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搜索 mTLS ，共找到 17 条记录

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可扩展后端架构设计

backend-architect

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能旨在指导用户设计高可用、可扩展的后端系统架构。涵盖微服务、事件驱动架构、CQRS等主流设计模式，并精通RESTful API、GraphQL等多种协议的设计。尤其擅长定义服务边界、处理分布式事务、以及集成OAuth 2.0等复杂安全机制，确保系统从一开始就是健壮和可维护的。

Linkerd服务网格模式指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本指南提供了在Kubernetes集群中使用Linkerd服务网格的最佳实践和生产模式。涵盖了自动mTLS、用于金丝雀部署的流量分割、配置ServiceProfile以增强弹性（重试/超时），以及定义强大的服务授权策略，用于微服务架构的部署和管理。

服务网格 mTLS 安全配置

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sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能提供了一份关于服务网格架构下实现双向TLS（mTLS）的完整指南。它详细介绍了如何使用Istio、Cert-Manager和SPIFFE等工具，在服务间建立零信任的安全通信机制，确保内部服务流量加密和身份认证。

服务网格网络专家

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sickn33/antigravity-awesome-skills

该专家擅长使用Istio和Linkerd等工具，设计和优化服务网格架构。它提供深入的云原生网络知识，用于实现安全、可靠的微服务通信。功能覆盖零信任网络、mTLS配置、高级流量管理（如金丝雀和蓝绿部署）、可观测性集成以及多集群联邦等复杂的架构问题。

Go语言gRPC服务开发指南

sickn33/antigravity-awesome-skills

本指南提供了使用Go语言开发生产级gRPC微服务的全面指南。涵盖了使用Protobuf和Buf进行API合同标准化、通过mTLS实现服务间安全通信，以及集成OpenTelemetry进行深度可观测性的最佳实践。适用于构建高性能、高可靠性的内部API。

Temporal Go 企业级指南

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sickn33/antigravity-awesome-skills

深入讲解如何用 Temporal Go SDK 构建高可靠分布式系统，涵盖确定性工作流、mTLS 工作线程配置、进阶模式以及测试与可观测性策略，适用于企业级生产部署。

使用Sliver构建C2基础设施

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本指南详细介绍了如何使用Sliver框架部署和加固弹性命令与控制（C2）基础设施。内容涵盖多协议监听器（mTLS、HTTP/S、DNS、WireGuard）、重定向器配置和域名前端技术等高级技巧，是进行授权红队测试和复杂对抗模拟的必备知识。

部署零信任软件定义边界

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能提供部署软件定义边界（SDP）的完整指南，符合CSA v2.0规范。它详细介绍了如何实现零信任的核心机制，包括单包授权（SPA）和双向TLS（mTLS）。使用本知识时，可以构建出身份驱动的“暗网”网络隔离，从而加固基础设施、执行严格的零信任策略，或满足高级合规要求。

实现零信任环境下的mTLS服务

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本指南详细介绍了微服务之间实现双向TLS (mTLS) 认证的配置与实施方法。它使用Python库进行可靠的证书生成、验证和安全的服务间认证，是部署零信任安全模型的核心技术。

OCI自主数据库迁移指南

oraclecloud-schema-migration

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

本技能提供了一份完整的OCI自适应数据库（ADB）迁移和连接指南。它指导用户使用Python SDK完成ADB的初始化配置，下载mTLS加密钱包，并通过oracledb建立连接。同时，它详细阐述了使用Data Pump工具进行兼容性数据迁移的完整最佳实践流程。

Sliver C2红队对抗模拟

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

Sliver是一个开源、跨平台的命令与控制（C2）框架，用于授权红队实战对抗模拟。本技能涵盖了C2服务器的部署、多协议监听器（如mTLS、DNS）的配置、植入体的生成，以及后利用、横向移动等高级对抗流程，适用于网络安全测试和Purple Team演练。

AI 推理服务网格模式

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sickn33/agentic-awesome-skills

本技能涵盖使用 Istio 或 Linkerd 服务网格模式管理 AI 推理流量。包括配置 mTLS 安全、设置服务账户授权策略、管理模型端点出站流量，以及实施金丝雀发布和 A/B 测试流量拆分。确保跨集群弹性，保护 GPU 服务，无需修改应用代码。

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