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工业控制网络分段设计工具
implementing-network-segmentation-for-ot
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
272
该工具用于分析OT环境的历史网络流量基线,从而设计安全且功能完备的网络分段架构。它能将扁平的Purdue模型网络划分成安全区域(VLAN),并根据观察到的合法通信路径自动生成所需的防火墙规则,符合IEC 62443等标准。适用于IT/OT融合和风险缓解。
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防火墙网络分段实现
implementing-network-segmentation-with-firewall-zones
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
418
本技能全面指导如何设计和实施网络分段架构。内容涵盖利用VLAN、防火墙区域和访问控制列表(ACLs)建立隔离的安全区域(如DMZ、PCI CDE等)。流程从传统的网络层分离到现代的工作负载微隔离,核心目标是强制执行最小权限原则和零信任安全模型,满足PCI DSS等严格合规要求。
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Purdue模型网络分段规划器
implementing-purdue-model-network-segmentation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
355
本工具基于Purdue企业参考架构(PERA)模型,实现稳健的网络分段功能。它帮助用户将工控系统(ICS/SCADA)和SCADA网络划分为从物理过程到企业层的安全层次化区域(0-5级),并建立关键的IT/OT隔离DMZ,以确保网络安全和数据流的合规性。适用于工业网络升级和设计。
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多云环境零信任架构实现指南
implementing-zero-trust-in-cloud
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
293
本指南详细介绍了跨AWS、Azure和GCP等多云平台实现零信任架构(ZTA)的完整流程。遵循NIST标准,它着重于身份中心访问控制、微隔离和持续风险评估,帮助用户构建现代、分布式工作负载的安全屏障,彻底取代传统网络边界保护。
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部署零信任网络访问架构
implementing-zero-trust-network-access
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
452
本指南演示如何在AWS、Azure和GCP等主流云平台上部署零信任网络访问(ZTNA)。它通过身份感知代理和微隔离技术,取代传统VPN,强制实施基于身份和上下文的访问控制。适用于保护云工作负载、限制横向移动,以及满足超越企业版(BeyondCorp)的安全标准。
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勒索软件事件结构化响应
performing-ransomware-incident-response
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
212
提供从检测到恢复验证的勒索软件事件响应流程,涵盖隔离、加密范围评估、恢复与持续监控,适用于拥有响应计划、备份与分段网络的安全团队。
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VLAN越权跳跃攻击模拟工具
performing-vlan-hopping-attack
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
377
该技能模拟VLAN越权跳跃等高级二维网络攻击,利用交换机欺骗(DTP)和802.1Q双重标记技术。它专为授权的渗透测试环境设计,用于验证网络分段的有效性、测试汇聚端口的安全加固,并评估未经授权访问网络VLAN的风险。
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无线网络渗透测试指南
performing-wireless-network-penetration-test
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
328
本指南详细介绍了端到端无线网络安全评估的流程。内容涵盖了被动侦察、捕获WPA/WPA2握手、使用Aircrack-ng和Hashcat进行密钥破解、模拟邪恶双胞胎攻击、检测非法AP,以及测试网络隔离。适用于企业进行全面的WiFi基础设施安全验证。
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OT环境历史数据服务器安全加固
securing-historian-server-in-ot-environment
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
224
本技能提供了一个全面的审计框架,用于加固工业操作技术(OT)环境中的过程历史数据服务器(如OSIsoft PI)。它指导用户评估网络暴露面、实施Purdue模型分段,并通过DMZ建立安全的数据复制机制,确保数据完整性和系统安全性。
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Hugging Face上训练视觉模型
hugging-face-vision-trainer
sickn33/antigravity-awesome-skills
483
本技能用于在Hugging Face Jobs上提供全流程的视觉模型训练和微调服务。支持目标检测、图像分类和语义分割等多种高级任务。用户无需本地GPU环境,只需准备数据集,即可利用云端GPU资源进行训练,并将最终模型自动持久化保存到Hugging Face Hub。
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产品感结构化讲述
product-sense-interview-answer
deanpeters/Product-Manager-Skills
241
通过澄清、理由、目标、分群、痛点和方案六步法,引导PM候选人在产品感面试中说出条理清晰、兼顾用户与业务、避免先入为主的答案,适用于设计、优化或新需求类题目练习。
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Mailchimp邮件营销自动化
mailchimp-automation
sickn33/antigravity-awesome-skills
429
本工具集提供全面的Mailchimp邮件营销自动化能力。它支持用户通过流程化操作创建、设置内容和发送邮件活动;管理完整的受众群体和订阅者列表;执行订阅者生命周期操作(添加、更新、细分);并分析活动性能指标。适用于需要高度流程化和结构化API访问的市场营销自动化场景。
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