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品牌识别与一致性管理

brand
nextlevelbuilder/ui-ux-pro-max-skill
264
用于管理品牌全方位的识别系统，包括品牌语音、视觉风格、核心信息框架和资产规范。它能帮助团队将品牌指南（如Markdown）自动同步到设计令牌和代码中，确保产品、内容和设计在任何平台上的高度一致性和专业性。
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构建高级C2重定向基础设施

building-c2-redirector-infrastructure
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
413
本技能指导如何架构和部署高弹性、低可追溯性的C2重定向基础设施。通过利用Nginx和Apache等工具，创建中间代理层，可根据定制的C2流量模型（Malleable Profile）精确过滤和转发信标流量，从而隐藏真实的指挥控制服务器（C2），实现对抗蓝队检测和封禁，并应用域名伪装等高级安全操作（OPSEC）。
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使用Plaso构建超级时间线

building-super-timelines-with-plaso
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
381
该技能指导如何使用Plaso工具集，将文件系统、注册表、日志、浏览器历史等海量且异构的数字取证证据源，统一构建成一个完整的、规范化的超级时间线。适用于事件响应、调查取证和关联分析，尤其擅长揭示时间戳篡改或日志清除等反取证行为。
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持续LLM红队测试与安全加固

continuous-llm-red-teaming-with-promptfoo
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
309
本技能旨在将LLM红队测试集成到CI/CD流程中，实现LLM应用的自动化回归安全测试。它利用Promptfoo和DeepTeam，自动检测并阻止因提示词修改或模型升级而导致的越狱、提示注入等安全漏洞，确保LLM应用的持续安全性。
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基于护栏的LLM防御系统

defending-llms-with-guardrails
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
294
本技能详细介绍了为生产级大型语言模型（LLM）部署运行时安全防御机制。它涵盖了使用多个主流护栏系统（如Llama Guard、NeMo Guardrails和LLM Guard），用于检测和阻止对抗性攻击，包括越狱（Jailbreaks）、提示注入和有害内容。旨在为实际部署提供一套全面的、深度防御的安全策略。
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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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统一设计与品牌系统

design
nextlevelbuilder/ui-ux-pro-max-skill
204
这是一个全方位的综合设计技能，覆盖了从品牌识别到最终数字资产的整个创作流程。功能包括构建品牌身份、定义设计规范（Tokens）、UI组件样式、AI生成Logo、企业品牌识别程序（CIP）模版、专业演示文稿、多平台横幅设计和社交媒体图片制作。是专业图形和数字资产的统一中心。
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图日志中检测攻击性身份目录工具

detecting-entra-offensive-tools-in-graph-logs
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
460
本技能提供用于Microsoft Sentinel/Log Analytics的高级威胁狩猎逻辑。它通过分析AADGraphActivityLogs和MicrosoftGraphActivityLogs，检测ROADtools、AADInternals和AzureHound等攻击性Entra ID工具留下的独特指纹和行为模式。它不仅检测特定的User-Agent字符串，还能识别出绕过伪造行为的端点扫描模式，帮助安全运营中心识别基于有效账户的攻击行为。
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检测间接提示注入载荷

detecting-indirect-prompt-injection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
429
本工具旨在检测和防御隐藏在不可信多模态内容（如网页、PDF、图片）中的提示注入攻击。它通过结合内容标准化、启发式分析和深度学习模型，扫描混淆的载荷（如隐藏CSS、元数据、零宽字符），确保大型语言模型（LLM）智能体接收的输入是经过清洗和验证的。
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检测恶意 npm 包

detecting-malicious-npm-packages
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
105
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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通过API检测模型提取攻击

detecting-model-extraction-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
103
本技能提供一套完整的框架，用于检测模型窃取、成员推断和模型反演等高级AI攻击。其核心在于监测推理API的查询模式、分析置信度暴露，并实施防御机制，以保护模型知识产权和训练数据隐私。
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固件完整性与安全启动审计

detecting-secure-boot-bypass
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
379
本技能提供了一个全面的跨平台固件安全审计工作流。它用于检测高级威胁，如引导程序攻击（Bootkits）和安全启动绕过，通过验证平台信任链的完整性。主要功能包括确认安全启动状态、评估DBX撤销列表的有效性及应用情况，并利用专业工具检查关键EFI变量的保护状态，适用于硬件安全评估和取证取证。
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