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供应链恶意软件分析

analyzing-supply-chain-malware-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
389
该工具和工作流用于深入调查供应链攻击。它帮助安全分析师比较合法软件与可疑二进制文件，以分析被污染的软件更新、木马化二进制文件和依赖项工件。核心功能包括二进制差异分析、识别注入代码和记录代码签名异常，从而确定安全漏洞的范围。
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TLS证书透明度日志分析

analyzing-tls-certificate-transparency-logs
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
410
该工具通过查询证书透明度日志（CT logs），用于检测网络钓鱼域名、未经授权的证书签发以及影子IT。它利用Levenshtein距离等方法，实时监控新签发证书，有效发现品牌冒充和拼写错误域名的风险，实现主动安全防御。
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使用DNSTwist分析变体域名和钓鱼攻击

analyzing-typosquatting-domains-with-dnstwist
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该工具利用DNSTwist强大的域名变体生成引擎，用于检测各种类型的域名欺骗和品牌冒用。它能生成数千个潜在的相似域名（包括错别字和异形字符），并检查其DNS记录和网页内容相似度，帮助安全分析师和威胁猎手主动监控和发现针对组织的钓鱼和域名劫持威胁。
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USB设备连接历史分析

analyzing-usb-device-connection-history
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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这是一项数字取证技术，用于调查可移动存储设备的连接历史。它通过深度解析Windows注册表（如USBSTOR、MountedDevices）、事件日志和SetupAPI日志中的关键数据，追踪设备连接和使用时间线，是识别数据外泄或内部威胁的关键证据链。
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Windows Amcache取证分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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这是一个专业的数字取证工具，用于解析Windows Amcache.hve注册表数据。它可以提取关于程序执行历史、应用安装信息和驱动程序加载的关键证据。通过关联SHA-1哈希值和重建时间线，帮助调查人员确定系统上运行过的可执行文件，是进行事件响应和威胁检测的核心工具。
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Splunk Windows事件日志分析工具包

analyzing-windows-event-logs-in-splunk
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具包利用Splunk的SPL语言，分析包括Windows安全、系统和Sysmon在内的事件日志。它将高级检测查询映射到MITRE ATT&CK框架，帮助SOC分析师调查认证攻击（如暴力破解、密码喷洒）、识别权限提升、定位持久化机制和追踪横向移动，进行详细的取证时间线分析。
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Windows预取文件取证分析

analyzing-windows-prefetch-with-python
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能使用Python解析Windows预取文件（.pf），帮助安全分析师重建详细的应用执行历史。它在事件响应中至关重要，可用于检测重命名二进制文件、识别可疑执行模式，并为深入的数字取证调查构建准确的时间线。
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审计 GCP IAM 权限与访问风险

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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这是一个全面的指南和脚本集合，用于审计 Google Cloud Platform 的 IAM 权限。它帮助识别权限过于宽泛的绑定、未使用的服务账户、使用原始角色以及跨项目访问风险。利用 gcloud CLI、策略分析器和 IAM 推荐器，确保合规性并最小化误配置的潜在影响。
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论文自动优化循环

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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该技能用于自动化优化学术论文的写作质量。它通过循环机制（审阅→修改→重编译），利用先进的语言模型对已生成的论文进行多轮次的深度润色和优化。主要目的是提升文章的逻辑结构、修正理论不一致性，并增强整体的表达和呈现质量，帮助用户将初稿提升至可提交的优秀状态。
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自动化多轮深度评审

auto-review-loop
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个自动化的多轮研究评审系统。它能持续将研究成果提交给外部评审器（如Codex或人工），根据反馈自动实现修改，并进行下一轮评审，直到达到预设的通过标准或达到最大轮次。非常适合需要持续高质量迭代和严格质量保证的复杂项目。
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自动研究评审循环系统

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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该技能旨在自动化研究改进流程，构建一个“评审→实施修复→再评审”的闭环系统。它利用任何兼容OpenAI的LLM API，循环迭代优化研究内容，直到获得积极的评估，或达到设定的最大轮次。适用于学术论文撰写或技术项目完善。
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自动多轮研究论文评审循环

auto-review-loop-minimax
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个用于自动化复杂研究主题或论文的严格、迭代评审与改进工具。它通过多轮循环，利用外部大模型（MiniMax API）提供持续、建设性的反馈。本流程引导用户完成评审、修正和再评审等阶段，直到获得积极评估或达到最大轮次。支持状态持久化，适用于长篇学术工作流。
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