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LOLBAS 检测规则

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
103
通过分析 Windows 进程创建日志（事件 4688/Sysmon 1）并对照 LOLBAS 数据库命令，在 SIEM 或威胁狩猎中识别 certutil、wmic 等零文件攻击工具的滥用行为。
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Arkime网络流量分析

implementing-network-traffic-analysis-with-arkime
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能详细介绍了使用Arkime进行全包捕获的网络流量分析。用户可以通过Arkime API查询会话，下载PCAP数据，检测C2信标行为，并分析DNS、HTTP和TLS流量中的异常模式。适用于网络安全监控、威胁情报和专业取证调查。
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MITRE ATT&CK检测技术映射与覆盖率分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能用于将观察到的攻击者行为、安全告警和检测规则映射到MITRE ATT&CK框架。它能够量化当前的安全检测覆盖率，帮助构建ATT&CK热力图，为SIEM告警打标签，并根据威胁行为者手册来优先排序安全控制措施，从而进行全面的安全风险评估。
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安卓动态应用行为分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能用于利用Frida、Objection等工具对安卓应用进行深度运行时动态分析。它可以观察应用的实际运行行为，拦截关键API调用，监控网络通信，并绕过客户端的反检测机制。适用于发现静态分析无法覆盖的运行时安全漏洞和分析混淆代码。
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取证日志分析与关联

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南为安全专业人员提供了一套完整的取证流程，涵盖了系统、应用和安全日志（如Windows EVTX、Linux syslog）的收集、解析和关联。其目标是重构安全事件时间线，识别入侵行为并为取证报告建立证据。
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VirusTotal恶意哈希富集分析

performing-malware-hash-enrichment-with-virustotal
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能利用VirusTotal API，对恶意文件哈希（MD5, SHA-1, SHA-256）进行全面的威胁情报富集。它能获取来自70多个杀毒引擎的检测率、沙箱行为分析报告、关联的IOCs和上下文威胁数据。适用于SOC实时事件响应、事件调查取证以及增强威胁狩猎流程。
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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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威胁行为体群组画像分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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用于构建高级持续性威胁（APT）组织、犯罪集团和黑客行为体的全面画像。该技能汇集了来自MITRE ATT&CK、Mandiant和CrowdStrike等主要情报源的战术、技术和流程（TTPs）文档、历史战役数据和归因指标，帮助组织更新威胁模型、确定防御控制优先级，并为行业特定风险准备高管简报。
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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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本指南详细介绍了如何使用dnSpy和de4dot等专业工具，对.NET恶意软件（C#, VB.NET）进行逆向工程。涵盖了代码反编译、识别混淆技术（如ConfuserEx）、提取C2配置，以及在运行时调试恶意行为，适用于分析高级网络威胁。
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编排大规模代码重构

orchestrate-batch-refactor
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本技能提供了一个系统化的流程，用于安全地执行跨越多个文件或子系统的大规模代码重构。它首先进行并行、依赖感知的分析，构建完整的工作图谱，然后将任务分解为独立的“工作包”。这些工作包由专业子代理分步、受控地执行，确保整个重构过程具备严格的依赖管理和行为一致性。
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代码简化与重构审查

simplify-code
sickn33/antigravity-awesome-skills
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该技能用于对代码差异（diff）进行全面审查，旨在提高代码的清晰度、可重用性、效率和整体质量。它会调用多个专业子代理（如复用性、效率、质量等）并行分析代码，识别出冗余、低效或不符合最佳实践的模式。用户可以在需要时应用高置信度、保证行为一致性的安全修复，从而安全地重构和优化代码。
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实时勒索软件加密行为检测

detecting-ransomware-encryption-behavior
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本系统结合熵值分析、文件I/O监控和行为启发式规则，实时检测勒索软件的加密行为。它能识别异常的大规模文件修改模式、数据熵值突然升高（指示加密）以及删除卷影副本等可疑进程活动，适用于构建高级的EDR防御层。
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