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外部攻击面管理工具包

implementing-attack-surface-management
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
279
本工具提供了一套完整的外部攻击面管理（EASM）流程。它整合了Shodan、Censys、subfinder、httpx和nuclei等专业工具，用于进行深度侦察。用户可以系统性地发现资产、枚举子域名、指纹识别服务、扫描漏洞，并根据OWASP标准计算加权风险评分，适用于专业的安全测试和持续的威胁态势监测。
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AWS Nitro隔离计算安全实践

implementing-aws-nitro-enclave-security
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
287
本指南详细介绍了如何利用AWS Nitro Enclaves建立高度机密的计算环境，实现硬件级别的隔离。它涵盖了为敏感数据（如PII、PHI）构建安全隔离区，并通过密码学证明（attestation）机制，将KMS解密权限与特定的、经过验证的Enclave镜像哈希关联，确保数据在计算过程中的安全性和可信性。
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零信任下的浏览器隔离架构

implementing-browser-isolation-for-zero-trust
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
250
本指南详细介绍了如何在零信任架构中部署远程浏览器隔离（RBI）。它指导用户配置URL风险分类、数据丢失防护（DLP）以及内容清除重建（CDR）机制。适用于加固Web访问，防御零日漏洞、防止钓鱼攻击和数据外泄。
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网络入侵检测：诱饵代币部署

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
126
本技能指导安全人员如何部署DNS、HTTP和AWS API Key等多种“诱饵代币”（Canary Tokens）。这些代币作为网络环境中的数字绊线，用于检测攻击者在进行侦察或横向移动时的异常行为。通过Webhook实时触发警报，实现主动、低误报率的入侵检测。
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使用Purview实现数据防泄漏

implementing-data-loss-prevention-with-microsoft-purview
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
250
本指南详细介绍了如何使用Microsoft Purview实现强大的数据防泄漏（DLP）策略。内容涵盖了敏感度标签的配置（包括加密和内容标记），以及使用正则表达式创建自定义DLP规则。流程还包括在Windows和macOS设备上部署端点DLP，以保护跨SharePoint、Exchange和OneDrive等服务的敏感数据，并利用PowerShell和Graph API进行自动化合规管理。
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eBPF运行时安全监控实现

implementing-ebpf-security-monitoring
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
408
这是一个关于使用eBPF和Cilium Tetragon实现高级安全可观测性的指南。它涵盖了在内核级别实时跟踪进程执行、网络连接和文件系统访问。学习如何编写TracingPolicy CRD，利用kprobe/tracepoint hooks进行内核内过滤，并在Linux主机或Kubernetes集群上执行运行时安全策略。
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自动化GDPR数据主体访问权处理

implementing-gdpr-data-subject-access-request
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
424
本工具提供端到端的GDPR数据主体访问请求（DSAR）自动化解决方案。它涵盖身份验证、利用正则表达式和NER在不同数据源（数据库、文件）中发现个人身份信息（PII），并将数据映射到GDPR第15条要求的七大信息点，从而确保合规且可审计地响应数据主体请求。
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FIDO2 WebAuthn身份认证实现

implementing-hardware-security-key-authentication
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
355
这是一个关于实现FIDO2/WebAuthn协议的综合指南，用于构建防钓鱼、高强度的多因素认证系统。内容涵盖了使用Python构建完整的认证方服务器，支持硬件安全密钥（如YubiKey）和平台生物识别，用于迁移到无密码认证流程。
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大语言模型安全防护护栏

implementing-llm-guardrails-for-security
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
305
该工具为大型语言模型（LLM）应用提供全面的输入和输出安全防护层。它能实时拦截用户输入中的恶意攻击（如提示注入），检测并过滤敏感个人信息（PII）和有害内容。同时，它还能验证模型的输出是否准确、结构化，有效防止幻觉和数据泄露，确保AI应用的安全性与合规性。
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勒索软件杀毒开关检测与防御

implementing-ransomware-kill-switch-detection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
159
本指南提供了检测和防御勒索软件杀毒开关机制的完整技术框架。内容涵盖互斥量（Mutex）、域名和注册表的检测方法。学习如何部署主动互斥量疫苗接种，并通过Sysmon和DNS监控，实现在事件响应和恶意软件分析中的防御能力。
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已废弃的学术海报生成器

paper-poster
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
413
该技能已废弃，并被 /paper-poster-html 取代。它最初用于生成学术海报，但由于技术限制，用户请务必立即使用新的 HTML/CSS 流程。请勿使用此技能创建新的海报，以确保兼容性和最佳效果。
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iOS移动应用安全评估

performing-ios-app-security-assessment
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
410
本技能提供了一套系统化的方法，用于执行深入的iOS应用安全评估。它涵盖了IPA静态分析、使用Frida和Objection进行动态加固、SSL钉扎绕过以拦截网络流量、以及从Keychain提取和审计敏感凭证。适用于专业的、授权的移动安全渗透测试。
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