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界面设计工程与优化
emil-design-eng
sickn33/antigravity-awesome-skills
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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
emulating-cloud-attacks-with-stratus-red-team
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
160
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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AD CS证书漏洞利用与权限提升
exploiting-adcs-with-certipy
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能介绍使用Certipy工具进行高级渗透测试。它能够系统性地枚举和利用Active Directory证书服务(AD CS)中的各类配置漏洞(如ESC1-ESC16)。通过伪造证书和执行PKINIT认证,实现无需密码即可提升权限,达到域控级别的网络攻防验证目的。
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Go包和模块文档探索器
golang-pkg-go-dev
samber/cc-skills-golang
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这是一个用于探索整个Go生态系统的工具。它通过查询pkg.go.dev,提供任何Go包或模块的全面文档、API参考、使用示例、可用版本、依赖关系和已知安全漏洞。适用于Go库研究、兼容性检查或依赖审计。
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EFI分区引导木马狩猎
hunting-bootkits-in-efi-system-partition
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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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检测SaaS单点登录令牌滥用
hunting-saas-sso-token-abuse
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指南专注于身份安全领域的威胁狩猎和检测工程。它旨在检测高级的SSO和OAuth令牌滥用行为,例如“Pass-the-Cookie”和会话重放攻击。适用于调查攻击者如何利用窃取的会话令牌(而非密码)在多SaaS服务间进行横向移动,帮助构建完善的防御体系。
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使用OpenCTI建模网络威胁
modeling-threats-with-opencti
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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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运行Havoc C2进行高级红队对抗
operating-havoc-c2
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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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运营Sliver C2红队框架
operating-sliver-c2
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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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Microsoft Graph后渗透与数据窃取
post-exploiting-microsoft-graph-with-graphrunner
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该工具包是一个基于PowerShell的后渗透工具集,用于通过Microsoft Graph API对M365/Entra ID租户进行全面的侦察、持久化和数据窃取。它能利用获取的Graph令牌,枚举租户资源、提升权限,并搜索邮件箱、SharePoint和Teams中的敏感数据,是授权红队测试的关键工具。
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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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