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搜索 PHI ，共找到 479 条记录
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PyTorch深度学习模式指南

pytorch-patterns
affaan-m/everything-claude-code
208
本技能旨在指导用户掌握 PyTorch 框架中的常见模式和设计最佳实践。它适用于开发复杂的深度学习模型，有助于提升神经网络的结构化程度、代码的复用性以及整体的工程效率。
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网站SEO图像生成与优化

seo-image-gen
sickn33/antigravity-awesome-skills
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这是一个专业的技能，用于生成符合SEO标准的各种视觉资产。它可以处理OG社交卡、文章主图、产品图和信息图表等多种场景。该系统根据SEO最佳实践，自动优化图片比例、文件名和Schema标记，确保生成的图片可以直接用于内容发布，提高搜索引擎的可见性和抓取效率。
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社区先行商业探索

find-community
slavingia/skills
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引导创业者发现自身在的社区，洞察反复出现的问题，并据此在极简主义商业框架下寻找可长期服务的细分领域。
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证书透明度日志审计与监控

auditing-tls-certificate-transparency-logs
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该工具用于监控证书透明度（CT）日志，旨在发现自有域名下未经授权的证书签发、挖掘隐藏子域名，并实时警报可疑的证书活动。通过持续审计公开日志，它可以帮助构建全面的安全监控流程，增强威胁情报能力，有效识别潜在的网络攻击面。
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AI提示注入安全检测器

detecting-ai-model-prompt-injection-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
447
该工具是一个多层防御系统，用于检测针对大语言模型(LLM)应用的复杂提示注入攻击。它结合了正则匹配、结构异常评分和基于DeBERTa的深度分类，适用于构建鲁棒的输入校验层、保护RAG系统，以及进行主动的AI安全扫描。
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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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深度伪造语音检测与反欺诈系统

detecting-deepfake-audio-in-vishing-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
353
该技能用于检测语音钓鱼（vishing）攻击中使用的AI生成深度伪造音频。它通过提取MFCC、频谱质心等关键声学特征，并利用机器学习模型进行分类判断，以确定录音的真实性。支持批量取证分析，生成信心评分和详细报告，是网络安全和反欺诈调查的关键工具。
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无服务器函数注入检测与防御

detecting-serverless-function-injection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能旨在全面检测和防御无服务器环境（如AWS Lambda）中的代码注入和权限提升攻击。它结合了静态代码分析（查找`eval`、`exec`等危险函数）、事件源监控（S3、SQS、API Gateway）和IAM权限审计，构建了完整的云安全防御体系，有效保护无服务器应用免受恶意攻击。
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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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AWS Nitro隔离计算安全实践

implementing-aws-nitro-enclave-security
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了如何利用AWS Nitro Enclaves建立高度机密的计算环境，实现硬件级别的隔离。它涵盖了为敏感数据（如PII、PHI）构建安全隔离区，并通过密码学证明（attestation）机制，将KMS解密权限与特定的、经过验证的Enclave镜像哈希关联，确保数据在计算过程中的安全性和可信性。
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零信任下的浏览器隔离架构

implementing-browser-isolation-for-zero-trust
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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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