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部署蜜罐令牌和金丝雀令牌进行检测

deploying-honeytokens-and-canarytokens
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
453
本技能指导用户部署和使用蜜罐令牌（honeytokens）和金丝雀令牌（canarytokens）。这些装饰性凭证、文件和URL是高保真度的诱饵，旨在通过捕获任何未经授权的交互（如访问或使用），从而检测入侵、内部滥用或对手侦察行为，在攻击链深处提供早期、明确的预警。
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使用Falco检测容器运行时威胁

detecting-container-runtime-threats-with-falco
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
58
本技能指导用户使用Falco和eBPF技术，在Kubernetes和Docker环境中编写和部署自定义安全规则。它能够实时、高效地检测容器逃逸、命名空间滥用、特权挂载以及各种系统调用异常等运行时威胁，是强化DevSecOps流程和提升容器安全态势的核心工具。
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检测依赖混淆攻击

detecting-dependency-confusion
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
377
本技能旨在检测和预防跨多个包生态系统（npm, PyPI, Maven等）的依赖混淆攻击。它通过枚举内部包名，识别哪些私有包名未在公共注册中心注册，从而被攻击者劫持。该方法提供了检测和预防双重能力，用于强化CI/CD流水线和软件供应链的安全。
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检测恶意 npm 包

detecting-malicious-npm-packages
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该工具提供了一个完整的流程和工具集（结合GuardDog），用于对npm包和依赖树进行分级检测。它专注于静态分析安装脚本，旨在检测凭证泄露、反向Shell和蠕虫行为等恶意指标，从而有效防御软件供应链攻击。
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软件包拼写错误与仿冒检测

detecting-typosquatting-packages
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
308
本技能用于在安装前主动检测软件包名称中的拼写错误、品牌仿冒或恶意变体（即“拼写错误植入”攻击）。它支持跨npm、PyPI和crates.io等主流生态系统，通过先进的算法和专业工具，帮助开发者在软件供应链层面防御潜在的安全漏洞，是CI/CD安全门的关键组件。
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Velociraptor 端点远程威胁搜寻

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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Velociraptor是一个开源的端点可见性和数字取证平台。它允许安全团队利用VQL语言在整个设备集群发起“搜寻”（Hunts），实现远程威胁狩猎、取证数据收集和持续监控，适用于深度安全调查。
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Go包和模块文档探索器

golang-pkg-go-dev
samber/cc-skills-golang
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这是一个用于探索整个Go生态系统的工具。它通过查询pkg.go.dev，提供任何Go包或模块的全面文档、API参考、使用示例、可用版本、依赖关系和已知安全漏洞。适用于Go库研究、兼容性检查或依赖审计。
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向后量子密码学迁移

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
394
本技能指导用户完成从经典密码学到抗量子密码学的安全迁移。它涵盖了构建加密物料清单（CBOM），识别长期敏感数据（HNDL）的风险，并通过部署混合密钥交换协议，增强系统抵御未来量子计算机攻击的能力，确保数据长期安全。
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运行Havoc C2进行高级红队对抗

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
237
本技能用于部署和操作Havoc C2框架，执行高级红队对抗。它利用Yaotl配置文件生成高度规避的Agent，模拟了间接系统调用和休眠混淆等先进技术。涵盖了完整的红队测试生命周期，从C2搭建、载荷生成到后渗透和横向移动，适用于模拟高级威胁对手行为和验证EDR检测能力。
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运营Sliver C2红队框架

operating-sliver-c2
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
238
本指南全面介绍如何部署和使用开源的Sliver C2框架。内容涵盖服务器搭建、生成多平台植入物和信标，建立mTLS/DNS/HTTPS等多种协议的监听器，并利用内置的armory执行高级的后渗透和跳板技术，用于专业的对手模拟和红队测试。
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大型语言模型安全红队测试

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
339
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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智能体AI工具调用安全防护

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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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