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使用LiME和Volatility进行内存取证分析

analyzing-memory-forensics-with-lime-and-volatility
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
472
本技能指导用户如何对受感染的Linux系统执行内存取证。首先使用LiME模块采集内存镜像，然后利用Volatility 3框架分析该镜像，提取进程列表、网络连接、Bash历史记录、加载内核模块等关键证据，是安全事件响应和威胁狩猎的核心技术。
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使用Scapy分析网络数据包

analyzing-network-packets-with-scapy
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导用户使用Scapy进行高级网络安全分析。内容涵盖数据包的构建、发送、嗅探和解构（如TCP/UDP/ICMP），分析pcap文件，并检测SYN泛洪、DNS隧道泄露等异常流量。适用于安全运营中心(SOC)分析师、取证调查员和安全研究人员。
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分析Office 365审计日志检测泄密

analyzing-office365-audit-logs-for-compromise
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
143
该技能利用Microsoft Graph API解析Office 365统一审计日志，用于安全事件调查。主要功能是检测账户被攻陷的关键指标，包括可疑的邮件转发规则创建、未经授权的邮箱委托变更、可疑的OAuth应用授权等，是进行威胁狩猎和安全监控的必备工具。
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Outlook PST/OST邮件取证分析

analyzing-outlook-pst-for-email-forensics
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具用于对Microsoft Outlook的PST和OST文件进行全面的取证分析。它可以提取关键证据，包括邮件内容、详细头部信息、附件和已删除的项目。支持法律调查和安全事件响应，帮助分析邮件通信模式和可疑活动。
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供应链恶意软件分析

analyzing-supply-chain-malware-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该工具和工作流用于深入调查供应链攻击。它帮助安全分析师比较合法软件与可疑二进制文件，以分析被污染的软件更新、木马化二进制文件和依赖项工件。核心功能包括二进制差异分析、识别注入代码和记录代码签名异常，从而确定安全漏洞的范围。
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USB设备连接历史分析

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这是一项数字取证技术，用于调查可移动存储设备的连接历史。它通过深度解析Windows注册表（如USBSTOR、MountedDevices）、事件日志和SetupAPI日志中的关键数据，追踪设备连接和使用时间线，是识别数据外泄或内部威胁的关键证据链。
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Windows注册表取证分析

analyzing-windows-registry-for-artifacts
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该工作流用于数字取证分析，通过提取和解析Windows系统注册表（如SAM, SYSTEM, NTUSER.DAT等）的各个分支，以还原用户活动轨迹、发现恶意软件的持久化机制（Autorun），追踪已安装软件，并识别系统被入侵的蛛丝马迹。
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使用GitLab构建DevSecOps流水线

building-devsecops-pipeline-with-gitlab-ci
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了如何使用GitLab CI/CD构建端到端的DevSecOps安全流水线。它集成了SAST、DAST、容器镜像扫描、依赖安全扫描和密钥检测等关键安全检查，将安全能力前置到开发流程早期。通过实施此管道，团队能够实现安全左移，从而在部署前发现并修复漏洞，确保应用的安全性和合规性。
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AWS云日志异常检测

detecting-aws-cloudtrail-anomalies
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能利用boto3分析AWS CloudTrail日志，建立正常API调用行为的统计基线。它可以检测出异常的API调用模式，例如新来源、地理位置异常或高频使用，从而识别出凭证泄露、权限提升或内部威胁，为安全调查和威胁狩猎提供详细报告。
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检测AWS IAM权限提升路径

detecting-aws-iam-privilege-escalation
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该技能利用boto3和云安全分析模型，检测AWS账户中的IAM权限提升路径。它可以识别出过度宽松的权限策略、危险的权限组合（例如角色传递与资源创建的结合），并找出任何违反最小权限原则的配置，适用于安全事件调查和安全态势管理。
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检测无文件恶意软件与持久化技术

detecting-fileless-malware-techniques
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233
本工具旨在检测和分析在内存中运行的无文件恶意软件技术。它专注于识别利用LOLBins（如PowerShell, WMI等）、WMI事件订阅和注册表载荷等高级持久化机制的威胁，无需写入传统文件。适用于专业的威胁狩猎和深度取证分析。
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移动恶意软件行为检测分析

detecting-mobile-malware-behavior
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本技能旨在进行深度安全分析，用于检测移动应用（Android/iOS）中的恶意行为。它提供多层次的分析能力，包括静态指标检查（如权限滥用）、动态运行时监控（使用Frida）、网络流量捕获（监控C2通信和数据泄露），以及自动化扫描。适用于恶意软件取证和安全研究。
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