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威胁情报自动化数据流集成

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能旨在构建自动化流水线，用于摄取、标准化和运营化威胁情报（TI）。它连接了各种来源（如STIX/TAXII、开源和商业平台），并将指标（IOC）实时导入SIEM和安全工具。适用于SOC团队需要自动化整个IOC生命周期管理，以实现实时威胁检测的场景。
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构建威胁情报平台

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导用户设计和部署威胁情报平台（TIP）。通过整合MISP、OpenCTI、TheHive等开源CTI工具，构建一个统一的系统，实现威胁情报的收集、分析、富集和分发。涵盖了情报源接入、STIX/TAXII标准互操作性以及分析师仪表板的搭建，适用于构建安全运营中心。
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漏洞老化及SLA合规性追踪

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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提供一套完整的漏洞老化和SLA合规性追踪系统。该系统根据漏洞的严重性（如关键级14天）计算补救时间，并整合自适应修正因子和自动化升级路径。适用于建立安全合规政策、量化修复效率和进行风险管理审计。
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漏洞管理中心仪表盘

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DefectDojo是一个开源漏洞管理平台，可聚合来自200多个安全扫描器（如Nessus, ZAP）的发现。它能自动去重，提供中央仪表盘来跟踪漏洞修复进度，并支持与CI/CD、Jira和Slack等工具集成，实现自动化安全报告和合规性管理。
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漏洞例外与风险接受跟踪系统

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该系统用于构建漏洞例外和风险接受跟踪机制。它提供完整的审批工作流，要求记录补偿性控制措施，并根据预设的服务等级协议（SLA）自动处理过期。这有助于组织维护已接受的风险可见性，确保符合PCI DSS、SOC 2等重要的合规性要求。
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漏洞扫描与修复工作流

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本流程指导安全运营中心（SOC）建立全面的漏洞管理体系。它整合了Nessus、Qualys等主流扫描工具，用于发现、优先级排序和跟踪基础设施中的安全漏洞。通过引入资产重要性和威胁情报（如CISA KEV），实现了基于风险的评分，确保资源聚焦于最高优先级的威胁。
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Bun JavaScript运行时与工具链

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Bun是一个高性能的All-in-One JavaScript运行时和工具链。它集成了运行时、包管理器、打包器和测试运行器，旨在提供比传统Node.js更快的开发体验。适用于需要极高性能、新项目开发以及部署到Vercel等平台的场景。
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强制浏览：身份验证绕过测试

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本指南详细介绍了在授权渗透测试中发现和利用Web应用漏洞的方法。通过强制浏览（Forced Browsing），它指导用户系统地枚举隐藏的目录、未受保护的API端点和管理界面，旨在测试和发现绕过身份验证的路径和漏洞。
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多智能体代码编排系统

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affaan-m/everything-claude-code
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该系统用于编排复杂的、多步骤的编程任务，利用多个AI智能体协作完成项目。它首先将整个项目规划为任务依赖图谱，然后将专业的智能体分配到隔离的Git工作区进行并行开发。系统负责自动监控进度、处理代码合并，并生成结构化报告，清晰记录所有变更和下一步计划。
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威胁指标收集与分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能包提供了一个系统化的框架，用于在安全事件发生前后收集、分类和富集威胁指标（IOCs）。它涵盖了网络、主机、邮件等多种来源的证据，并使用STIX/TAXII标准格式化数据，支持威胁情报的共享、安全系统（SIEM/EDR）的自动化防御构建与阻断。
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开源情报收集与威胁分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了一套全面的开源情报（OSINT）收集和综合方法，用于调查威胁行为者、恶意基础设施和攻击活动。它利用公共数据源、被动侦察工具（如WHOIS、证书透明日志）以及专业平台（如Maltego、Shodan），来绘制对手的背景信息，并为授权的红队评估进行预先情报收集。所有操作均强调被动性，以确保合法性和安全。
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使用MISP收集威胁情报

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本技能详细介绍了MISP（恶意软件信息共享平台）的部署与使用。用户可以配置多种威胁源（如TAXII、CSV），并利用PyMISP Python API，自动化地抓取、存储和关联来自社区及商业来源的IOC和威胁事件，构建完整的威胁情报采集管线。
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