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检测商业邮件欺诈（BEC）

detecting-business-email-compromise
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
241
本技能提供了检测商业邮件欺诈（BEC）的全面指南。它涵盖了使用邮件网关规则、行为分析和财务流程控制等检测技术。了解如何识别异常支付请求、域名不匹配和社交工程模式等红色警报，从而有效防范财务损失。
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利用AI检测业务邮件欺诈

detecting-business-email-compromise-with-ai
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
460
本功能利用AI、NLP和行为分析技术，用于检测高度复杂的业务邮件欺诈（BEC）。它不依赖于传统的恶意链接规则，而是通过分析写作风格、语气、语境异常和行为模式，识别纯粹的社会工程学欺骗，为企业提供坚实的高级反网络钓鱼和反欺诈防御层。
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云端密码货币挖矿检测

detecting-cloud-cryptomining-activity
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
461
利用 AWS、Azure、GCP 原生安全服务融合 GuardDuty/Defender/SCC 发现、计算异常、网络流量以及容器和无服务器行为，从而识别并响应云端未经授权的加密货币挖矿活动。
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容器运行时漂移检测

detecting-container-drift-at-runtime
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
323
通过监控容器内的二进制执行、文件系统变更及与原始不可变镜像的配置偏离，检测未经授权的运行时漂移。支持Falco和Microsoft Defender for Containers，适用于验证不可变基础设施控制、追踪意外安装的软件包或二进制文件，以及判断容器是否偏离其构建镜像。
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检测容器逃逸尝试

detecting-container-escape-attempts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
236
运行时检测容器逃逸尝试，覆盖命名空间操纵、权限滥用、内核漏洞、敏感挂载和异常系统调用等信号，并说明在Falco、Sysdig、auditd或EDR采集时哪些信号值得关注。用于调查疑似Docker/Kubernetes容器逃逸或比较不同运行时传感器的检测覆盖。
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使用Falco规则检测容器逃逸

detecting-container-escape-with-falco-rules
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
486
指导编写和调优Falco规则以检测容器逃逸行为，覆盖主机文件系统挂载、nsenter使用、特权容器、内核模块加载和主机篡改等场景，包括条件语法、输出字段、优先级设置及降低误报的方法。
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云环境加密货币挖矿检测

detecting-cryptomining-in-cloud
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
161
本指南为安全团队提供了一套全面的检测方案，用于发现和响应云环境（AWS, Azure）中的未经授权的加密货币挖矿行为。它通过结合成本异常检测、计算资源利用率监控、GuardDuty安全警报以及VPC/流量日志分析等多个信号源，来识别和阻止资源劫持和可疑的挖矿活动。
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检测AD域控中的DCSync攻击

detecting-dcsync-attack-in-active-directory
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
317
本指南详细介绍了Active Directory中DCSync攻击的检测方法。攻击者滥用域复制协议窃取敏感的密码哈希。检测核心是审计Windows事件ID 4662，监控非域控制器账号对关键目录服务GUID的异常访问，从而有效识别潜在的凭证盗窃行为，适用于威胁狩猎和事件响应。
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DNS数据泄露检测与分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
158
本工具用于检测通过DNS隧道进行的隐蔽数据泄露。它通过分析DNS查询模式（如子域熵、查询量异常、过大的TXT/CNAME记录等），识别受攻击网络中潜在的数据外泄行为。适用于安全威胁狩猎和构建高级被动DNS监控能力。
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检测邮件账户泄露

detecting-email-account-compromise
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
259
本指南提供一套全面的框架，用于检测Office 365或Google Workspace账户是否被盗用。通过分析统一审计日志和Azure AD登录日志，可识别账户接管（ATO）或商业邮件欺诈（BEC）的迹象。核心检测点包括监测异常的旅行路径、发现恶意收件箱规则（如外部转发或删除规则），以及分析可疑的Microsoft Graph API访问模式。
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检测恶意邮件转发规则攻击

detecting-email-forwarding-rules-attack
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
266
本指南用于威胁狩猎，帮助安全团队主动检测攻击者建立的持久化、未经授权的邮件转发规则。其核心用途是发现攻击者在账户被攻陷后，为持续获取企业通信内容而设置的恶意转发规则，常与商业邮件泄密（BEC）或T1114技术相关，适用于事件响应和安全评估。
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使用Zeek检测DNS数据外泄

detecting-exfiltration-over-dns-with-zeek
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352
本技能通过分析Zeek捕获的DNS日志，检测基于DNS协议的数据外泄行为。它通过计算子域名的香农熵、识别超长标签和异常的查询量，帮助安全分析师进行威胁狩猎和事件调查，有效发现DNS隧道和隐蔽的C2通信。
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