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网络ARP欺骗检测与防御

detecting-arp-poisoning-in-network-traffic
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
201
本技能提供了一份关于检测和防御ARP欺骗攻击的综合指南。内容涵盖了多层次的防御机制，包括在交换机上部署动态ARP检查（DAI）、使用ARPWatch进行持续监控、通过Wireshark进行深度数据包分析，以及编写自定义Python脚本进行实时异常检测。适用于网络安全分析师和渗透测试人员，以抵御第二层协议的中间人攻击。
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云环境加密货币挖矿检测

detecting-cryptomining-in-cloud
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
161
本指南为安全团队提供了一套全面的检测方案，用于发现和响应云环境（AWS, Azure）中的未经授权的加密货币挖矿行为。它通过结合成本异常检测、计算资源利用率监控、GuardDuty安全警报以及VPC/流量日志分析等多个信号源，来识别和阻止资源劫持和可疑的挖矿活动。
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移动恶意软件行为检测分析

detecting-mobile-malware-behavior
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能旨在进行深度安全分析，用于检测移动应用（Android/iOS）中的恶意行为。它提供多层次的分析能力，包括静态指标检查（如权限滥用）、动态运行时监控（使用Frida）、网络流量捕获（监控C2通信和数据泄露），以及自动化扫描。适用于恶意软件取证和安全研究。
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Fail2ban端口扫描与入侵防御

detecting-port-scanning-with-fail2ban
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能旨在配置Fail2ban，建立一套强大的网络安全分层防御机制。它通过自定义过滤器和动作，自动检测并防御端口扫描、SSH暴力破解和网络侦察等威胁。通过动态封禁恶意IP地址并提供安全告警，极大地增强了系统的主机入侵防御能力。
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基于CIS基准的Linux端点加固

hardening-linux-endpoint-with-cis-benchmark
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能旨在自动化加固Linux终端设备（如Ubuntu、RHEL等），遵循CIS基准推荐的最佳实践。它系统性地加固了多个安全层面，包括文件系统配置、网络参数（sysctl）、SSH服务、用户访问控制和审计日志（auditd）。此工具对于满足PCI DSS、HIPAA和SOC 2等严格的行业合规性要求至关重要。
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使用Apigee实现API威胁防护

implementing-api-threat-protection-with-apigee
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本文档详细介绍了如何使用Google Apigee平台为API实现多层威胁防护。通过部署JSON/XML内容验证、OAuth 2.0认证、流量限速（SpikeArrest）以及正则匹配等核心策略，有效防御OWASP Top 10等常见安全漏洞，确保API的安全性与合规性。
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勒索软件弹性备份策略构建

implementing-ransomware-backup-strategy
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导如何构建符合3-2-1-1-0原则的勒索软件弹性备份架构。它涵盖了资产分类、确定RPO/RTO、配置不可变或气隙存储，并强调隔离备份凭证和网络。该流程旨在确保在遭遇勒索软件攻击时，企业数据能够实现可靠、可验证的恢复。
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VLAN跳跃攻击模拟与测试

performing-vlan-hopping-attack
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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这是一个用于模拟高级二层网络攻击的工具，包括VLAN跳跃、交换机欺骗（DTP攻击）和双标签攻击。它主要用于授权的渗透测试环境，旨在验证VLAN分段的有效性、分析802.1Q协议的鲁棒性，并确保交换机端口安全配置能够抵御二层绕过攻击。
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代理支付执行

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affaan-m/everything-claude-code
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为 AI 代理添加 x402 支付执行能力，支持按任务预算、支出控制和非托管钱包，可用于支付 API、购买服务或与其他代理结算，并可通过 Base 或 X Layer 集成。
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Web游戏引擎开发工具包

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github/awesome-copilot
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该技能包提供了一套完整的指南，用于使用HTML5、Canvas和WebGL等现代Web技术，构建复杂的Web游戏和游戏引擎。内容涵盖了从游戏循环、物理碰撞检测到多输入设备（触摸、手柄）支持的完整2D和3D开发流程，适合从零开始开发平台跳跃游戏、射击游戏或复杂的3D模拟。
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板球运动员生涯数据验证

cricket-career-verify
EverMind-AI/EverOS
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本技能用于全面验证候选板球运动员的职业生涯数据。通过交叉比对维基百科或Cricinfo等来源的结构化信息，可以确认包括出生日期、首次亮相的比赛细节（包括赛制、对手、得分）、生涯里程碑及效力球队等所有关键约束。特别注意区分ODI、T20I和Test等不同赛制，确保数据准确性。
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AI与机器学习知识体系教练

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24kchengYe/human-skill-tree
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本教练旨在建立用户真实的AI素养，提供从初级用户到高级构建者的完整学习路径。它通过Socratic提问和分层教学法，涵盖提示工程（Prompt Engineering）和机器学习（ML）底层原理，帮助用户理解AI模型的运作机制，而非仅仅停留在使用表面工具。
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