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AWS Bedrock智能体核心管理
aws-agentic-ai
sickn33/antigravity-awesome-skills
469
该指南是AWS Bedrock智能体核心的综合专家,用于指导用户如何大规模部署和管理AI智能体。它涵盖了从服务选择(如运行时、记忆、身份验证等)到部署模式、凭证管理及复杂集成工作流的完整生命周期。
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威胁狩猎假设框架构建
building-threat-hunt-hypothesis-framework
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
201
本框架提供了一个系统化的威胁狩猎方法论,帮助安全分析师将威胁情报、攻击模式和环境数据转化为可验证的假设。它指导用户完成从假设制定、跨平台数据查询到深度关联分析的整个流程,实现主动威胁检测和安全范围评估。
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检测DLL侧加载攻击
detecting-dll-sideloading-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
277
本指南用于检测DLL侧加载攻击。攻击者会利用此方法将恶意DLL放置在合法应用程序附近,劫持其执行流程。本方法适用于威胁狩猎和事件响应,通过监控系统调用、验证数字签名和分析文件路径异常来识别潜在的APT持久化威胁。
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检测可疑的PowerShell执行行为
detecting-suspicious-powershell-execution
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
168
本指南提供了一个主动的威胁狩猎框架,用于检测复杂的PowerShell可疑执行模式。内容涵盖编码命令、下载摇篮(IEX)、AMSI绕过及语言模式规避等高级攻击技术。它主要用于安全分析师在事件响应和威胁情报验证阶段,通过SIEM和EDR日志进行调查。
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持续安全验证与攻击模拟
implementing-continuous-security-validation-with-bas
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
444
攻击模拟(BAS)提供了一种自动化、持续的方法,用于验证安全控制措施(如EDR、SIEM、NGFW等)的有效性。通过安全地模拟映射到MITRE ATT&CK框架的真实世界攻击手法,BAS帮助组织主动识别安全漏洞,并评估整个攻击链上的控制成熟度,实现持续的安全态势评估。
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原子红队威胁仿真与测试
performing-threat-emulation-with-atomic-red-team
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
200
本工具利用原子红队框架,执行基于MITRE ATT&CK技术的威胁仿真测试。它允许安全团队模拟攻击者行为,用于实战验证SIEM、EDR等安全检测规则的有效覆盖率,是进行红蓝对抗和安全审计的关键手段。
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紫队原子测试与覆盖率分析
performing-purple-team-atomic-testing
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
492
本工具用于执行原子红队测试,模拟攻击行为并对照 MITRE ATT&CK 框架。它核心功能包括检测覆盖率差距分析、验证现有安全控制(如SIEM/EDR)的可见性,以及构建自动化、持续的威胁模拟和防御验证流程。
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运行Havoc C2进行高级红队对抗
operating-havoc-c2
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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简体中文
English