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NIST 800-30 网络风险评估
conducting-cyber-risk-assessment-with-nist-800-30
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
198
本方法基于 NIST 800-30 标准,提供全面、可证明的网络安全风险评估流程。它系统性地识别威胁源、漏洞和潜在事件,通过分析威胁发生的可能性和潜在影响,计算出整体风险,最终生成一份优先级排序的风险登记册。适用于满足合规要求、系统上线审批及高层风险汇报。
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邮件头取证分析:钓鱼调查指南
create-fake-materials-fake-website
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
337
本指南为数字取证专家提供全面的邮件头分析流程。用于调查可疑的钓鱼邮件,追踪邮件真实来源,并检测发送方身份伪造。通过系统性验证SPF、DKIM和DMARC等安全协议,是事件响应和网络安全调查的关键技能。
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品牌冒用监控与威胁检测
email-spoofing
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
445
该技能提供全面的品牌冒用监控系统,能够覆盖域名、社交媒体、移动应用和暗网等多个数字渠道。它系统性地扫描并检测钓鱼攻击、域名抢注、虚假网站等未经授权的品牌使用行为,帮助安全团队进行主动的威胁情报收集和漏洞评估,从而有效保护品牌资产。
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NIST风险管理授权流程指南
executing-nist-rmf-authorization-to-operate
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
338
本指南详细介绍了基于NIST风险管理框架(RMF)实现“授权运营”(ATO)的全生命周期流程。覆盖了从系统准备、风险分级(FIPS 199),到控制基线选择、实施、评估(SAR)及持续监控等所有环节。适用于需要满足FISMA或FedRAMP合规性要求的系统。
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部署诱饵文件检测勒索软件
indicator-removal
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
421
本技能指导用户在关键文件系统部署“诱饵文件”(Canary Files)。这些文件作为监控陷阱,用于实时监测文件系统是否发生未经授权的修改、删除或重命名。通过持续监控这些高价值的“蜜罐”文件,可以有效检测出勒索软件的加密或破坏行为,为传统安全系统提供高可靠性的告警补充。
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Google IAP身份感知零信任访问配置
steal-web-session-cookie
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
330
本指南详细介绍了如何在Google Cloud上利用身份感知代理(IAP)构建零信任网络访问架构。它强制对计算引擎、App Engine和Cloud Run等资源执行严格的请求级身份验证和授权。通过结合身份、设备状态和时间等上下文策略,确保只有满足安全要求的用户才能访问内部系统,极大地提升了安全性。
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Windows DPAPI凭证提取
abusing-dpapi-for-credential-access
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
292
本技能展示了如何利用Windows数据保护API(DPAPI)提取系统中的加密敏感信息,包括用户凭证、浏览器登录数据、RDP密码和凭证库内容。它涵盖了在线、离线和域范围的解密技术,是红队渗透测试中的关键后渗透环节。
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向量与嵌入安全评估
assessing-vector-and-embedding-weaknesses
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
204
本技能包用于对RAG系统和向量数据库进行全面的安全评估。它重点测试嵌入式反演、跨租户数据泄露、知识库投毒及检索篡改等关键漏洞,符合OWASP LLM08:2025标准。适用于验证多租户和向量搜索应用的安全性。
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品牌识别与一致性管理
brand
nextlevelbuilder/ui-ux-pro-max-skill
477
用于管理品牌全方位的识别系统,包括品牌语音、视觉风格、核心信息框架和资产规范。它能帮助团队将品牌指南(如Markdown)自动同步到设计令牌和代码中,确保产品、内容和设计在任何平台上的高度一致性和专业性。
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使用Plaso构建超级时间线
building-super-timelines-with-plaso
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
381
该技能指导如何使用Plaso工具集,将文件系统、注册表、日志、浏览器历史等海量且异构的数字取证证据源,统一构建成一个完整的、规范化的超级时间线。适用于事件响应、调查取证和关联分析,尤其擅长揭示时间戳篡改或日志清除等反取证行为。
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基于护栏的LLM防御系统
defending-llms-with-guardrails
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
294
本技能详细介绍了为生产级大型语言模型(LLM)部署运行时安全防御机制。它涵盖了使用多个主流护栏系统(如Llama Guard、NeMo Guardrails和LLM Guard),用于检测和阻止对抗性攻击,包括越狱(Jailbreaks)、提示注入和有害内容。旨在为实际部署提供一套全面的、深度防御的安全策略。
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统一设计与品牌系统
design
nextlevelbuilder/ui-ux-pro-max-skill
204
这是一个全方位的综合设计技能,覆盖了从品牌识别到最终数字资产的整个创作流程。功能包括构建品牌身份、定义设计规范(Tokens)、UI组件样式、AI生成Logo、企业品牌识别程序(CIP)模版、专业演示文稿、多平台横幅设计和社交媒体图片制作。是专业图形和数字资产的统一中心。
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