资金流向和归因证据。
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Linux ELF恶意软件分析工作流

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南提供了一个系统化的工作流程，用于深度分析Linux ELF恶意二进制文件。内容涵盖了针对Linux环境的恶意软件，包括僵尸网络、挖矿程序和勒索软件，详细讲解了从静态属性提取、系统调用跟踪到动态调试的完整逆向工程技术。
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检测AWS凭证泄露与安全管理

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南提供了一套完整的流程，用于在源代码仓库、CI/CD流水线和配置文件中检测和防止AWS凭证（如Access Key和Session Token）泄露。通过结合TruffleHog进行历史深度扫描和使用git-secrets设置预提交钩子，确保敏感信息不会意外提交，从而大大降低了凭证泄露和未经授权访问的风险。
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重构代码开发流程

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能用于重构某一代码成果（如新功能或PR）的完整开发工作流程。它通过分析本地编码代理的会话记录、提交历史、技能调用和工具追踪，将复杂的开发过程提炼成一段简洁、有证据支撑的叙事，帮助用户理解“这是如何一步步构建完成的”。
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规格驱动的开发与验证流程

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这是一个全面的、自适应的特征开发和实现框架，流程遵循“规格制定-设计-任务分解-执行”的严格多阶段流程。它通过原子任务、需求可追溯性和强制性独立验证来确保软件质量。该框架能够根据需求的复杂程度（从小到复杂）自动调整深度，是管理技术债务和捕获项目经验的最佳实践工具。
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远程GPU作业编排与生命周期管理

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该技能专门用于管理在租用或远程实例（如AutoDL, RunPod, v.ai等）上运行的长时间深度学习训练和推理任务。它解决了租用环境的固有难题，包括处理Spot实例抢占、断点续训、磁盘空间管理、资源异常（如OOM/NaN）以及安全的计费销毁流程，确保工作成果的可靠性和可恢复性。
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输入边界数据验证协议

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本协议旨在为所有数据入口（如API请求体、用户输入、环境变量、Webhook等）建立严格的边界层。它要求执行四阶段流程：边界检测、信任分类、强制过滤（类型校验、模式校验、清洗）和最终自检。核心目的是确保不受信任的数据在进入业务逻辑前都经过彻底净化，从而有效防止SQL注入、XSS等安全漏洞和运行时崩溃。
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科研数据可视化顾问

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专为科研设计的数据可视化顾问，提供数据剖析、图型推荐、避坑拦截，并生成符合 Nature/Science 等期刊标准的出版级图表。
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Windows DPAPI凭证提取

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本技能展示了如何利用Windows数据保护API（DPAPI）提取系统中的加密敏感信息，包括用户凭证、浏览器登录数据、RDP密码和凭证库内容。它涵盖了在线、离线和域范围的解密技术，是红队渗透测试中的关键后渗透环节。
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