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部署AD蜜罐令牌检测攻击行为

deploying-active-directory-honeytokens
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
305
该工具用于在Active Directory环境中部署欺骗性蜜罐令牌。它创建了伪造的特权账户、用于检测Kerberoasting的虚假SPN以及包含密码陷阱的诱饵GPO。适用于高级安全团队，用于检测侦察、横向移动和凭证窃取等高级攻击行为。
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部署蜜罐文件检测勒索软件

deploying-decoy-files-for-ransomware-detection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
165
该技能详细介绍了部署蜜罐文件（Honeytokens）的架构和方法。通过在关键文件共享目录中放置带有已知内容的诱饵文件，系统实时监控文件的未经授权的修改、删除或加密行为。它通过文件完整性监控（FIM）机制，在勒索软件进行攻击时触发高保真警报，为现有的安全防御系统提供重要的欺骗式检测层。
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构建可扩展设计系统

design-system
affaan-m/everything-claude-code
196
本指南旨在指导构建一套可扩展、高维护性的设计系统。涵盖了设计令牌（Design Tokens）、可重用组件、布局模式等核心要素。帮助团队确保产品在不同平台上的设计和实现高度一致，并强制执行可访问性标准。
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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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使用Zeek日志检测横向移动活动

detecting-lateral-movement-with-zeek
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
110
本指南详细介绍了如何分析Zeek网络日志（包括SMB、NTLM、DCE/RPC等），以检测攻击者在网络内部的横向移动行为。通过识别管理员共享访问、账户喷洒和远程服务执行等关键指标，为事件响应和网络取证提供重要的线索。
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通过事件关联检测NTLM重放攻击

detecting-ntlm-relay-with-event-correlation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
482
本框架通过关联Windows安全事件4624（登录类型3）来检测Active Directory环境中的NTLM重放攻击。它识别关键指标，包括IP地址与主机名不匹配、Responder/LLMNR嗅探痕迹以及SMB/LDAP签名未强制执行的情况，为T1557.001提供了全面的威胁检测能力。
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实时勒索软件加密行为检测

detecting-ransomware-encryption-behavior
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
483
本系统结合熵值分析、文件I/O监控和行为启发式规则，实时检测勒索软件的加密行为。它能识别异常的大规模文件修改模式、数据熵值突然升高（指示加密）以及删除卷影副本等可疑进程活动，适用于构建高级的EDR防御层。
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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
314
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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检测包注册表拼写错误攻击

detecting-typosquatting-packages-in-npm-pypi
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该工具用于检测npm和PyPI包注册表中的拼写错误包。它通过分析包名相似度（如Levenshtein距离）、发布日期和下载量异常信号，帮助用户识别潜在的恶意或误拼依赖，从而增强软件供应链的安全性。
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实验计划至代码实现部署

experiment-bridge
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
242
该工作流旨在连接实验计划与实际可执行的代码。它读取结构化的实验路线图，自动生成或修改所需的代码脚本，处理环境配置和基准代码库。随后，它将实验部署到GPU计算资源上运行，并收集初步结果。此过程包含可选的跨模型代码审查，确保代码的逻辑正确性，是实现从研究假设到可衡量结果的关键步骤。
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Git工作流模式与最佳实践

git-workflow
affaan-m/everything-claude-code
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这是一份全面的专业Git版本控制指南，涵盖了最佳实践。内容详细介绍了主流分支策略（如GitHub Flow、GitFlow、基于主干开发），标准化的提交信息规范（Conventional Commits），以及如何正确使用合并（Merge）和变基（Rebase）操作。帮助开发团队构建高效、可维护的代码协作流程。
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医疗健康安全评估系统

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affaan-m/everything-claude-code
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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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