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审计Kubernetes RBAC权限提升路径

auditing-kubernetes-rbac-privilege-escalation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
408
该工具用于进行全面的安全审计，旨在发现Kubernetes集群中过于宽松的基于角色的访问控制（RBAC）角色，以及服务账号令牌滥用的潜在路径。它通过系统性地检查集群绑定和有效权限，利用`kubectl auth can-i`等高级工具，帮助用户确保系统遵循“最小权限原则”。
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CHIPSEC固件安全审计工具

auditing-uefi-firmware-with-chipsec
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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CHIPSEC是一个开源框架，用于评估x86平台底层固件和硬件的安全配置。它可以验证SPI闪存写保护、BIOS锁定、SMM/SMRR配置和安全启动变量的完整性。该工具能够运行自动化测试，并进行SPI闪存转储，以检测操作系统层以下的固件植入物和安全漏洞。
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八字紫微综合命理分析

bazi-ziwei
dzcmemory-web/bazi-ziwei-skill
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基于算法精准排盘的八字与紫微斗数 AI 分析工具，支持独立分析、双盘交叉印证以及结构化海报报告生成。
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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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品牌识别与一致性管理

brand
nextlevelbuilder/ui-ux-pro-max-skill
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用于管理品牌全方位的识别系统，包括品牌语音、视觉风格、核心信息框架和资产规范。它能帮助团队将品牌指南（如Markdown）自动同步到设计令牌和代码中，确保产品、内容和设计在任何平台上的高度一致性和专业性。
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构建高级C2重定向基础设施

building-c2-redirector-infrastructure
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本技能指导如何架构和部署高弹性、低可追溯性的C2重定向基础设施。通过利用Nginx和Apache等工具，创建中间代理层，可根据定制的C2流量模型（Malleable Profile）精确过滤和转发信标流量，从而隐藏真实的指挥控制服务器（C2），实现对抗蓝队检测和封禁，并应用域名伪装等高级安全操作（OPSEC）。
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Coercer与PetitPotam强制认证技术

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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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基于护栏的LLM防御系统

defending-llms-with-guardrails
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能详细介绍了为生产级大型语言模型（LLM）部署运行时安全防御机制。它涵盖了使用多个主流护栏系统（如Llama Guard、NeMo Guardrails和LLM Guard），用于检测和阻止对抗性攻击，包括越狱（Jailbreaks）、提示注入和有害内容。旨在为实际部署提供一套全面的、深度防御的安全策略。
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检测数据和模型投毒攻击

detecting-data-and-model-poisoning
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本技能旨在贯穿整个机器学习生命周期，检测数据投毒和模型后门攻击。它通过检查数据来源完整性、识别标签错误（使用Cleanlab），并利用激活聚类和谱特征分析（ART）来检测模型中的恶意触发器或被篡改的权重，保障ML供应链安全。
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检测依赖混淆攻击

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本技能旨在检测和预防跨多个包生态系统（npm, PyPI, Maven等）的依赖混淆攻击。它通过枚举内部包名，识别哪些私有包名未在公共注册中心注册，从而被攻击者劫持。该方法提供了检测和预防双重能力，用于强化CI/CD流水线和软件供应链的安全。
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图日志中检测攻击性身份目录工具

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供用于Microsoft Sentinel/Log Analytics的高级威胁狩猎逻辑。它通过分析AADGraphActivityLogs和MicrosoftGraphActivityLogs，检测ROADtools、AADInternals和AzureHound等攻击性Entra ID工具留下的独特指纹和行为模式。它不仅检测特定的User-Agent字符串，还能识别出绕过伪造行为的端点扫描模式，帮助安全运营中心识别基于有效账户的攻击行为。
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通过API检测模型提取攻击

detecting-model-extraction-attacks
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本技能提供一套完整的框架，用于检测模型窃取、成员推断和模型反演等高级AI攻击。其核心在于监测推理API的查询模式、分析置信度暴露，并实施防御机制，以保护模型知识产权和训练数据隐私。
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