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搜索 MPI ，共找到 71 条记录
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AgentTesla 配置提取工具

extracting-config-from-agent-tesla-rat
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
224
通过 dnSpy/ILSpy 反编译与内存分析等手段，从 Agent Tesla .NET 样本中提取 SMTP/FTP/Telegram 上传凭证、键盘记录设置及 C2 端点，用于安全分析与对抗演练。
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异常PowerShell执行狩猎

hunting-for-anomalous-powershell-execution
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
116
通过 EVTX 脚本块、模块日志及进程创建事件分析 PowerShell 活动，识别 AMSI 绕过、编码载荷、下载支架和凭证窃取，帮助 SOC 分析员制定检测规则并优先处理威胁。
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防御规避时间戳追踪

hunting-for-defense-evasion-via-timestomping
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
446
通过分析 NTFS 的 $STANDARD_INFORMATION 与 $FILE_NAME 时间戳，结合 MFTECmd/analyzeMFT 和 Python 脚本定位时间线异常，帮助威胁狩猎人员发现篡改痕迹。
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AFL++CI/CD模糊测试集成

implementing-fuzz-testing-in-cicd-with-aflplusplus
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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在 CI/CD 流水线中部署 AFL++ 覆盖率导向模糊测试，持续驱动 C/C++ 及编译产物输入处理，实时追踪覆盖路径并发现内存与输入相关漏洞，强化交付安全。
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论文编译：LaTeX至PDF

paper-compile
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
148
本文档提供一套完整的论文编译工作流，将LaTeX源代码自动转换为符合投稿要求的PDF。它不仅执行多轮次的编译，还能诊断并修复常见的编译错误，包括缺失包、引用错误和BibTeX语法问题。此外，它还包含页数限制检查和视觉检查，确保论文格式和内容符合学术会议或期刊的要求。
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学术论文全流程撰写工作流

paper-writing
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
224
这是一个完整的学术论文撰写自动化工作流。它涵盖了从论文规划、图表生成、LaTeX写作、编译到自动改进循环的所有步骤。用户可提供参考论文指导文章结构和风格，最终输出一份达到投稿标准的、专业的PDF报告，适用于研究人员将原始报告或数据转化为专业手稿。
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RESTler API模糊测试流程

performing-api-fuzzing-with-restler
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
468
使用 RESTler 结合 OpenAPI 规格自动生成状态化测试序列，配置认证后在测试/模糊模式下发现 500 错误、权限绕过、泄露和注入缺陷。
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AFL++ 覆盖引导模糊测试

performing-fuzzing-with-aflplusplus
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
290
利用 AFL++ 对编译二进制执行覆盖引导模糊测试，涵盖插装、种子最小化、并行跑批与崩溃分流，帮助安全评估和审计发现内存破坏等漏洞。
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YARA 威胁狩猎指南

performing-threat-hunting-with-yara-rules
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
277
通过编写 YARA 规则、利用 yara-python 编译并扫描文件、目录与内存转储，可批量发现恶意代码、可疑模式与情报指标，适用于事后取证和威胁分级处理。
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Rust 恶意软件逆向分析

reverse-engineering-rust-malware
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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面向安全测试人员，讲解如何利用 IDA Pro/Ghidra 逆向 Rust 编译的恶意软件，包括字符串处理、依赖提取及 Rust 特有的控制流分析，助力检测与响应。
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数学奥林匹克解题器

math-olympiad
anthropics/claude-plugins-official
200
专注于 IMO、Putnam、USAMO、AIME 等竞赛数学题，先多轮推理优化解法，再用独立的对抗验证器查找漏洞，最终输出可信度报告与通过验证的 LaTeX 证明。
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AI原生元数据与溯源追踪

akf-trust-metadata
sickn33/antigravity-awesome-skills
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AKF是一种为AI生成或修改的内容设计的原生元数据格式。它用于为文件（包括文档、图像和代码）添加信任分数、来源出处和合规元数据。该工具对于需要严格审计和验证数据来源的专业工作流至关重要，可确保内容符合《欧盟AI法案》、《HIPAA》等行业法规要求。
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