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YARA-X 规则编写指南

yara-rule-authoring

trailofbits/skills

指导编写高质量 YARA-X 规则，涵盖命名、字符串选择、性能调优、遗留 YARA 迁移与误报排查，适用于恶意软件检测规则的编写、评审和部署。

Yara 规则编写辅助

sickn33/antigravity-awesome-skills

Yara Authoring 让安全分析师更快编写精确的 YARA 规则，规范字符串、标签和元数据设置，用于威胁检测与恶意软件狩猎调查。

指挥控制通信分析

analyzing-command-and-control-communication

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

分析恶意软件的指挥控制通信协议、信标节奏与载荷结构，帮助构建检测机制、还原协议细节并支撑威胁情报与基础设施定位。

恶意软件沙箱规避检测

analyzing-malware-sandbox-evasion-techniques

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

解析 Cuckoo 和 AnyRun 的行为 JSON 报告，识别计时检查、虚拟机痕迹、用户交互监测与睡眠膨胀等沙箱规避行为，并映射到 MITRE ATT&CK T1497 以辅助深入分析。

恶意软件隐蔽通道检测

analyzing-network-covert-channels-in-malware

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

利用 Python 配合 PCAP/Zeek 数据分析 DNS 隧道、ICMP 外发、HTTP 隐写与协议滥用等恶意软件隐蔽通信，帮助安全团队迅速定位可疑域名与链路。

恶意软件网络流量分析

analyzing-network-traffic-of-malware

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

使用 Wireshark、Zeek、Suricata 分析沙箱或实时事件捕获的恶意软件网络流量，识别 C2 协议、数据外泄、横向移动等威胁行为并提炼检测规则。

供应链恶意软件分析

analyzing-supply-chain-malware-artifacts

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

通过对比合法和被篡改的二进制、识别新增导入与代码签名异常、追踪构建链感染路径，评估供应链攻击范围并提取检测IOC。

无文件恶意软件检测

detecting-fileless-malware-techniques

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

通过分析 PowerShell、WMI、注册表和 LOLBin 行为，检测内存中的无文件恶意软件，并为持久化、LOLBin 滥用及内存取证调查提供思路，适用于磁盘上无传统样本的攻击场景。

谷歌工作区钓鱼防护实战

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

通过管理控制台配置 Google Workspace 高级钓鱼与恶意软件防护，涵盖欺骗检测、预送达扫描、附件控制、增强安全浏览、APP 用户加入及邮件身份验证策略，保护企业邮箱流量安全。

Rust 恶意软件逆向分析

reverse-engineering-rust-malware

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

使用 IDA Pro 和 Ghidra 反向分析 Rust 编译的恶意软件，提取 crate 依赖、处理 fat pointer 字符串，并定位网络、加密与持久化代码以辅助检测。

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