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安卓恶意软件分析

analyzing-android-malware-with-apktool
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
155
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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妥善分析威胁指示器

analyzing-indicators-of-compromise
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386
利用 VT、AbuseIPDB、MalwareBazaar 与 MISP 多源情报对 IOC 归一化、丰富与评分，辅助钓鱼告警、威胁源或调查中做出阻断、监控、白名单等决策。
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URLScan恶意网址分析流程

analyzing-malicious-url-with-urlscan
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通过 URLScan.io 的网页版与 API 逐步分析钓鱼/恶意重定向网址，记录截图、DOM、网络请求与证书，抽取 IOC 并与 VirusTotal、PhishTank 等威胁情报源交叉验证，保障安全分析环境隔离。
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Cuckoo 沙箱恶意软件分析

analyzing-malware-behavior-with-cuckoo-sandbox
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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通过 Cuckoo 沙箱执行可疑样本，记录进程、文件、注册表、网络与 API 行为，并生成详细报告与 IOC，支撑隔离环境下的恶意软件分析与自动化处置。
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事件网络流量分析

analyzing-network-traffic-for-incidents
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通过 PCAP、Zeek 日志与 NetFlow 数据识别 C2 通信、横向移动与数据外传，提供抓包、过滤与指标提取的全流程网络事件分析指导。
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供应链恶意软件分析

analyzing-supply-chain-malware-artifacts
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分析供应链恶意软件的后门组件、注入代码和签名异常，追踪感染路径，提取 IOC，辅助制定检测规则与态势感知。
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威胁情报源分析

analyzing-threat-intelligence-feeds
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分析商用或开源威胁情报源，提取指标、归一化至 STIX 2.1、丰富 IOC 并去重后通过 TAXII 分发至 SIEM/EDR，适用于评估情报质量与自动化流水线。
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MISP 威胁态势分析

analyzing-threat-landscape-with-misp
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通过 PyMISP 拉取 MISP 事件数据、IOC 类型分布、威胁行为者簇和标签趋势，帮助分析人员生成带有攻击者、恶意软件、MITRE 技术和时间趋势的威胁态势报告。
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IOC 威胁情报丰富自动化

automating-ioc-enrichment
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通过 SOAR 平台或 Python 流水线结合多源威胁情报自动丰富 IOC，缩短 SIEM 告警与批量 IOC 处理的分析响应时间。
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事件响应仪表板

building-incident-response-dashboard
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在 Splunk、Elastic 或 Grafana 中构建实时事件响应仪表板，帮助 SOC 分析师与领导跟踪活跃事件、受影响系统、IOC 扩散及响应时间线，便于协调、汇报与复盘。
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IOC消毒与共享流水线

building-ioc-defanging-and-sharing-pipeline
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自动构建数据管道，收集并标准化原始IOC，在保证可读性的同时进行消毒，再转换为STIX并通过TAXII、MISP等渠道安全共享威胁情报。
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OpenCTI IOC 丰富管道

building-ioc-enrichment-pipeline-with-opencti
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借助 OpenCTI 连接器自动将 VirusTotal、Shodan、AbuseIPDB、GreyNoise 等数据与 IOC 富化，对 STIX 指标打分、关联和排序，便于在部署安全架构或执行合规评估时持续分析威胁。
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