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AI辅助回归测试最佳实践

ai-regression-testing
affaan-m/everything-claude-code
483
本指南提供了AI辅助开发环境下的回归测试策略。核心在于识别AI在代码编写和自我审查过程中产生的系统性盲点，尤其是沙盒模式与生产路径不一致的问题。通过构建数据库无关的自动化测试，确保代码在AI参与的情况下依然保持高鲁棒性和数据完整性。
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分析机器学习实验结果

analyze-results
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
195
本工具用于深度分析机器学习实验结果，支持读取JSON/CSV格式的多个结果文件。它可以计算统计指标，根据模型配置和超参数生成详细的对比表格，并提炼出可执行的洞察。适用于需要解读原始实验数据、比较不同模型性能或规划后续研究方向的场景。
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安卓恶意软件静态分析

analyzing-android-malware-with-apktool
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
91
本技能用于对安卓恶意软件（APK）进行全面的静态分析。它利用androguard和apktool等专业工具，对资源进行反编译，检查清单文件，从而在不执行文件的情况下，识别出危险的权限组合、代码混淆模式、动态代码加载机制和可疑API调用。适用于安全分析师和威胁猎人构建检测规则和进行样本分类。
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ATT&CK Navigator APT组分析

analyzing-apt-group-with-mitre-navigator
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
455
本技能用于通过ATT&CK数据查询并分析高级持续威胁（APT）的TTP。用户可以将特定APT组的技术行为映射到MITRE ATT&CK Navigator层，生成多层热力图，从而高效发现安全检测的盲区（Detection Gap），并为威胁情报报告提供结构化支持。
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引导程序与根植木马恶意软件分析

analyzing-bootkit-and-rootkit-samples
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具提供一套完整的专业取证工作流，用于检测根植于系统深层的恶意软件，如引导程序和高级根植木马。分析范围覆盖主引导记录（MBR）、UEFI固件和内核内存等多个层面，适用于调查绕过常规安全防护的APT级持久性威胁。
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网络活动归因证据分析

analyzing-campaign-attribution-evidence
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
482
本技能用于系统化评估网络攻击活动的证据，以确定责任威胁行为体。它结合使用钻石模型和分析竞争假设（ACH）等高级分析框架，权衡基础设施重叠、战术技术流程一致性、恶意软件相似性及操作模式等多个维度证据，为安全事件调查提供具有可信度等级的归因结论。
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Cobalt Strike信标配置分析

analyzing-cobalt-strike-beacon-configuration
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
287
本工具用于安全事件响应和威胁狩猎，能够从PE文件或内存转储中提取Cobalt Strike信标的关键配置信息。包括C2服务器地址、可塑性C2配置文件、水印以及通信参数。分析这些数据对于绘制攻击者基础设施和制定防御规则至关重要。
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Cobalt Strike 可塑配置分析

analyzing-cobalt-strike-malleable-profiles
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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使用 pyMalleableC2 解析 Cobalt Strike 可塑 C2 配置，提取信标、HTTP 模式以及睡眠/抖动，并结合 JARM 指纹识别可疑 C2 服务器，适用于调查或构建检测签名。
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命令与控制通信分析

analyzing-command-and-control-communication
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
428
这是一个针对网络安全专业人士的深度分析工具，用于分析恶意软件的命令与控制（C2）通信。它覆盖HTTP、DNS、自定义协议等多种通道，帮助逆向工程心跳包模式、解码协议结构，并绘制威胁行为者基础设施地图，是构建检测签名和溯源的关键能力。
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网络攻击链分析

analyzing-cyber-kill-chain
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
223
本技能用于进行事件后分析，依据网络攻击链模型（Kill Chain）分析入侵活动。它能识别攻击者已完成的攻击阶段、防御的成功或失败点，并帮助专业人员构建防御深度，从而生成详细的漏洞报告、威胁情报和安全改进路线图。
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磁盘镜像取证分析

analyzing-disk-image-with-autopsy
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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使用Autopsy和The Sleuth Kit等行业标准工具，对原始（dd）、E01或AFF格式的磁盘镜像进行全面的数字取证分析。该流程可用于恢复已删除文件、检查文件系统元数据、进行关键词搜索，并构建详细的调查时间线，是法律和网络安全调查中生成结构化证据报告的关键步骤。
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DNS日志分析：检测数据泄露与C2

analyzing-dns-logs-for-exfiltration
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
291
本技能用于分析DNS查询日志，以检测通过DNS隧道、DGA或隐蔽的C2通道进行的复杂数据泄露攻击。它利用熵值分析、查询量异常检测和子域名长度分析等高级技术，帮助安全运营中心（SOC）识别出绕过传统网络安全控制的威胁。
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