aes_256_gcm
AES-256-GCM 对称加密技能,用于在静态存储时保护生物特征数据,GCM 模式同时提供机密性与完整性认证,可检测密文是否被篡改。
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更新于 10-23 00:13
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AES-256-GCM 对称加密技能,用于在静态存储时保护生物特征数据,GCM 模式同时提供机密性与完整性认证,可检测密文是否被篡改。
内部欺诈黑名单数据库技能:在 PostgreSQL 存储被盗用、被举报或已泄露的证件号码,经 Redis 以集合方式提供低于 1 毫秒的黑名单查询,供反欺诈 agent 在评分前做硬规则拦截。
用于校验证件 MRZ 与可视读取区(VIZ)字段一致性的技能,通过比对两个区域的数据发现仅篡改其中一个区域的伪造证件,并输出一致性评分与不一致标记。
验证身份证件的到期日期、签发时间新旧程度以及国家/证件类型是否受支持,通常在 OCR 提取之后、人脸比对之前作为业务校验规则使用。
基于 MiDaS 单目深度估计的人脸活体检测技能,通过分析人脸区域深度方差区分真实 3D 人脸与平面照片或屏幕,可作为被动活体检测的补充层。
laravel-expert 是一个面向 Laravel 10/11+ 的资深工程师技能,用于构建生产级、可维护且符合 Laravel 惯例的解决方案,重点关注整洁架构、可读性、可测试性、安全与性能。
Autofix Bot API 技能:通过 api.autofix.bot 的 REST 接口扫描代码中的安全漏洞、泄露密钥和依赖问题,并自动修复检测到的问题。需使用 AUTOFIX_BOT_API_KEY 环境变量进行 Bearer 认证。
用于排查 macOS 代码签名、entitlements 与 Gatekeeper 问题的技能,适用于诊断签名、沙盒、强化运行时或信任校验失败。
用于 Elastic Security 的 SOC 案件管理技能,可创建、查询、更新案件并关联告警。提及案件、事件或调查时需先调用 manage-cases 打开交互式仪表盘,再执行操作。
Security Ownership Map 是一个用于分析 git 仓库的安全归属工具。它基于 git 历史构建“人—文件”二部图,计算巴士因子(bus factor)与敏感代码归属,并可导出 CSV/JSON 供 Neo4j、Gephi 等可视化。工具还能基于共享提交的 Jaccard 相似度构建文件共变图,把经常一起变更的文件聚类。使用需要 Python 3 和 networkx 库,通过 pip install networkx 安装。它仅做分析输出,不修改代码;具体收费、平台支持等信息暂未提供。
该技能面向仓库级安全威胁建模,强调基于代码仓库证据而非通用清单,输出具有 AppSec 可操作性的威胁模型。它通过提取系统模型、划分信任边界、清点资产与入口点、校准攻击者能力,将威胁枚举为具体滥用路径,并对每个威胁做定性的可能性与影响评估,最终给出排序后的优先级和针对性缓解建议。整个流程要求所有架构判断都有仓库证据支撑,并将假设显式列出。工作流包含八个阶段:范围与系统模型提取、边界与资产与入口推导、资产与攻击者能力校准、滥用路径枚举、显式优先级推理、与用户确认服务上下文与假设、缓解措施与关注路径建议,以及最终的质量检查。最终结果以 Markdown 文件写出,命名基于仓库或目标目录名。它还会明确区分运行时代码与 CI/构建/开发工具及测试示例,避免把非运行时组件误纳入威胁范围。使用前需准备仓库根路径、范围内的子路径、预期用途、部署模式、互联网暴露情况和认证期望等输入。该技能适合需要对具体代码库做安全评审的团队,尤其是有明确部署与暴露面信息的项目。限制方面:它依赖仓库摘要与用户确认,若缺少上下文会以条件形式标注建议;具体支持的平台、是否收费、价格等信息暂未提供。
oma-security 是 oh-my-agent 中的安全扫描与验证技能,可扫描应用源码、Agent 技能包和 MCP 组件,对授权范围内的 Web 测试部署执行渗透测试,独立验证扫描候选并输出证据与报告。
用于分析源码中身份认证与会话管理漏洞的技能,覆盖弱口令处理、缺少防暴力破解、不安全会话管理及缺失多因素认证等问题,输出带严重级别、代码位置和修复建议的发现。
面向 Claude Code 的隐私可检测性分析技能,基于 LINDDUN D1 框架扫描源码,识别用户枚举、时间侧信道、在线状态与已读回执、加密消息长度泄漏等可观测性问题,并按 DTCT 编号输出结构化发现。
面向安全分析的 MITRE ATT&CK 映射技能,将已有安全发现(来自 OWASP、STRIDE、SANS/CWE Top 25 等)富化为 ATT&CK 战术、技术、攻击链与威胁行为体 TTP 交叉引用。它不直接分析源码,也不发现新漏洞。
pasta-vulns 是 PASTA 威胁建模框架第 5 阶段(漏洞分析)技能,用于在代码与配置中识别可被第 4 阶段威胁利用的弱点,并将发现映射到 CWE 与 MITRE ATT&CK。支持 semgrep、bandit、gosec、brakeman、npm audit、trivy、gitleaks 等扫描器。
该技能用于对源代码进行身份伪造(Spoofing)威胁分析,对应 STRIDE 模型中的 S(认证安全属性违背)。可检查明文凭据、弱哈希、缺失认证、会话固定、JWT 校验缺陷、证书验证关闭、IP 认证、时序比较等问题,输出带 SPOOF 编号的发现项。
这是一个安全修复验证技能:当用户要求确认修复、校验漏洞是否已解决或复查发现项时使用。它会重跑最初检测问题的扫描器规则或 Claude 分析,给出 FIXED 或 STILL VULNERABLE 结论,并更新 .appsec/findings.json 记录。
用于安全删除一个明确指定的 Stitch 项目:先读取并预览完整资源名,取得用户对准确目标的明确批准后仅调用一次 delete_project,再用 list_projects 只读对账确认结果。
一套量化风险评估方法,按 ISO 27005、NIST RMF 与 Hack23 ISMS 风险登记表思路,系统识别、分析、评价和处理风险,用可能性和影响打分并做财务量化(SLE、ALE、VaR)。
harden 是一项在不可信输入进入系统处加固代码的安全技能,强调在实现阶段主动应用,而非事后扫描。资料列出需人工审批的场景、边界校验、易忽略的安全默认项与验证方式。
为 Next.js 应用生成严格 Content Security Policy(CSP)头的安全技能。先梳理脚本、样式、图片、字体、API 等外部资源域名,再生成指令、nonce 实现、middleware、违规上报、文档与测试,以防御 XSS。
面向容器与 Kubernetes 逃逸的攻防技能包,覆盖 runc/BuildKit 等运行时 CVE、特权与能力配置错误逃逸、NVIDIA GPU 工具链逃逸、K8s RBAC 提权与 kubelet 利用,并附检测要点。
offensive-claude 仓库中编写攻击性安全技能的规范说明,涵盖 SKILL.md 触发描述写法、技能目录结构、技术地图、OPSEC 与检测配对、纪律技能写法及测试要求。