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使用In-Toto实现供应链完整性

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导如何利用in-toto框架为软件供应链建立完整性验证。通过在CI/CD流水线的每个步骤生成加密签名的证明（attestation），可以确凿地记录和验证构建过程中的所有工件、执行者和操作步骤，确保容器镜像的来源和完整性，有效防止供应链攻击。
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Velociraptor端点取证与事件响应

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导如何使用Velociraptor平台，在Windows、Linux和macOS等多操作系统终端上，采集、查询和监控关键数字取证证据。通过VQL查询语言，能够进行大规模、快速的事件响应调查，收集包括事件日志、注册表信息、预取文件和网络元数据等关键取证数据。
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盲SSRF漏洞利用方法指南

performing-blind-ssrf-exploitation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了盲SSRF漏洞的检测和利用方法。内容涵盖了出站（OOB）检测、内部网络枚举（端口/IP扫描）、云元数据端点访问（AWS/GCP/Azure）以及绕过各种安全过滤器的技巧，如编码和解析混淆。适用于渗透测试和云安全评估。
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多云环境取证调查指南

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
349
提供一套完整的跨云环境（AWS, Azure, GCP）数字取证调查工作流程。该指南详细指导用户在安全事件发生时，如何系统性地收集和分析云服务日志、虚拟机快照和元数据，从而追踪未经授权的访问行为，进行深入的事件响应和安全漏洞溯源。
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Foremost文件数据提取与恢复

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
301
该指南详细介绍了使用Foremost和Scalpel等工具进行高级数字取证文件提取（File Carving）。通过分析文件头尾签名，它能够在文件系统元数据丢失或损坏的情况下，从原始磁盘镜像或未分配空间中恢复特定的文件类型（如图片、文档等），是进行证据提取的关键技术。
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使用Zeek进行网络流量分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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Zeek是一个强大的开源网络安全监控框架，能够从原始网络流量中生成高保真的结构化日志和元数据。本指南涵盖了Zeek的部署、各种协议日志的分析（如HTTP、DNS、TLS），以及编写自定义检测脚本，用于识别网络异常和潜在威胁，并将分析结果集成到SIEM系统，用于全面的威胁检测和取证调查。
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SSRF漏洞利用测试

performing-ssrf-vulnerability-exploitation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该工具用于检测服务器端请求伪造（SSRF）漏洞。它通过探测云服务元数据接口、内网服务以及利用文件://、gopher://等协议处理器和绕过技术，全面评估目标应用的安全性，适用于渗透测试和安全审计。
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媒体文件隐写数据检测

performing-steganography-detection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南提供了一个多步骤的工作流，用于检测和提取嵌入图像、音频和视频文件中的隐写数据。它涵盖了初始元数据分析、运行先进的隐写分析工具（如zsteg、binwalk、stegoveritas），以及执行低级分析（如LSB分析），以揭示数字取证和网络安全调查中使用的隐蔽通信信道。
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使用PhotoRec恢复已删除文件

recovering-deleted-files-with-photorec
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了如何使用PhotoRec等工具，从损坏的磁盘映像或存储介质中，通过文件签名（File Carving）技术恢复已删除或丢失的文件。适用场景包括数字取证调查和数据恢复工作，流程覆盖了操作环境准备、执行恢复、以及文件有效性校验等全周期步骤。
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使用JADX进行安卓恶意软件逆向分析

reverse-engineering-android-malware-with-jadx
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了使用JADX工具链进行安卓恶意软件的逆向分析过程。用户可以学习如何系统性地检查APK的清单文件、权限，反编译Java/Kotlin源代码，并定位恶意行为，如数据窃取、C2通信、以及系统覆盖攻击的机制，是专业的移动安全威胁分析必备技能。
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知识图谱代码助手

understand-chat
Lum1104/Understand-Anything
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借助 `.understand-anything/knowledge-graph.json` 的项目图谱引导分析元数据、节点、边与层级，帮助开发者快速理解代码上下文与依赖。
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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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