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AI辅助回归测试最佳实践

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affaan-m/everything-claude-code
482
本指南提供了AI辅助开发环境下的回归测试策略。核心在于识别AI在代码编写和自我审查过程中产生的系统性盲点，尤其是沙盒模式与生产路径不一致的问题。通过构建数据库无关的自动化测试，确保代码在AI参与的情况下依然保持高鲁棒性和数据完整性。
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活动目录ACL滥用分析

analyzing-active-directory-acl-abuse
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
244
通过 ldap3 检查活动目录 ACL，识别 GenericAll、WriteDACL、WriteOwner 等危险权限，帮助分析员梳理潜在提权路径并输出可执行的修复方案。
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安卓恶意软件分析

analyzing-android-malware-with-apktool
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
87
通过 apktool/jadx/androguard 反编译 APK、分析清单权限与可疑 API，提取 IOC 并生成结构化风险报告，辅助 SOC 分析安卓恶意样本。
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API网关威胁检测

analyzing-api-gateway-access-logs
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
228
使用 pandas 分析 AWS/Kong/Nginx API 网关日志，识别 BOLA/IDOR、速率限制绕过、凭证扫描、注入及异常请求方法，帮助安全运营团队调查接口滥用并完善监测规则。
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引导与Rootkit样本分析

analyzing-bootkit-and-rootkit-samples
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
154
指导提取MBR/VBR/UEFI固件、反汇编引导记录、校验模块签名，并结合内存取证寻找内核Rootkit迹象，便于检测能跨越操作系统和Secure Boot的持久恶意样本。
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攻击活动归因分析

analyzing-campaign-attribution-evidence
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
254
利用钻石模型与 ACH 评估基础设施、TTP、一致性、恶意软件、时间与语言等证据，帮助 SOC 分析员与威胁猎杀人员构建置信度归因判断。
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云存储访问模式检测

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
325
通过分析 CloudTrail、GCS 审计日志和 Azure 存储分析，构建访问基线，识别非工作时间、大量下载、新 IP 或异常 API 请求的云存储访问异常，辅助安全监控。
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Cobalt Strike 信标配置分析

analyzing-cobalt-strike-beacon-configuration
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327
从 PE 文件或内存转储提取 Cobalt Strike 信标配置，揭示 C2 服务器、可变 C2 配置、信标水印等关键元素，帮助事件响应分析员进行基础设施映射与行动归因。
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Cobalt Strike 可塑配置分析

analyzing-cobalt-strike-malleable-profiles
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476
使用 pyMalleableC2 解析 Cobalt Strike 可塑 C2 配置，提取信标、HTTP 模式以及睡眠/抖动，并结合 JARM 指纹识别可疑 C2 服务器，适用于调查或构建检测签名。
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网络攻击链分析

analyzing-cyber-kill-chain
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120
基于洛克希德马丁攻击链，对入侵痕迹进行阶段映射，识别检测缺口并提出各阶段防护对策，适用于事后分析与沉淀防御能力。
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Autopsy 磁盘取证分析

analyzing-disk-image-with-autopsy
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通过 Autopsy 与 Sleuth Kit 对取证磁盘镜像进行分析，包含环境配置、案件设置、模块导入、文件恢复、关键词搜索与证据标记，支撑结构化调查流程。
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DNS数据外泄检测

analyzing-dns-logs-for-exfiltration
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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基于SIEM平台的DNS日志分析，通过熵值、查询量和子域长度等指标识别DNS隧道、DGA域名与隐蔽C2通信，辅助SOC团队查找绕过传统防护的外泄活动。
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