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云端取证调查流程
performing-cloud-forensics-investigation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
343
指导调查人员在 AWS、Azure、GCP 中保全证据、收集日志快照与元数据,定位未授权访问并分析 IAM 行为,支撑云端事件响应。
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AWS CloudTrail取证实战
performing-cloud-forensics-with-aws-cloudtrail
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
111
利用 CloudTrail 日志、Athena 与 boto3/CLI 重建攻击者时间线,分析可疑 API 操作与凭证异常,并生成 AWS 事件响应取证报告。
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磁盘取证调查
performing-disk-forensics-investigation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
357
使用 FTK Imager、Autopsy、Sleuth Kit 等工具完成磁盘成像、文件系统分析、删除项恢复与时间线重建,在事件响应或法律调查中保障证据采集与完整性验证。
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终端取证调查
performing-endpoint-forensics-investigation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
170
指导在被攻陷的终端上采集内存、磁盘等取证数据,分析关键工件,重建攻击时间线,辅助事件响应与法律取证。
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图形查询深度限制攻击
performing-graphql-depth-limit-attack
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
90
通过构造嵌套递归查询、别名放大、片段展开、字段重复与批量请求,该测试工具模拟 GraphQL 深度限制攻击并记录响应,辅助安全工程师发现与修复相关的拒绝服务漏洞。
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恶意软件持久化分析
performing-malware-persistence-investigation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
319
系统化排查 Windows/Linux 自启动项、注册表、计划任务及 WMI 持久化机制,帮助事件响应或威胁狩猎团队识别和挖掘恶意软件重启后仍能维持访问的渠道。
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Volatility3 内存取证
performing-memory-forensics-with-volatility3
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
174
利用Volatility3分析RAM镜像,枚举进程、网络、注册表与凭据,帮助调查人员在事件响应期间发现隐藏的恶意软件与注入行为。
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Volatility3 内存取证
performing-memory-forensics-with-volatility3-plugins
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
456
该技能通过 Volatility3 插件在 Windows、Linux 和 macOS 内存镜像中搜索注入代码、隐藏进程、DLL 列表、网络连接和 YARA 匹配,为恶意软件分析与事件响应提供可复用流程。
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Wireshark 网络取证实战
performing-network-forensics-with-wireshark
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
321
使用 Wireshark/tshark 分析 PCAP,定位 C2、数据外传等可疑流量,提取文件、会话与网络证据,用于应急响应与恶意通信追踪。
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粘贴网站凭证监测
performing-paste-site-monitoring-for-credentials
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
328
通过调用 Pastebin 抓取 API 和 GitHub 搜索并结合关键词与正则模式,可自动监控粘贴站点中的凭证、API 密钥与敏感配置泄露,帮助安全团队在数据被扩散前快速响应。
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勒索软件事件响应流程
performing-ransomware-response
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
444
指导从检测到遏制、评估、恢复及事后加固的一体化勒索软件响应流程,涵盖谈判、法律审查、备份验证与恢复策略。
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安全响应头审计指南
performing-security-headers-audit
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
377
指导授权测试人员收集并分析 HTTP 安全响应头(CSP、HSTS、X-Frame-Options等),定位弱配置,验证合规与部署前的防护,适用于漏洞评估与持续集成安全门禁。
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