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JWT算法混淆攻击利用
exploiting-jwt-algorithm-confusion-attack
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
136
用于测试和利用JWT算法混淆漏洞。该技能旨在针对那些未能强制执行JWT头文件中指定算法的API。可实现从非对称算法(RS256)到对称算法(HS256)的降级攻击,执行alg:none绕过,以及操纵密钥标识符(kid, jku, x5u),以实现认证绕过和令牌伪造。
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NoSQL注入漏洞利用指南
exploiting-nosql-injection-vulnerabilities
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
137
本文详细介绍了针对MongoDB、CouchDB等NoSQL数据库的注入漏洞利用方法。涵盖了从利用操作符进行认证绕过,到通过$regex进行盲数据提取,以及执行任意JavaScript代码的完整流程。是进行渗透测试和安全代码审查必备的实战指南。
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利用Zerologon漏洞攻击域控制器
exploiting-zerologon-vulnerability-cve-2020-1472
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
450
本技能详细介绍了Zerologon (CVE-2020-1472) 漏洞的利用流程。该漏洞存在于Netlogon协议中,允许攻击者无需认证即可重置域控制器机器账户密码,从而实现域控接管。内容涵盖了从初始漏洞利用、使用DCSync进行凭证窃取到最终权限提升的完整攻击链。仅适用于授权的红队测试和安全评估。
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使用Rekall提取内存取证证据
extracting-memory-artifacts-with-rekall
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
458
本工具利用Rekall内存取证框架,对内存转储文件进行深度分析。它旨在检测复杂的恶意行为,如进程空心化、VAD异常导致的代码注入、隐藏的操作系统进程以及根套件的存在。它是进行安全事件响应和恶意软件分析的关键步骤。
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NTLM重放攻击狩猎检测
hunting-for-ntlm-relay-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
389
该技能提供高级威胁狩猎能力,用于检测活动目录中的NTLM重放攻击。它通过分析Windows安全事件4624日志,重点关注使用NTLMSSP认证的类型3登录事件。检测逻辑能识别IP到主机名不匹配、快速多主机认证以及缺失SMB签名等可疑模式,帮助安全分析师定位未授权的凭证访问尝试。
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查找Windows注册表持久化机制
hunting-for-registry-persistence-mechanisms
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
460
这是一套针对Windows系统深层持久化机制的威胁狩猎方法论。文章详细介绍了如何主动查找系统中的恶意驻留点,包括但不限于Run键监控、Winlogon修改分析、IFEO注入和COM劫持。它适用于事件响应、红蓝对抗和安全基线评估,用于防御高级持续性威胁(APT)。
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具身智能想法发掘管线
idea-discovery-robot
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
453
这是一个系统化的机器人研究项目想法发掘工具。它能将一个宏观的机器人方向,通过结构化的文献调研、新颖性验证和批判性审查等多个阶段,提炼成多个可上手的、可基准测试的、且具备模拟环境优先验证的落地项目。旨在确保想法的科学性和工程可行性。
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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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