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工控系统异常行为检测

detecting-anomalies-in-industrial-control-systems

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

该工具利用机器学习技术，为工控系统（ICS）和运营技术（OT）环境提供异常检测能力。它通过分析网络通信流量、时间间隔和协议行为，构建行为基线。可用于发现网络中的异常波动、未经授权的设备以及潜在的安全违规行为，是增强传统入侵检测系统的关键补充。

SCADA系统网络攻击检测

detecting-attacks-on-scada-systems

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能用于检测针对SCADA和工控系统的复杂网络攻击。它专注于识别传统IT安全工具难以发现的异常行为，例如工业协议（如Modbus、DNP3）的中间人攻击、非法命令注入以及数据篡改。核心流程是建立系统正常通信基线，并持续监控网络流量是否存在偏差。

DNP3协议异常检测

detecting-dnp3-protocol-anomalies

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本工具用于检测SCADA和ICS系统中的DNP3协议异常。它通过深度包检测和机器学习方法，实时监控未经授权的控制命令、协议违规、固件更新尝试以及与网络基线的偏差，是保护能源电网和工业控制网络的重要安全和监控手段。

工业控制系统网络安全评估

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

用于对工业控制系统（OT）网络进行全面安全评估，覆盖SCADA和DCS等现场系统。评估工作基于Purdue模型，通过被动监测工业协议流量，识别IT/OT融合风险和潜在攻击面，帮助用户实现高度安全和合规性。

工控系统安全评估框架

zhaoxuya520/reverse-skill

这是一个用于授权的工控系统（OT/ICS）安全评估框架。它强调“被动优先”的评估原则，覆盖了Purdue模型分区、工业协议分析和SCADA/DCS环境的暴露面识别。评估流程严格避免对PLC执行任何写操作，优先进行只读验证和安全网络分析，确保物理过程的安全。

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