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输入边界数据验证协议

infinity
sickn33/antigravity-awesome-skills
93
本协议旨在为所有数据入口（如API请求体、用户输入、环境变量、Webhook等）建立严格的边界层。它要求执行四阶段流程：边界检测、信任分类、强制过滤（类型校验、模式校验、清洗）和最终自检。核心目的是确保不受信任的数据在进入业务逻辑前都经过彻底净化，从而有效防止SQL注入、XSS等安全漏洞和运行时崩溃。
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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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OAuth设备码钓鱼攻击

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能模拟针对Microsoft Entra ID的OAuth 2.0设备码和非授权同意机制的红队攻击。它展示了攻击者如何窃取访问和刷新令牌，从而绕过多重身份验证（MFA），并在Microsoft 365服务间进行横向移动。适用于授权的安全测试，用于验证令牌保护和条件访问策略。
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AADInternals：Entra ID安全审计

auditing-entra-id-with-aadinternals
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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这是一个用于授权红队测试的强大工具包，可对Microsoft Entra ID和Azure AD进行全方位的安全审计。它可以执行未认证的侦察、获取各类访问令牌，并重点测试联邦回门（Golden SAML）漏洞，是验证身份安全韧性和制定加固建议的关键工具。
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界面设计工程与优化

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能提供专业的“设计工程”指导，专注于提升用户界面的精致度、微交互细节和组件工艺。适用于审核前端代码（如React, CSS, Tailwind），旨在优化动画曲线、过渡时长和视觉反馈，确保产品在用户体验上达到极高的水准。
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云环境攻击模拟与红队演练

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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Stratus Red Team是一款用于检测工程和红蓝对抗演练的开源工具。它能程序化地模拟在AWS、Azure、GCP和Kubernetes等主流云平台上，颗粒度化、有文档记录的攻击技术。其核心用途是验证现有安全检测规则（如CloudTrail/GuardDuty）的有效性，通过安全、可逆的方式模拟真实攻击行为，并确保测试结束后所有资源都能被彻底清理。
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AD CS证书漏洞利用与权限提升

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能介绍使用Certipy工具进行高级渗透测试。它能够系统性地枚举和利用Active Directory证书服务（AD CS）中的各类配置漏洞（如ESC1-ESC16）。通过伪造证书和执行PKINIT认证，实现无需密码即可提升权限，达到域控级别的网络攻防验证目的。
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运行Havoc C2进行高级红队对抗

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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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大型语言模型安全红队测试

red-teaming-llms-with-garak
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能利用NVIDIA的Garak框架，对大型语言模型（LLMs）进行全面的红队安全测试。它通过发送数千条对抗性提示词，检测模型是否存在越狱、提示注入、数据泄露或生成有害内容等关键安全漏洞。适用于模型部署前后的安全基线验证和AI风险评估。
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LLM系统提示词泄露检测

testing-for-system-prompt-leakage
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南提供了一个结构化的红队测试方法，用于检测大型语言模型（LLM）系统提示词中的敏感数据泄露。它模拟了先进的攻击，如提示词注入、指令覆盖和编码技巧，旨在发现嵌入的秘密信息、API密钥或专有业务逻辑，帮助用户满足OWASP LLM07安全标准。
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RAG管道提示注入安全测试

testing-prompt-injection-in-rag-pipelines
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
361
本技能提供了一套全面的红队测试方法，用于评估检索增强生成（RAG）系统的安全防护能力。它系统性地探测了两个关键攻击面：被毒化的检索上下文（间接提示注入）和嵌入空间操纵。可用于验证RAG护栏、防止数据泄露，并测试LLM知识问答系统的漏洞。
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TPM度量启动与远程证明验证

validating-tpm-measured-boot-attestation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了一套完整的工作流，用于使用可信平台模块（TPM 2.0）验证系统启动链的完整性。它涵盖了本地验证（事件日志重放）和远程证明（生成带随机数的签名证明）。该工具可用于检测引导程序攻击、未经授权的固件修改，并为零信任架构建立设备信任姿态。
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