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Velociraptor 端点远程威胁搜寻
fleet-hunting-with-velociraptor
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
437
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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生成与分析软件物料清单 (SBOM)
generating-and-analyzing-sboms
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
301
本技能提供完整的软件物料清单(SBOM)生命周期管理流程,涵盖了使用Syft生成符合CycloneDX和SPDX标准的清单。核心流程包括用Grype扫描和关联已知漏洞,在CI/CD中设置安全门禁,并通过Cosign对SBOM进行签名归档,是保障软件供应链安全和合规性的关键能力。
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Hayabusa数字取证时间线生成器
generating-forensic-timelines-with-hayabusa
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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这款工具基于Sigma规则,专为数字取证和事件响应(DFIR)设计。它可以分析多个Windows EVTX事件日志文件,运用强大的规则库来检测可疑活动。它将海量原始日志数据提炼为一个单一的、按时间排序的事件线,并附带严重性级别和MITRE ATT&CK映射,极大地加速了安全分析师的取证和威胁狩猎流程。
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EFI分区引导木马狩猎
hunting-bootkits-in-efi-system-partition
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
72
本技能用于主动固件取证和高级威胁狩猎。它旨在分析EFI系统分区(ESP),检测操作系统启动前阶段的复杂持久性威胁,如UEFI引导木马。通过比对黄金基线哈希、验证安全启动签名、YARA扫描和检测ESP结构异常,从而发现恶意木马。
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BloodHound:绘制混合身份攻击路径
mapping-attack-paths-with-bloodhound-ce
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能用于构建全面的安全攻击图谱。通过整合SharpHound(本地AD)和AzureHound(云端Entra ID)收集的数据,BloodHound CE能够可视化展示复杂的本地、云端及混合身份攻击路径。它帮助安全团队识别从低权限账号到最高权限资产的所有潜在权限升级链,是红队测试和漏洞分析的核心工具。
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向后量子密码学迁移
migrating-to-post-quantum-cryptography
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导用户完成从经典密码学到抗量子密码学的安全迁移。它涵盖了构建加密物料清单(CBOM),识别长期敏感数据(HNDL)的风险,并通过部署混合密钥交换协议,增强系统抵御未来量子计算机攻击的能力,确保数据长期安全。
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运行Havoc C2进行高级红队对抗
operating-havoc-c2
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本技能用于部署和操作Havoc C2框架,执行高级红队对抗。它利用Yaotl配置文件生成高度规避的Agent,模拟了间接系统调用和休眠混淆等先进技术。涵盖了完整的红队测试生命周期,从C2搭建、载荷生成到后渗透和横向移动,适用于模拟高级威胁对手行为和验证EDR检测能力。
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MISP威胁情报运营与检测自动化
operationalizing-misp-threat-feeds
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本技能指导您完成威胁情报的完整生命周期管理,将MISP获取的原始IOC(入侵指标)转化为可执行的安全检测规则。它涵盖了威胁源的筛选、利用警告列表减少误报(FP),并自动化生成适用于Suricata、Sigma和Wazuh的检测规则。帮助您将MISP从一个数据存储库,升级为一个主动的检测引擎。
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大型语言模型安全红队测试
red-teaming-llms-with-garak
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能利用NVIDIA的Garak框架,对大型语言模型(LLMs)进行全面的红队安全测试。它通过发送数千条对抗性提示词,检测模型是否存在越狱、提示注入、数据泄露或生成有害内容等关键安全漏洞。适用于模型部署前后的安全基线验证和AI风险评估。
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Trivy 镜像与IaC安全扫描
scanning-iac-and-images-with-trivy
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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Trivy是一款开源的综合安全扫描器,用于查找容器镜像、IaC(如Terraform、Kubernetes)以及SBOM中的漏洞、错误配置和敏感信息。它作为CI/CD管道的“左移”安全门,确保在部署前就发现潜在的安全风险,保障软件供应链的透明度和安全性。
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智能体AI工具调用安全防护
securing-agentic-ai-tool-invocation
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本技能提供了一套纵深防御框架,用于保护自主AI智能体工具调用过程。它核心实现了工具白名单、最小权限身份绑定和人工干预(HITL)机制,旨在防御提示注入和工具投毒等高级威胁,适用于需要严格合规和审计流程的AI应用场景。
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LLM系统提示词泄露检测
testing-for-system-prompt-leakage
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本指南提供了一个结构化的红队测试方法,用于检测大型语言模型(LLM)系统提示词中的敏感数据泄露。它模拟了先进的攻击,如提示词注入、指令覆盖和编码技巧,旨在发现嵌入的秘密信息、API密钥或专有业务逻辑,帮助用户满足OWASP LLM07安全标准。
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