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LOLBAS 检测实战手册

detecting-living-off-the-land-with-lolbas

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

通过采集 Sysmon/Windows 命令行事件、构建 Sigma 规则并分析父子进程链，识别 certutil、regsvr32、mshta、rundll32 等 LOLBAS 的异常执行，打分优先级并生成附带 MITRE ATT&CK 标签的检测报告。

高级持续性威胁狩猎

hunting-advanced-persistent-threats

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

在企业环境内以MITRE ATT&CK假设为依据，结合Velociraptor、osquery和SIEM多源日志，对端点、网络与内存进行主动APT狩猎，确认异常或补齐监控盲点。

域名伪装链路检测

hunting-for-domain-fronting-c2-traffic

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

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。

持续安全验证

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

通过部署Breach and Attack Simulation平台，持续模拟MITRE ATT&CK攻击技术，安全测试邮件网关、EDR、网络等策略控件，并以自动化评分反馈防御覆盖和差距。

钻石模型入侵分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

用 Python 实现钻石模型入侵分析，完整记录对手、能力、基础设施和受害方，按时间串联事件、识别基础设施/能力枢纽，并生成可供威胁情报团队进一步关联分析的报告。

实施 MITRE ATT&CK 覆盖映射

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

为安全运营中心提供体系化流程，将 SIEM 规则映射到 MITRE ATT&CK 技术，识别检测空白、评估成熟度、优先开发规则，从而提升整体威胁检测能力。

SIEM检测用例实施

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引导 SOC 团队在 Splunk、Elastic 和 Sentinel 上构建基于 MITRE ATT&CK 的结构化 SIEM 检测用例，涉及覆盖评估、规格文档、平台规则和攻击模拟验证，填补威胁检测空白并支撑合规。

MISP 威胁情报平台构建

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基于 PyMISP 构建 MISP 威胁情报平台，采集多源 IOC、关联事件、标注 ATT&CK 技术、通过 VirusTotal 与 AbuseIPDB 丰富数据，并导出 STIX 2.1 供 SIEM 使用。

MITRE ATT&CK 威胁建模流程

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围绕 MITRE ATT&CK 框架为 SOC 制定威胁建模，梳理对手 TTP、检测覆盖与资产优先级，支持新环境规划、紫队演练与防御投资论证。

ATT&CK技术覆盖映射

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将实际观测、SIEM告警和Sigma规则与MITRE ATT&CK技术及子技术对齐，量化检测覆盖、识别盲点、构建热力图，并用于控制排序、图层可视化与向高层汇报威胁暴露。

横向移动行为检测

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利用SIEM关联Windows日志、网络流量和终端遥测，识别Pass-the-Hash、PsExec、WMI、RDP、SMB等横向移动行为，便于SOC追踪攻击路径和强化检测规则。

紫队桥接演练

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通过 MITRE ATT&CK 技术驱动的红蓝联动演练，实时监控 SIEM 告警，帮助 SOC 团队验证检测能力并协同修补防御漏洞。

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