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Google IAP身份感知零信任访问配置

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
330
本指南详细介绍了如何在Google Cloud上利用身份感知代理（IAP）构建零信任网络访问架构。它强制对计算引擎、App Engine和Cloud Run等资源执行严格的请求级身份验证和授权。通过结合身份、设备状态和时间等上下文策略，确保只有满足安全要求的用户才能访问内部系统，极大地提升了安全性。
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远程GPU作业编排与生命周期管理

remote-gpu-trainer
sickn33/antigravity-awesome-skills
439
该技能专门用于管理在租用或远程实例（如AutoDL, RunPod, v.ai等）上运行的长时间深度学习训练和推理任务。它解决了租用环境的固有难题，包括处理Spot实例抢占、断点续训、磁盘空间管理、资源异常（如OOM/NaN）以及安全的计费销毁流程，确保工作成果的可靠性和可恢复性。
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输入边界数据验证协议

infinity
sickn33/antigravity-awesome-skills
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本协议旨在为所有数据入口（如API请求体、用户输入、环境变量、Webhook等）建立严格的边界层。它要求执行四阶段流程：边界检测、信任分类、强制过滤（类型校验、模式校验、清洗）和最终自检。核心目的是确保不受信任的数据在进入业务逻辑前都经过彻底净化，从而有效防止SQL注入、XSS等安全漏洞和运行时崩溃。
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OAuth设备码钓鱼攻击

attacking-oauth-with-device-code-phishing
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
274
本技能模拟针对Microsoft Entra ID的OAuth 2.0设备码和非授权同意机制的红队攻击。它展示了攻击者如何窃取访问和刷新令牌，从而绕过多重身份验证（MFA），并在Microsoft 365服务间进行横向移动。适用于授权的安全测试，用于验证令牌保护和条件访问策略。
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审计Kubernetes RBAC权限提升路径

auditing-kubernetes-rbac-privilege-escalation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
408
该工具用于进行全面的安全审计，旨在发现Kubernetes集群中过于宽松的基于角色的访问控制（RBAC）角色，以及服务账号令牌滥用的潜在路径。它通过系统性地检查集群绑定和有效权限，利用`kubectl auth can-i`等高级工具，帮助用户确保系统遵循“最小权限原则”。
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模型上下文协议安全审计

auditing-mcp-servers-for-tool-poisoning
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
493
该技能用于对模型上下文协议（MCP）服务器及其工具元数据进行全面的安全审计。主要功能是检测复杂的供应链攻击，包括工具投毒（间接提示注入）、服务端请求伪造（SSRF）、工具阴影覆盖和未经认证的暴露。它适用于AI智能体栈的集成和持续安全审查。
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CHIPSEC固件安全审计工具

auditing-uefi-firmware-with-chipsec
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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CHIPSEC是一个开源框架，用于评估x86平台底层固件和硬件的安全配置。它可以验证SPI闪存写保护、BIOS锁定、SMM/SMRR配置和安全启动变量的完整性。该工具能够运行自动化测试，并进行SPI闪存转储，以检测操作系统层以下的固件植入物和安全漏洞。
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构建高级C2重定向基础设施

building-c2-redirector-infrastructure
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
413
本技能指导如何架构和部署高弹性、低可追溯性的C2重定向基础设施。通过利用Nginx和Apache等工具，创建中间代理层，可根据定制的C2流量模型（Malleable Profile）精确过滤和转发信标流量，从而隐藏真实的指挥控制服务器（C2），实现对抗蓝队检测和封禁，并应用域名伪装等高级安全操作（OPSEC）。
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持续LLM红队测试与安全加固

continuous-llm-red-teaming-with-promptfoo
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
309
本技能旨在将LLM红队测试集成到CI/CD流程中，实现LLM应用的自动化回归安全测试。它利用Promptfoo和DeepTeam，自动检测并阻止因提示词修改或模型升级而导致的越狱、提示注入等安全漏洞，确保LLM应用的持续安全性。
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检测依赖混淆攻击

detecting-dependency-confusion
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
377
本技能旨在检测和预防跨多个包生态系统（npm, PyPI, Maven等）的依赖混淆攻击。它通过枚举内部包名，识别哪些私有包名未在公共注册中心注册，从而被攻击者劫持。该方法提供了检测和预防双重能力，用于强化CI/CD流水线和软件供应链的安全。
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图日志中检测攻击性身份目录工具

detecting-entra-offensive-tools-in-graph-logs
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
460
本技能提供用于Microsoft Sentinel/Log Analytics的高级威胁狩猎逻辑。它通过分析AADGraphActivityLogs和MicrosoftGraphActivityLogs，检测ROADtools、AADInternals和AzureHound等攻击性Entra ID工具留下的独特指纹和行为模式。它不仅检测特定的User-Agent字符串，还能识别出绕过伪造行为的端点扫描模式，帮助安全运营中心识别基于有效账户的攻击行为。
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固件完整性与安全启动审计

detecting-secure-boot-bypass
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
379
本技能提供了一个全面的跨平台固件安全审计工作流。它用于检测高级威胁，如引导程序攻击（Bootkits）和安全启动绕过，通过验证平台信任链的完整性。主要功能包括确认安全启动状态、评估DBX撤销列表的有效性及应用情况，并利用专业工具检查关键EFI变量的保护状态，适用于硬件安全评估和取证取证。
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