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异常 PowerShell 执行狩猎

hunting-for-anomalous-powershell-execution
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
97
通过解析Script Block与Module日志及进程事件的EVTX导出，发现编码命令、混淆、AMSI绕过、下载源和凭证窃取等可疑PowerShell行为，助力威胁狩猎。
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Cobalt Strike 信标检测

hunting-for-cobalt-strike-beacons
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
425
通过Zeek JA3/JARM、Suricata告警、TLS证书签名、HTTP可变配置文件及Python PCAP分析，综合评分识别Cobalt Strike信标回连。
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命令控制信标检测

hunting-for-command-and-control-beaconing
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
469
通过分析网络遥测的周期、抖动与域名信誉，识别正在与对手基础设施通信的受侵端点，实现命令控制信标的主动狩猎与响应。
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检测 DCSync 攻击

hunting-for-dcsync-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
374
通过分析 Windows 事件 ID 4662，定位非域控制器发起的 DS-Replication-Get-Changes 请求，结合合法 DC 和工具确认后执行禁用账户、重置 krbtgt 等响应，快速捕捉 DCSync 威胁。
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时间戳欺骗防御追踪

hunting-for-defense-evasion-via-timestomping
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
69
通过对比 NTFS MFT 中 $STANDARD_INFORMATION 与 $FILE_NAME 属性，结合 analyzeMFT 与 Python，识别异常时间模式，帮助威胁狩猎时检测反取证的时间戳欺骗行为。
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基于DNS的持久化狩猎

hunting-for-dns-based-persistence
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
209
通过导出区域记录、查询SecurityTrails历史、分析DNS审计日志来识别劫持、悬空记录与未授权委派等DNS持久化异常。
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Zeek DNS 隧道追踪

hunting-for-dns-tunneling-with-zeek
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
95
利用 Zeek dns.log 分析高熵子域、异常查询长度、记录类型及查询量，并结合连接元数据与情报，迅速识别 DNS 隧道与数据外传行为。
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域名伪装链路检测

hunting-for-domain-fronting-c2-traffic
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
288
通过解析代理日志中的 SNI 与 HTTP Host 不匹配项、提取 TLS 证书信息以及关联 CDN 发行商与 IP 范围，识别域名前置的 C2 通信，并产出带有 ATT&CK 上下文的告警评分报告。
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WMI横向移动狩猎

hunting-for-lateral-movement-via-wmi
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324
通过关联 Windows 4688 进程创建和 Sysmon 1 事件，识别 WmiPrvSE.exe 衍生进程、可疑命令行及 WMI 事件订阅持久化，实现 WMI 横向移动的告警与时间线分析。
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云平台滥用追踪

hunting-for-living-off-the-cloud-techniques
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53
提供云服务滥用检测流程，从假设建立、SIEM/EDR 日志查询、分析、验证到报告，帮助快速识别利用 Azure/AWS/GCP/SaaS 进行的 C2、数据中转与渗透行为。
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本地执行器滥用追踪

hunting-for-living-off-the-land-binaries
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
92
通过分析EDR与SIEM进程日志、对比正常使用基线、关联网络与威胁情报，定位LOLBin滥用行为并输出检测与响应措施。
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端点LOL二进制追踪

hunting-for-lolbins-execution-in-endpoint-logs
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
227
分析端点进程日志，定位证书工具、mshta、rundll32等合法系统二进制的异常调用，对父子链、路径、网络等指标进行关联与排序，提升LOLBin滥用检测能力。
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