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Ghidra Go 恶意软件分析

analyzing-golang-malware-with-ghidra
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
471
借助 Ghidra 和定制脚本对 Go 编译的恶意软件进行还原，恢复剥离的函数、提取 Go 风格字符串、重建依赖关系，支持事件响应、威胁狩猎与安全运营中心覆盖验证。
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恶意 PDF 分析

analyzing-malicious-pdf-with-peepdf
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
356
使用 peepdf、pdfid 和 pdf-parser 对恶意 PDF 进行静态分析，排查钓鱼附件、提取嵌入的 JavaScript/壳码，并生成可用于检测的指标。
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Malpedia恶意软件关系分析

analyzing-malware-family-relationships-with-malpedia
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
64
利用Malpedia平台与API梳理恶意软件家族关系、提取YARA规则并关联威胁行为者，帮助分析人员追踪变种演化、完善检测覆盖并支持应急响应。
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恶意软件沙箱规避分析

analyzing-malware-sandbox-evasion-techniques
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
325
分析 Cuckoo 与 AnyRun 行为报告，识别时间检查、虚拟机痕迹、用户交互缺失及睡眠膨胀等沙箱规避手法，评分复杂度并映射至 MITRE ATT&CK T1497 供安全运营参考。
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基于NetFlow的流量分析

analyzing-network-flow-data-with-netflow
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
92
通过 Python 解析 NetFlow v9/IPFIX 记录，识别流量异常、端口扫描、数据外发与 C2 信标行为，辅助 SOC 分析师编制检测规则、验证监控覆盖并生成优先级结果。
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PDF 恶意文档分析流程

analyzing-pdf-malware-with-pdfid
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
418
通过 PDFiD、pdf-parser、peepdf 等工具逐步分析 PDF 文件结构，以发现嵌入的 JavaScript、shellcode、自动执行行为及恶意负载，帮助在打开前甄别可疑文档。
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钓鱼邮件头分析

analyzing-phishing-email-headers
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
346
通过解析邮件头获取真实发件人、传递路径及认证结果，结合工具与脚本验证合法性并识别钓鱼线索，适用于安全分析与威胁响应场景。
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MITRE ATT&CK 威胁行为映射

analyzing-threat-actor-ttps-with-mitre-attack
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424
引导分析师将威胁行为映射到 MITRE ATT&CK 框架、生成 Navigator 可视化层，并输出情报报告以评估检测覆盖能力，适用于调查事件与构建狩猎规则。
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MISP 威胁态势分析

analyzing-threat-landscape-with-misp
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469
通过 PyMISP 查询 MISP 事件统计、属性分布、星系簇和标签趋势，跟踪 IOC 提交时序，生成面向 SOC 的威胁态势分析与监测覆盖验证报告。
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USB连接历史分析

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308
通过解析Windows注册表、事件日志和setupapi日志，追踪可移动存储连接、盘符映射及设备使用历史，辅助数据外泄与内部威胁调查。
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Windows 注册表痕迹分析

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379
从取证镜像中提取 Windows 注册表 hives，利用 RegRipper 与 python-registry 等工具定位自启动、持久化、已装软件、USB 和用户活动痕迹，辅助事件响应或内部威胁调查。
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Windows Shellbag 取证分析

analyzing-windows-shellbag-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
108
通过 SBECmd 与 ShellBags Explorer 解析 Windows Shellbag 注册表痕迹，可重建文件夹、可移动介质与网络共享访问，用于数字取证与威胁狩猎。
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