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提取Agent Tesla RAT配置信息
extracting-config-from-agent-tesla-rat
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
435
本工具用于自动化提取Agent Tesla远程访问木马(RAT)样本中嵌入的配置信息。通过分析和反混淆.NET程序集,可以恢复关键的凭证信息,包括用于数据泄露的SMTP/FTP/Telegram凭证,以及C2控制点,是安全威胁情报和事件响应中的重要辅助工具。
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内存转储凭证提取与分析
extracting-credentials-from-memory-dump
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
63
本工具用于进行全面的数字取证分析,能够利用Volatility和Mimikatz等行业标准工具,从内存转储中提取敏感信息。主要包括缓存凭证、NTLM/LM哈希值、Kerberos票据和身份验证令牌,是事件响应和调查凭证泄露范围的核心技术。
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恶意样本IOC提取与分析
extracting-iocs-from-malware-samples
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
96
本工具用于从恶意软件样本中自动化提取各类攻击指标(IOCs)。它支持从文件哈希、网络流量(IP/域名/URL)、以及系统宿主痕迹(注册表键、Mutex)中获取证据。适用于威胁情报分析、构建防御规则和进行事件响应。
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使用Rekall提取内存取证证据
extracting-memory-artifacts-with-rekall
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
172
本工具利用Rekall内存取证框架,对内存转储文件进行深度分析。它旨在检测复杂的恶意行为,如进程空心化、VAD异常导致的代码注入、隐藏的操作系统进程以及根套件的存在。它是进行安全事件响应和恶意软件分析的关键步骤。
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Windows事件日志取证分析
extracting-windows-event-logs-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
54
本工具和指南提供了一个全面的流程,用于提取、解析和分析Windows事件日志(EVTX)。通过结合Chainsaw和Hayabusa等专业工具,并应用Sigma规则,可进行深度的数字取证分析。主要用于检测横向移动、持久化、权限提升及系统中的各种安全异常事件。
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飞书/Lark状态通知工具
feishu-notify
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
275
这是一个用于将系统运行状态(如实验结果、流程检查点、评审分数)发送到飞书/Lark的底层通知工具。它作为内部实用组件,支持推送(Webhook)和交互式模式,帮助其他技能在关键节点提供实时状态更新,保证了极高的可用性和零影响的特性。
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生成结构化网络威胁报告
generating-threat-intelligence-reports
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
162
本技能指导撰写高质量、结构化的网络威胁情报报告。它根据目标受众(高管、安全运营团队、技术分析师)调整内容,生成战略、战术或运营级别的情报产品。适用于将原始收集数据转化为可操作的威胁简报或事件后评估报告,确保报告符合行业标准。
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生产环境容器安全加固
hardening-docker-containers-for-production
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
241
本文档根据CIS Docker基准(v1.8.0),提供了一套全面的容器加固指南。它强调了最小权限原则的应用,包括以非root用户运行、限制系统能力(capabilities)、使用只读文件系统,以及应用seccomp和AppArmor安全配置文件。适用于生产环境的容器部署前的准备和安全性审计,旨在最大程度缩小攻击面。
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Docker守护进程加固配置
hardening-docker-daemon-configuration
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
473
本指南详细介绍了如何通过修改/etc/docker/daemon.json来加固Docker守护进程(dockerd)配置。它集成了用户命名空间重映射、禁用容器间通信(ICC)、强制无新增权限以及配置安全的TLS客户端认证等关键安全控制。使用此方法可以有效防止容器逃逸、权限提升和横向移动,确保环境符合CIS等安全基线标准。
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基于CIS基准的Linux端点加固
hardening-linux-endpoint-with-cis-benchmark
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
231
本技能旨在自动化加固Linux终端设备(如Ubuntu、RHEL等),遵循CIS基准推荐的最佳实践。它系统性地加固了多个安全层面,包括文件系统配置、网络参数(sysctl)、SSH服务、用户访问控制和审计日志(auditd)。此工具对于满足PCI DSS、HIPAA和SOC 2等严格的行业合规性要求至关重要。
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使用CIS标准加固Windows端点
hardening-windows-endpoint-with-cis-benchmark
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
303
本技能指导用户使用CIS基准测试,为Windows终端(如Win10/11和Server 2019/2022)进行系统安全加固。流程涵盖了从组策略配置(GPO)到账户策略、审计日志和防火墙设置的全套安全基线建立过程,适用于满足PCI DSS、HIPAA等行业合规性要求,帮助用户大幅降低攻击面。
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假设驱动的持久威胁狩猎
hunting-advanced-persistent-threats
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
129
本技能提供一个主动、假设驱动的框架,用于在复杂的企业环境中搜寻高级持久威胁(APT)。它通过分析端点遥测、网络日志和内存工件,并结合MITRE ATT&CK等框架。适用于调查UEBA警报、执行定期威胁狩猎或验证环境是否暴露于已知攻击战术和技术(TTPs)。
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