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机器人科研思路发现管线

idea-discovery-robot
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
407
该技能提供了一个系统化的机器人科研思路发现流程。它能够将一个宏观的机器人方向（如具身AI、操作抓取）分解，并通过文献调研、新颖性检查和批判性评审，生成具备可验证性、可模拟、且与现有基准测试紧密结合的科研选题，助力学术研究和项目落地。
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静态数据AES加密实现

implementing-aes-encryption-for-data-at-rest
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
217
本指南详细介绍了如何使用AES-256-GCM模式对静态存储数据进行加密。它涵盖了最佳实践，包括安全密钥派生（使用PBKDF2和Argon2id）、初始化向量（IV/Nonce）的正确管理，以及利用认证加密技术，确保数据完整性和防篡改能力。
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API滥用检测与速率限制实现

implementing-api-abuse-detection-with-rate-limiting
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
162
本文档详细介绍了API滥用检测的实现方法，核心是采用令牌桶和滑动窗口等先进速率限制算法。它能有效地防御DDoS攻击、暴力破解和凭证填充等各类攻击，特别适用于API网关的安全架构设计和部署，确保系统在高并发下的稳定性和安全性。
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实现API速率限制与节流控制

implementing-api-rate-limiting-and-throttling
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
282
该技能详细介绍了如何使用令牌桶和滑动窗口等算法，为API实现强大的速率限制和节流控制。其目的是保护后端系统免受暴力破解、撞库攻击和资源耗尽等恶意行为。核心内容包括配置基于用户、IP和端点的调用限制，利用Redis进行分布式计数，并实现标准的HTTP 429错误响应，达到防止API滥用的目的。
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使用Apigee实现API威胁防护

implementing-api-threat-protection-with-apigee
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
114
本文档详细介绍了如何使用Google Apigee平台为API实现多层威胁防护。通过部署JSON/XML内容验证、OAuth 2.0认证、流量限速（SpikeArrest）以及正则匹配等核心策略，有效防御OWASP Top 10等常见安全漏洞，确保API的安全性与合规性。
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使用AWS Macie进行数据分类

implementing-aws-macie-for-data-classification
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
393
Amazon Macie是一项全托管的数据安全服务，能够利用机器学习和模式匹配技术，自动发现、分类并保护存储在Amazon S3中的敏感数据（如个人身份信息、财务记录和凭证）。它特别适用于需要进行自动化数据发现、满足合规性要求以及提升云安全架构的组织。
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AWS集中式安全态势管理

implementing-aws-security-hub
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
94
本技能指南详细介绍了如何部署AWS Security Hub，实现集中化的云安全态势管理（CSPM）。内容涵盖从GuardDuty、Inspector等多个源聚合安全发现、启用CIS、PCI-DSS等行业标准合规性检查，以及在多账号AWS组织中构建自动化修复工作流。适用于需要持续合规监控和完善治理能力的安全团队。
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实施BeyondCorp零信任访问模型

implementing-beyondcorp-zero-trust-access-model
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
70
本文指导如何实施BeyondCorp零信任访问模型，旨在取代传统的VPN和网络边界信任。通过利用身份代理（IAP）、访问上下文管理器（ACM）和设备状态校验，实现基于用户身份、设备安全性和环境上下文的精细化访问控制，适用于远程和混合办公环境。
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云数据丢失防护：安全部署实践

implementing-cloud-dlp-for-data-protection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
416
本技能详细介绍了跨云环境（AWS Macie、Google DLP、Azure）实施数据丢失防护（DLP）的完整流程。指导用户如何自动化发现、分类并保护存储在云存储、数据库和数据管道中的敏感数据（如PII、PHI），以确保系统符合GDPR和HIPAA等严格的行业合规要求。
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云工作负载保护实现

implementing-cloud-workload-protection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
243
本工具用于在云工作负载（如EC2/GCE）上实现全面的工作负载保护（CWPP）。它提供运行时安全控制，用于实时监控进程行为、文件完整性、网络连接和资源利用率，能够检测恶意行为如加密挖矿和反向Shell，适用于建立强大的云安全防御体系和满足合规性要求。
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部署最小化Distroless容器镜像

implementing-container-image-minimal-base-with-distroless
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
410
本文档指导如何使用Google Distroless镜像，为容器化应用构建具有最小攻击面的安全镜像。通过去除shell、包管理器和冗余系统组件，极大地提升了容器的安全性，有助于满足合规性要求。适用于在Kubernetes或Docker环境中进行安全加固的场景，并提供了多语言（Go, Java, Python, Node.js）的构建模式。
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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
445
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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