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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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使用Pacu进行AWS云安全渗透

exploiting-aws-with-pacu
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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Pacu是一个开源的、模块化的AWS云渗透测试框架，适用于授权的红队测试与安全评估。它类似于Metasploit，能够对AWS环境进行资源枚举、扫描权限升级路径、自动化利用IAM漏洞及建立持久化后门。本技能旨在帮助用户在受控、授权的环境中，评估凭证泄露后的系统潜在风险。
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Velociraptor 端点远程威胁搜寻

fleet-hunting-with-velociraptor
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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Velociraptor是一个开源的端点可见性和数字取证平台。它允许安全团队利用VQL语言在整个设备集群发起“搜寻”（Hunts），实现远程威胁狩猎、取证数据收集和持续监控，适用于深度安全调查。
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生成与分析软件物料清单 (SBOM)

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供完整的软件物料清单（SBOM）生命周期管理流程，涵盖了使用Syft生成符合CycloneDX和SPDX标准的清单。核心流程包括用Grype扫描和关联已知漏洞，在CI/CD中设置安全门禁，并通过Cosign对SBOM进行签名归档，是保障软件供应链安全和合规性的关键能力。
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Hayabusa数字取证时间线生成器

generating-forensic-timelines-with-hayabusa
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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这款工具基于Sigma规则，专为数字取证和事件响应（DFIR）设计。它可以分析多个Windows EVTX事件日志文件，运用强大的规则库来检测可疑活动。它将海量原始日志数据提炼为一个单一的、按时间排序的事件线，并附带严重性级别和MITRE ATT&CK映射，极大地加速了安全分析师的取证和威胁狩猎流程。
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Go包和模块文档探索器

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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

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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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Chainsaw取证威胁狩猎工具

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Chainsaw是一款基于Rust的快速取证和威胁狩猎工具。它允许分析师对收集的Windows事件日志（.evtx）和特殊工件（如shimcache、SRUM）执行快速的Sigma规则检查和关键词搜索。该工具特别适用于首次响应和离线分析，无需SIEM数据管道，能在现场或气隙环境中快速验证假设。
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检测SaaS单点登录令牌滥用

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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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BloodHound：绘制混合身份攻击路径

mapping-attack-paths-with-bloodhound-ce
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该技能用于构建全面的安全攻击图谱。通过整合SharpHound（本地AD）和AzureHound（云端Entra ID）收集的数据，BloodHound CE能够可视化展示复杂的本地、云端及混合身份攻击路径。它帮助安全团队识别从低权限账号到最高权限资产的所有潜在权限升级链，是红队测试和漏洞分析的核心工具。
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向后量子密码学迁移

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导用户完成从经典密码学到抗量子密码学的安全迁移。它涵盖了构建加密物料清单（CBOM），识别长期敏感数据（HNDL）的风险，并通过部署混合密钥交换协议，增强系统抵御未来量子计算机攻击的能力，确保数据长期安全。
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使用OpenCTI建模网络威胁

modeling-threats-with-opencti
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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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