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HIPAA安全港合规性审计

auditing-safe-harbor-checklist

maziyarpanahi/openmed

本工具为审核去标识化后的受保护健康信息（PHI）提供全面的合规性检查清单，依据HIPAA安全港标准（Safe Harbor）涵盖18个敏感标识符类别。它能将检测到的PII实体映射至对应类别，识别出潜在的脱敏数据缺失点，并指导用户评估残留的再识别风险，确保数据脱敏过程的完整性和合规性。

高级密码学与移动安全取证

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zhaoxuya520/reverse-skill

该技能是针对复杂CTF挑战的专业化工具，专注于密码学分析、隐写分析和移动安全取证。它指导用户恢复复杂的解密链，如解码数据块、追踪加密变换（密钥、IV等），检查隐藏媒体载荷，以及分析移动设备的信任边界（如APK/IPA签名逻辑、本地存储和SSL锁定）。此技能必须在主沙箱编排器建立环境假设后才能使用。

隐私政策配置与脱敏处理

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maziyarpanahi/openmed

本技能用于配置多种符合法规的隐私保护策略，支持对敏感数据进行脱敏处理。用户可以根据HIPAA、GDPR、PIPEDA等不同地域和场景的法律要求，选择合适的策略，确保数据脱敏、替换或假名化，从而满足数据共享和研究的合规需求。

临床文本去标识化处理

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maziyarpanahi/openmed

本技能用于本地设备上对临床自由文本进行去标识化处理。它可以移除、掩码、替换或哈希敏感的PHI/PII，支持多种方法（如日期偏移）。它确保了在共享、存储或分析医疗记录时，完全保护患者隐私，符合HIPAA和GDPR等严格的隐私标准。

基于泄漏门的去标识化评估

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maziyarpanahi/openmed

用于评估去标识化和临床命名实体识别模型是否符合严格的隐私保护标准。该功能不依赖于聚合F1分数，而是通过一系列泄漏门控（G1a-G8）检查模型是否存在残留的个人健康信息（PHI）泄露，从而判断模型是“可发布”还是“隔离”，确保模型满足HIPAA合规要求。

提取和处理FHIR R4临床记录

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maziyarpanahi/openmed

该技能用于从FHIR R4电子病历API（如Epic, Cerner）中提取和处理未结构化的临床病历和报告。它负责处理分页查询、解码Base64附件（PDF, TXT）以及提取叙事文本。随后，文本会被传递给OpenMed流程进行符合HIPAA标准的去标识化和自然语言处理分析，从而将原始临床记录转化为可分析的结构化洞察。

移动应用逆向工程指南

zhaoxuya520/reverse-skill

本指南提供了一套完整的Android和iOS移动应用逆向工程与安全测试方法论。内容涵盖信息收集、静态分析（反编译、代码结构分析）、动态插桩、网络流量拦截等全流程，尤其侧重于绕过SSL Pinning、Root检测、越狱检测和反调试等主流安全机制。

脱敏数据再识别风险评估

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maziyarpanahi/openmed

本技能用于评估脱敏数据集的残余再识别风险。它超越了简单的直接标识符移除，通过评估准标识符（如年龄、邮编、日期）带来的风险。该工具计算k-匿名性和l-多样性等结构化指标，并运行实证链接攻击，生成可防御的风险备忘录，以支持HIPAA专家认定，判断数据集是否安全发布。

临床日期偏移去识别化

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maziyarpanahi/openmed

该技能通过应用一致的日期偏移，实现临床文本的去识别化。它在使绝对日期不可知的情况下，关键地保留了医学事件之间的时间间隔。这对于需要进行纵向研究或生存分析的场景至关重要，确保在符合HIPAA安全港规则的前提下，保留时间到事件的完整性。

第二阶后果链分析思考

thinking-second-order

tjboudreaux/cc-thinking-skills

提供一套系统性的思考框架，用于追踪战略决策的全部后果链。它要求用户超越表面的即时效果（一级影响），深入分析激励变化、时间滞后效应和规模化带来的潜在系统性问题，从而确保决策具备长期和系统级的稳健性。

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