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搜索 恶意软件分析 ，共找到 29 条记录
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CAPE自动化恶意软件分析

performing-automated-malware-analysis-with-cape
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
277
CAPE是一个基于Cuckoo的开源沙箱，用于自动化恶意软件的动态分析。它具备行为监控、文件系统和网络流量（PCAP）捕获能力，并包含多种解析器以提取恶意软件的配置信息。适用于安全评估、事件响应和验证安全防御措施。
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恶意软件IOC提取与分析

performing-malware-ioc-extraction
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了一个全面的恶意软件分析工作流程，用于提取可操作的威胁指标（IOCs）。它涵盖了静态分析（PE文件解析、哈希生成、字符串提取）和动态分析技术。用户可以学习识别文件哈希、网络指标（C2 IP、域名）、注册表修改和行为特征，并将结果格式化为标准的STIX 2.1格式，用于安全评估和事件响应。
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恶意软件持久性分析

performing-malware-persistence-investigation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具用于系统性地调查Windows和Linux系统的持久性机制。通过分析注册表（如Run Key、服务）、计划任务和各种启动项，帮助安全分析师识别恶意程序隐藏的驻留机制，从而进行彻底的取证和清除，适用于事件响应和威胁狩猎。
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PEStudio静态恶意软件分析

performing-static-malware-analysis-with-pe-studio
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了如何使用PEStudio、pefile和FLOSS等工具对Windows PE恶意软件样本进行预执行静态分析。重点在于检查文件头、节熵、导入表以及嵌入字符串，从而在不运行二进制文件的情况下，识别恶意功能、打包技术和可疑指标，适用于对可疑可执行文件进行初步分类和排查。
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YARA规则开发与恶意软件检测

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指南详细介绍了如何使用YARA和YARA-X开发高精度的恶意软件检测规则。学习如何分析解包后的恶意软件样本，提取独特的字符串、字节序列和PE文件特征，从而用于威胁狩猎、恶意软件家族分类，并构建高可靠性的安全检测签名。
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安卓恶意软件逆向分析

reverse-engineering-android-malware-with-jadx
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了一套完整的安卓恶意软件逆向分析流程。它指导用户使用JADX、apktool和androguard等工具，对可疑的Android APK进行静态分析，从而深入了解其Java/Kotlin源代码、权限结构，并识别出数据泄露、C2通信、权限滥用和叠加攻击等核心恶意功能。
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使用dnSpy逆向分析.NET恶意软件

reverse-engineering-dotnet-malware-with-dnspy
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能详细介绍了如何使用dnSpy和de4dot进行.NET恶意软件的逆向工程分析。覆盖了从初步识别恶意样本、到使用de4dot去除ConfuserEx等混淆，再到在dnSpy中进行代码深度分析和调试的全流程。核心目标是提取恶意软件内硬编码的C2服务器地址、加密密钥和敏感凭证。
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Ghidra恶意软件逆向分析指南

reverse-engineering-malware-with-ghidra
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南提供了使用Ghidra进行恶意软件逆向工程的完整工作流程。它指导用户从静态和动态分析的角度，深入研究恶意软件在汇编和伪代码层面的内部逻辑、C2通信协议、加密算法和混淆技巧。适用于需要提取配置信息、理解漏洞机制或制定检测规则的高级安全分析场景。
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反向工程Rust恶意软件

reverse-engineering-rust-malware
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南提供了一套系统化的流程，用于反向分析使用Rust语言编写的恶意软件。它专门解决了Rust二进制文件特有的逆向工程难题，例如非空终止符字符串、泛型代码单态化和复杂的错误处理结构。适用于安全分析师和红队人员对高级威胁的深度研究。
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检测包注册表拼写错误攻击

detecting-typosquatting-packages-in-npm-pypi
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该工具用于检测npm和PyPI包注册表中的拼写错误包。它通过分析包名相似度（如Levenshtein距离）、发布日期和下载量异常信号，帮助用户识别潜在的恶意或误拼依赖，从而增强软件供应链的安全性。
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勒索软件杀毒开关检测与防御

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南提供了检测和防御勒索软件杀毒开关机制的完整技术框架。内容涵盖互斥量（Mutex）、域名和注册表的检测方法。学习如何部署主动互斥量疫苗接种，并通过Sysmon和DNS监控，实现在事件响应和恶意软件分析中的防御能力。
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Linux ELF恶意软件分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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这是一个用于分析恶意Linux ELF二进制文件的综合工作流和深度技术指南。内容涵盖了静态分析（读取ELF头、检查熵值、识别字符串）、动态跟踪（使用strace/ltrace监控系统调用和库调用）以及逆向工程（使用GDB）等技术，可用于调查针对Linux服务器和容器的勒索软件、僵尸网络和Rootkit等各种威胁。
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