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AgentTesla 配置提取工具

extracting-config-from-agent-tesla-rat
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
224
通过 dnSpy/ILSpy 反编译与内存分析等手段，从 Agent Tesla .NET 样本中提取 SMTP/FTP/Telegram 上传凭证、键盘记录设置及 C2 端点，用于安全分析与对抗演练。
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内存凭证提取

extracting-credentials-from-memory-dump
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
135
通过 Volatility 联合 Mimikatz 或 pypykatz 分析 Windows 内存镜像，提取缓存凭据、密码哈希、Kerberos 凭证与认证令牌，辅助安全取证与事件响应判断凭证泄露范围。
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恶意软件IOC提取

extracting-iocs-from-malware-samples
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
223
从恶意样本提取文件哈希、网络域名/IP、主机路径、注册表、互斥体等IOC，以便共享情报并生成检测规则、签名或防护黑名单。
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Rekall内存伪装检测

extracting-memory-artifacts-with-rekall
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
192
使用Rekall在事件响应中分析Windows内存镜像，识别进程注入、隐藏进程、可疑网络连接及DLL/驱动异常。
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Windows事件日志取证

extracting-windows-event-logs-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
188
利用 Chainsaw、Hayabusa 与 EvtxECmd 提取解析 Windows EVTX 日志，追踪横向移动、特权提升与持久化活动，辅助事件响应与合规审计。
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飞书通知桥接工具

feishu-notify
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
277
内部飞书/ Lark 通知工具，供其他技能在实验完成、审查打分、检查点等待或流水线结束等关键时刻，通过 webhook 推送卡片或借助桥接实现交互式回复，并保证在无配置时静默跳过，不影响主流程。
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威胁情报报告生成器

generating-threat-intelligence-reports
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
280
将收集到的原始数据整理为战略、运营、战术或快报格式的成品情报，结合 TLP 控制、受众定制语言与质量复核，帮助高管、安全领导和分析师快速获取可执行威胁情报。
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Docker容器加固实践

hardening-docker-containers-for-production
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
173
以CIS Docker Benchmark为基础，覆盖守护进程、镜像构建、运行时、信任签名与主机审计等环节，帮助运维/安全团队在生产环境中系统性地降低容器风险。
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Docker 守护进程强化配置

hardening-docker-daemon-configuration
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
323
指南通过配置 daemon.json、用户命名空间映射、TLS 认证、无根模式及 CIS 基准控制，加强 Docker 守护进程，提升容器主机部署与安全评估中的防护。
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Linux CIS基准强化

hardening-linux-endpoint-with-cis-benchmark
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
233
为 Ubuntu、RHEL、CentOS 等 Linux 节点按 CIS 基准建立安全基线、关闭风险服务、强化访问控制并启用审计与日志，适合新服部署、审计修复和合规检查。
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Windows CIS 安全加固

hardening-windows-endpoint-with-cis-benchmark
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
97
依据 CIS 基准通过 GPO 和 CIS-CAT 评估，强化 Windows 终端安全、控制配置基线、降低合规风险，可用于新部署、审核整改或制定组织级安全策略。
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高级持续性威胁狩猎

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
97
通过基于 MITRE ATT&CK 的假设驱动搜寻、Velociraptor/osquery/Zeek 以及 Sigma 规则，协同终端、电网与内存数据，持续搜猎并验证是否存在 APT 行为，适用于周期性威胁狩猎或 UEBA 异常扩大调查。
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