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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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Windows取证神器：证据解析与时间线构建

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具集专为数字取证和事件响应设计，能够解析Windows系统中的各类关键神器（如MFT、注册表、Prefetch、ShellBags等）。它将原始的、复杂的证据数据转化为结构化的CSV/JSON格式，便于分析师导入时间线工具，建立全面、可追溯的事件链和时间线。
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Microsoft Graph后渗透与数据窃取

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该工具包是一个基于PowerShell的后渗透工具集，用于通过Microsoft Graph API对M365/Entra ID租户进行全面的侦察、持久化和数据窃取。它能利用获取的Graph令牌，枚举租户资源、提升权限，并搜索邮件箱、SharePoint和Teams中的敏感数据，是授权红队测试的关键工具。
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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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重放NTLM用于ADCS ESC8攻击

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能详细介绍了利用AD CS（证书服务）的ESC8路径进行高级红队测试的技术。攻击者滥用HTTP网络注册端点，通过重放胁迫的NTLM凭证，迫使域控制器申请机器证书。该证书随后可用于PKINIT和DCSync，达到完全攻陷域名的目的。
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动画与动效质量评审

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这是一个专业的前端技能，用于对动画、动效和交互代码（如CSS过渡、Framer Motion等）进行严格的“匠心”评审。它评估的不仅是功能性，还包括性能、可访问性、物理准确性和运动设计的整体质量。当需要对界面过渡、关键帧或手势动效进行深度评审时使用。
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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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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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战略性HTML演示文稿生成

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本工具用于创建战略性、高度优化的HTML演示文稿。它集成了Chart.js进行数据可视化，并遵循设计令牌、响应式布局和专业的文案公式。非常适合用于市场营销、商业路演和需要数据驱动展示的场景，确保您的演示文稿既美观又具说服力。
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LLM系统提示词泄露检测

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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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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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Windows系统取证和数据分析

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KAPE是一款用于数字取证和事件响应的Windows原生取证工具。它分为“目标（Targets）”和“模块（Modules）”两个阶段。目标负责从运行的系统收集原始取证产物（如注册表、事件日志），而模块则负责将这些收集的数据解析成标准化的CSV/JSON格式。它支持快速、可信赖地在无法进行完整磁盘镜像的情况下，进行大规模的证据收集和分析。
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