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使用Metasploit利用SMB漏洞

exploiting-smb-vulnerabilities-with-metasploit
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
278
本技能旨在指导用户进行授权渗透测试，实操演示如何识别和利用SMB协议中的关键漏洞（如EternalBlue、PrintNightmare）。内容涵盖网络枚举、横向移动技术（如Pass-the-Hash和SMB Relay），以及使用Metasploit等工具进行后渗透测试，以评估企业网络的整体安全性。
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WebSocket漏洞利用测试指南

exploiting-websocket-vulnerabilities
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
316
本指南提供了实地渗透测试实时Web应用的专业方法。内容涵盖WebSocket端点发现、身份认证绕过测试、跨站WebSocket劫持（CSWSH）检测，以及针对消息内容的注入漏洞（如SQLi、XSS）评估。适用于聊天、直播和交易等实时数据流的安全性评估。
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利用Zerologon漏洞攻击域控制器

exploiting-zerologon-vulnerability-cve-2020-1472
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
450
本技能详细介绍了Zerologon (CVE-2020-1472) 漏洞的利用流程。该漏洞存在于Netlogon协议中，允许攻击者无需认证即可重置域控制器机器账户密码，从而实现域控接管。内容涵盖了从初始漏洞利用、使用DCSync进行凭证窃取到最终权限提升的完整攻击链。仅适用于授权的红队测试和安全评估。
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提取Agent Tesla恶意软件配置

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
253
本工具用于恶意软件分析领域，专门针对Agent Tesla这类.NET远程访问木马（RAT）样本。它能够自动提取并解码嵌入式和混淆的配置信息，包括SMTP凭证、FTP地址、Telegram令牌和C2信令等关键数据。通过复杂的解码和解密技术，为安全研究人员揭示威胁情报。
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使用Rekall提取内存取证证据

extracting-memory-artifacts-with-rekall
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
458
本工具利用Rekall内存取证框架，对内存转储文件进行深度分析。它旨在检测复杂的恶意行为，如进程空心化、VAD异常导致的代码注入、隐藏的操作系统进程以及根套件的存在。它是进行安全事件响应和恶意软件分析的关键步骤。
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Docker守护进程安全加固指南

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414
本指南提供了全面的Docker守护进程安全加固步骤，涵盖了用户命名空间重映射、禁用容器间通信、配置TLS认证和实现Rootless模式。部署这些安全控制措施，可以有效减小攻击面，防止容器逃逸和权限提升，确保容器环境安全合规。
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进程注入技术检测与溯源

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121
本技能提供了一个结构化的安全检测流程，用于检测进程注入技术（MITRE ATT&CK T1055）。它通过分析详细日志，特别是利用Sysmon事件ID 8（CreateRemoteThread）和事件ID 10（ProcessAccess），结合源-目标进程关系图谱，以识别恶意越权的行为，帮助安全分析师进行安全事件调查和威胁狩猎。
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Webshell 威胁狩猎

hunting-for-webshells-in-web-servers
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
228
针对 Web 根目录的文件进行熵值、敏感函数和修改时间检测，结合签名和扩展名过滤快速定位可疑 Webshell，有助于安全运维的主动巡检。
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静态数据AES加密实现

implementing-aes-encryption-for-data-at-rest
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本指南详细介绍了如何使用AES-256-GCM模式对静态存储数据进行加密。它涵盖了最佳实践，包括安全密钥派生（使用PBKDF2和Argon2id）、初始化向量（IV/Nonce）的正确管理，以及利用认证加密技术，确保数据完整性和防篡改能力。
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API密钥安全与凭证管理

implementing-api-key-security-controls
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241
实现全面的API密钥生命周期安全控制，包括安全的生成、哈希存储、轮转和吊销。本技能要求设计高熵值的密钥，强制实施按密钥范围的隔离、设置速率限制，并构建自动化工作流，以有效防止密钥泄露和未经授权的访问。适用于服务器间通信的身份认证。
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使用Apigee实现API威胁防护

implementing-api-threat-protection-with-apigee
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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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使用AWS Macie进行数据分类

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Amazon Macie是一项全托管的数据安全服务，能够利用机器学习和模式匹配技术，自动发现、分类并保护存储在Amazon S3中的敏感数据（如个人身份信息、财务记录和凭证）。它特别适用于需要进行自动化数据发现、满足合规性要求以及提升云安全架构的组织。
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