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蓝牙低功耗安全评估与攻击检测

detecting-bluetooth-low-energy-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
236
本技能用于进行授权的蓝牙低功耗（BLE）安全评估。它系统地指导用户检测和分析各种BLE安全攻击，包括嗅探、中间人攻击、重放攻击和GATT枚举滥用。工作流程涉及使用专业嗅探器进行数据包捕获、通过Python/bleak枚举服务和特征，并使用如crackle等工具进行加密强度分析。
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使用Zeek日志检测横向移动活动

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了如何分析Zeek网络日志（包括SMB、NTLM、DCE/RPC等），以检测攻击者在网络内部的横向移动行为。通过识别管理员共享访问、账户喷洒和远程服务执行等关键指标，为事件响应和网络取证提供重要的线索。
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结构化公式推导与理论构建

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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用于结构化地推导复杂的科研公式和理论模型。它可以将零散的方程、笔记和假设转化为一份逻辑清晰、可供发表的完整推导包。特别适用于需要构建严谨的理论脉络、明确模型假设或确定推导目标范围的科学研究场景。
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临床病历系统开发最佳实践

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affaan-m/everything-claude-code
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这是一份详细的指南，用于构建可靠的电子病历（EMR）和电子健康记录（EHR）系统。它涵盖了患者安全协议、结构化临床工作流、药物相互作用检测、审计追踪和可访问性标准等关键领域。适用于开发高可靠性、高合规性的医疗IT解决方案。
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医疗健康安全评估系统

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affaan-m/everything-claude-code
190
这是一个为医疗健康应用程序部署设计的自动化验证系统。它通过运行多个强制性测试门（如临床决策支持系统准确性、受保护健康信息泄露检查和数据完整性检查），来强制执行严格的患者安全标准。任何关键门测试的失败都会自动阻止部署，确保在CI/CD流程中达到合规性，保障患者安全。
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医疗健康PHI/PII合规模式

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affaan-m/everything-claude-code
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本模式提供了一套全面的指南，用于构建符合HIPAA、GDPR等全球标准的医疗健康应用。它详细介绍了保护受保护的健康信息（PHI）和个人身份信息（PII）的最佳实践，包括实现强大的访问控制、行级安全（RLS）以及强制性的审计追踪，适用于任何处理患者或临床数据的功能。
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本地大型语言模型评估工具

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能用于在本地硬件上运行Hugging Face Hub模型的综合评估。它支持多种评估框架，包括`inspect-ai`和`lighteval`，并提供灵活的后端选择（如`vllm`, Transformers, 或`accelerate`），以优化性能和兼容性。适用于本地GPU基准测试、烟雾测试和后端选择，但不负责远程任务调度或结果发布。
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Gradio：Web界面与ML演示构建

hugging-face-gradio
sickn33/antigravity-awesome-skills
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Gradio是一个强大的Python库，用于快速构建交互式Web用户界面和机器学习演示。本技能涵盖了Interface、Blocks和ChatInterface等核心模式，帮助用户轻松搭建复杂的应用、组件和事件驱动的聊天机器人。非常适合进行原型开发和深度学习模型可视化。
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DCOM横向移动行为检测

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能用于主动检测DCOM协议滥用导致的横向移动行为。通过关联Sysmon进程创建事件、网络连接记录、WMI和RPC流量，可以精准识别攻击者利用特定COM对象执行远程命令，是安全威胁狩猎和红队演习的关键检测手段。
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零信任下的浏览器隔离架构

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
250
本指南详细介绍了如何在零信任架构中部署远程浏览器隔离（RBI）。它指导用户配置URL风险分类、数据丢失防护（DLP）以及内容清除重建（CDR）机制。适用于加固Web访问，防御零日漏洞、防止钓鱼攻击和数据外泄。
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网络入侵检测：诱饵代币部署

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导安全人员如何部署DNS、HTTP和AWS API Key等多种“诱饵代币”（Canary Tokens）。这些代币作为网络环境中的数字绊线，用于检测攻击者在进行侦察或横向移动时的异常行为。通过Webhook实时触发警报，实现主动、低误报率的入侵检测。
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使用Purview实现数据防泄漏

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
250
本指南详细介绍了如何使用Microsoft Purview实现强大的数据防泄漏（DLP）策略。内容涵盖了敏感度标签的配置（包括加密和内容标记），以及使用正则表达式创建自定义DLP规则。流程还包括在Windows和macOS设备上部署端点DLP，以保护跨SharePoint、Exchange和OneDrive等服务的敏感数据，并利用PowerShell和Graph API进行自动化合规管理。
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