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控制活跃安全事件

containing-active-security-breach
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
352
指导 SOC 团队在发现活动入侵时快速确认告警、隔离网络与终端、保全证据并禁用受损账号，务求在最短时间内控制影响。
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Palo Alto Prisma Access 零信任部署

deploying-palo-alto-prisma-access-zero-trust
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
104
本指南分步骤介绍如何通过Strata Cloud Manager部署Prisma Access，结合GlobalProtect、ZTNA连接器与安全策略，实现面向分支与移动用户的SASE零信任访问。
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Kerberoasting 攻击检测实战

detecting-kerberoasting-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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一套检测Kerberoasting攻击的实操流程，通过SIEM与EDR日志、异常TGS请求分析和IOC比对，支持情报驱动狩猎、事件响应及定期安全评估中的主动检测与响应。
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Modbus协议异常检测

detecting-modbus-protocol-anomalies
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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通过 Zeek、Suricata OT 规则以及 Python 马尔可夫模型，在被动采集的 Modbus/TCP 和 RTU 流量中检测功能码、寄存器、时序与客户端授权等异常，辅助工业控制系统安全监测。
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服务账户滥用检测

detecting-service-account-abuse
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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基于威胁狩猎流程，利用 EDR/SIEM 日志监控服务账户异常登录、横向移动与权限提升，帮助分析员研判、确认、上报并推进应急处置与规则优化。
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斯塔克斯网络攻击检测

detecting-stuxnet-style-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
98
通过分析多阶段的 Stuxnet 式攻陷链路、监控 PLC 逻辑完整性、捕捉工程工作站妥协信号，并结合物理过程模型与独立传感器交叉验证，及时发现隐藏在工业控制系统中的伪造与篡改行为。
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实验设计与流程规划

experiment-plan
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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此技能旨在将初步的研究提案转化为结构化、可执行的论文级实验路线图。它指导研究人员定义核心研究论点、选择必要的消融实验（如新颖性、简洁性验证）并规划完整的实验执行流程，确保研究的严谨性和可复现性，特别适用于学术界的大模型和多模态AI研究。
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API注入漏洞利用

exploiting-api-injection-vulnerabilities
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
273
通过枚举 API 输入点并注入 SQL、NoSQL、SSRF 与命令等负载，可全面评估接口参数防护和后端访问控制，辅助上线前识别注入风险。
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服务器端请求伪造利用指南

exploiting-server-side-request-forgery
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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为授权渗透测试人员提供完整流程：挖掘会发出后端请求的入口、访问云元数据、扫描内网服务并绕过过滤，系统地验证并利用 SSRF 漏洞。
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WebSocket 漏洞测试指南

exploiting-websocket-vulnerabilities
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
475
指导安全评估人员在授权测试中使用 Burp Suite、wscat、websocat 和 Python 脚本，识别 WebSocket 端点、验证认证、查找跨站劫持与消息注入风险。
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Zerologon 域控制器劫持

exploiting-zerologon-vulnerability-cve-2020-1472
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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演示 Zerologon（CVE-2020-1472）漏洞利用流程，从扫描、利用到 DCSync 和密码恢复，方便红队复现攻击链，或防御团队构建检测与响应策略。
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高级持续性威胁狩猎

hunting-advanced-persistent-threats
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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通过基于 MITRE ATT&CK 的假设驱动搜寻、Velociraptor/osquery/Zeek 以及 Sigma 规则，协同终端、电网与内存数据，持续搜猎并验证是否存在 APT 行为，适用于周期性威胁狩猎或 UEBA 异常扩大调查。
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