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Kubernetes安全基线检测工具

benchmarking-kubernetes-with-kube-bench
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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kube-bench是一款开源工具，用于验证Kubernetes集群的合规性和安全性。它根据CIS Kubernetes基准测试，严格检查集群的控制平面、工作节点及策略，报告安全状态（通过/失败/警告）并提供详细的修复建议，是进行安全审计和加固的首选工具。
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使用Plaso构建超级时间线

building-super-timelines-with-plaso
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能指导如何使用Plaso工具集，将文件系统、注册表、日志、浏览器历史等海量且异构的数字取证证据源，统一构建成一个完整的、规范化的超级时间线。适用于事件响应、调查取证和关联分析，尤其擅长揭示时间戳篡改或日志清除等反取证行为。
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Coercer与PetitPotam强制认证技术

coercing-authentication-with-coercer-petitpotam
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能介绍了如何利用Coercer和PetitPotam等工具，强制目标域控制器（DC）的机器账户向攻击者控制的监听器发起认证。通过利用多种RPC协议（如MS-EFSR），实现NTLM重放，最终可能通过AD CS Web Enrollment等服务，达成域控认证和域域渗透，是高级红队渗透测试中的关键步骤。
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持续LLM红队测试与安全加固

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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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界面设计工程与优化

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本技能提供专业的“设计工程”指导，专注于提升用户界面的精致度、微交互细节和组件工艺。适用于审核前端代码（如React, CSS, Tailwind），旨在优化动画曲线、过渡时长和视觉反馈，确保产品在用户体验上达到极高的水准。
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云环境攻击模拟与红队演练

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Stratus Red Team是一款用于检测工程和红蓝对抗演练的开源工具。它能程序化地模拟在AWS、Azure、GCP和Kubernetes等主流云平台上，颗粒度化、有文档记录的攻击技术。其核心用途是验证现有安全检测规则（如CloudTrail/GuardDuty）的有效性，通过安全、可逆的方式模拟真实攻击行为，并确保测试结束后所有资源都能被彻底清理。
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云安全攻击路径枚举与评估

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CloudFox是一款用于授权云渗透测试的开源工具，旨在从攻击者视角全面映射AWS和Azure环境中的攻击路径。它能发现可利用的误配置、暴露的密钥和权限，特别是识别跨角色的信任关系（AssumeRole），帮助安全评估人员建立全面的环境认知，进行深入的系统安全评估。
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使用Pacu进行AWS云安全渗透

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Pacu是一个开源的、模块化的AWS云渗透测试框架，适用于授权的红队测试与安全评估。它类似于Metasploit，能够对AWS环境进行资源枚举、扫描权限升级路径、自动化利用IAM漏洞及建立持久化后门。本技能旨在帮助用户在受控、授权的环境中，评估凭证泄露后的系统潜在风险。
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Velociraptor 端点远程威胁搜寻

fleet-hunting-with-velociraptor
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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Velociraptor是一个开源的端点可见性和数字取证平台。它允许安全团队利用VQL语言在整个设备集群发起“搜寻”（Hunts），实现远程威胁狩猎、取证数据收集和持续监控，适用于深度安全调查。
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使用OpenCTI建模网络威胁

modeling-threats-with-opencti
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本教程展示如何使用pycti Python客户端，在OpenCTI平台上构建结构化的威胁情报知识图谱。它能将威胁行为者、入侵集合、战役和TTPs等分散的威胁信息，统一建模为符合STIX 2.1标准的知识图谱。该技能有助于分析师将来自不同来源的碎片化数据关联起来，构建出完整、可查询的攻击者画像，实现高级威胁狩猎和检测工程。
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运营Sliver C2红队框架

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本指南全面介绍如何部署和使用开源的Sliver C2框架。内容涵盖服务器搭建、生成多平台植入物和信标，建立mTLS/DNS/HTTPS等多种协议的监听器，并利用内置的armory执行高级的后渗透和跳板技术，用于专业的对手模拟和红队测试。
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PyRIT：多轮LLM对抗攻击编排

orchestrating-llm-attacks-with-pyrit
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PyRIT是一个开源的AI红队测试工具，用于自动化地对对话式大语言模型（LLM）进行多轮对抗性测试。它模拟了真实攻击者的行为，通过“攻击模型”和“评分模型”的协作循环，实现渐进式（Crescendo）或分支式（TAP）的攻击链。该工具旨在检测LLM在状态化对话中可能存在的复杂安全漏洞，例如提示注入和越狱。
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