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Cobalt Strike 可塑配置分析
analyzing-cobalt-strike-malleable-profiles
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
476
使用 pyMalleableC2 解析 Cobalt Strike 可塑 C2 配置,提取信标、HTTP 模式以及睡眠/抖动,并结合 JARM 指纹识别可疑 C2 服务器,适用于调查或构建检测签名。
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智能合约漏洞分析工具包
analyzing-ethereum-smart-contract-vulnerabilities
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
120
本技能用于执行深度的以太坊智能合约安全审计。它结合静态分析(Slither)和符号执行(Mythril)两种方法,旨在检测重入攻击、整数溢出、访问控制等关键漏洞。该过程对于确保智能合约在部署到主网前具备高度安全性和不可篡改性至关重要。
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运行时iOS应用安全分析
analyzing-ios-app-security-with-objection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
313
本工具箱基于Objection和Frida,用于授权的移动端渗透测试。它能实现iOS应用的运行时深度分析,允许用户检查密钥链、文件系统和内存中的敏感数据。关键功能包括绕过SSL Pinning和越狱检测等客户端安全保护机制,无需源代码。
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Linux审计日志入侵检测
analyzing-linux-audit-logs-for-intrusion
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
154
本指南详细介绍了如何利用Linux审计框架(auditd)进行深度安全监控。它指导用户配置规则,以追踪敏感文件访问、权限提升、进程注入等关键行为。通过ausearch和aureport工具,安全人员可以高效地查询和总结日志,从而进行完整的事件响应和安全审计。
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Office宏恶意代码分析工具
analyzing-macro-malware-in-office-documents
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
418
该工具用于分析嵌入在Office文档(Word, Excel等)中的恶意VBA和XLM宏代码。它提供深度取证能力,能够提取、反混淆并追踪完整的攻击链,帮助分析人员识别自动执行触发器、恶意下载地址和文件写入技术,是调查网络钓鱼和恶意文档的关键辅助工具。
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恶意PDF文档静态分析
analyzing-malicious-pdf-with-peepdf
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
67
用于对恶意PDF文档进行静态和动态分析的专业流程。通过使用peepdf、pdfid等工具,可以提取PDF中嵌入的JavaScript代码、shellcode和可疑对象。适用于网络安全调查、钓鱼附件取证以及构建威胁检测签名的场景。
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Malpedia恶意软件家族情报分析
analyzing-malware-family-relationships-with-malpedia
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
317
利用Malpedia API深入分析恶意软件家族的关联性。该功能可查询恶意软件的别名、威胁行为者归属、YARA检测规则,并描绘复杂的家族关系链(如加载器-载荷链)。适用于威胁狩猎、事件响应和构建安全检测规则。
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恶意软件沙箱逃避分析
analyzing-malware-sandbox-evasion-techniques
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
427
本工具用于分析来自安全沙箱(如Cuckoo、AnyRun)的行为报告,以检测恶意软件的反分析和逃避技术。它可以识别定时检查、虚拟机工件查询、用户交互模式和环境指纹等关键指标。适用于威胁狩猎和提升检测规则的实战分析。
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Volatility内存取证指南
analyzing-memory-dumps-with-volatility
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
253
使用 Volatility 分析内存镜像,识别注入代码、隐藏进程、网络连接与凭证等痕迹,辅助内存取证与事件响应。
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使用LiME和Volatility进行内存取证分析
analyzing-memory-forensics-with-lime-and-volatility
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
472
本技能指导用户如何对受感染的Linux系统执行内存取证。首先使用LiME模块采集内存镜像,然后利用Volatility 3框架分析该镜像,提取进程列表、网络连接、Bash历史记录、加载内核模块等关键证据,是安全事件响应和威胁狩猎的核心技术。
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恶意网络隐蔽信道检测
analyzing-network-covert-channels-in-malware
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具用于分析网络抓包文件,以检测恶意软件用于命令与控制(C2)和数据外泄的隐蔽通信信道。核心功能包括识别DNS隧道、ICMP隧道以及协议滥用模式,提供详细的风险评分和检测依据,适用于安全威胁狩猎和事件调查。
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事件网络流量分析
analyzing-network-traffic-for-incidents
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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通过 PCAP、Zeek 日志与 NetFlow 数据识别 C2 通信、横向移动与数据外传,提供抓包、过滤与指标提取的全流程网络事件分析指导。
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