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用户行为分析
performing-user-behavior-analytics
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
285
通过基于 SIEM 基线和统计分析的 UEBA 检测不可能出行、异常访问和权限滥用,帮助安全运营团队识别被攻破账户或内部威胁。
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Windows 伪痕迹分析套件
performing-windows-artifact-analysis-with-eric-zimmerman-tools
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
416
通过 Eric Zimmerman 的 EZ Tools 套件,结合 KAPE 采集与 MFTECmd/PECmd/RECmd/EvtxECmd 等工具解析注册表、预取、事件日志和 MFT,生成可供 Timeline Explorer 使用的结构化数据,辅助响应者深度分析 Windows 伪痕迹。
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YARA规则开发与检测
performing-yara-rule-development-for-detection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
160
通过分析恶意样本中的唯一字符串、字节序列与PE特征,指导编写精准的YARA/YARA-X检测规则,并通过性能优化与条件排序降低误报。
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Android 恶意软件逆向分析
reverse-engineering-android-malware-with-jadx
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
95
结合 jadx、apktool、androguard 等工具,反编译 Android 恶意 APK,分析权限、组件、源码及 C2 通信,识别数据窃取、权限提升、覆盖攻击等行为,支持移动恶意软件溯源与威胁分析场景。
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Frida iOS 逆向分析
reverse-engineering-ios-app-with-frida
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
423
通过Frida动态插桩分析iOS运行时逻辑,提取密钥、追踪Swift/Objective-C方法、绕过安全检测,辅助授权渗透测试与二进制分析。
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Ghidra 恶意软件逆向分析
reverse-engineering-malware-with-ghidra
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
375
通过 Ghidra 反汇编与反编译可疑二进制,理清恶意逻辑、C2 通信、加密及持久化机制,支持深入威胁研判与特征提取。
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勒索软件加密逆向分析
reverse-engineering-ransomware-encryption-routine
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
489
通过静态与动态分析逆向勒索软件的加密流程,识别所用加密算法、密钥生成缺陷与实现漏洞,从而寻找免费解密的可能性。
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Rust 恶意软件逆向分析
reverse-engineering-rust-malware
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
272
使用 IDA Pro 和 Ghidra 反向分析 Rust 编译的恶意软件,提取 crate 依赖、处理 fat pointer 字符串,并定位网络、加密与持久化代码以辅助检测。
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安全事件分类与响应手册
triaging-security-incident-with-ir-playbook
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
302
通过丰富告警数据、分类与评分事件、启动对应的应急手册并通知响应团队,帮助安全分析师高效处理安全事件。
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硬预测未来
hard-predict-future
davepoon/buildwithclaude
473
一个融合 Claude 情报与 Python 计算的 12 步严谨前瞻分析助手,用于高风险未来预测、技术采纳、地缘政治等问题,自动推理合理时间跨度并生成结构化信号。
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市场规模智能分析
market-size
davepoon/buildwithclaude
122
通过 Claude 与 Python 协作开展 TAM/SAM/SOM 估算,并整合竞争格局与技术栈洞察,支撑风投资决策。
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OpenClaw GitHub 仓库指挥官
openclaw-github-repo-commander
sickn33/antigravity-awesome-skills
323
通过 7 个阶段的自动化与人工协作流程,审计清理 GitHub 仓库,修复安全/文档问题,辅助 PR 评审与竞品分析,使项目恢复整洁、规范的上线状态。
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