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Outlook PST 邮件取证分析

analyzing-outlook-pst-for-email-forensics
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
88
通过 libpff、pst-utils 和 Python 工具分析 Outlook PST/OST 文件，提取邮件内容、头部、附件及已删除项等证据，辅助安全事件响应和法律取证。
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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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PowerShell帝国痕迹检测

analyzing-powershell-empire-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
65
分析 Windows 事件日志，识别 PowerShell Empire 的默认启动串、Base64 有效载荷、模块调用、用户代理和阶段 URL，并映射 MITRE 技术，便于 SOC 团队建立狩猎规则。
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Splunk 安全日志分析

analyzing-security-logs-with-splunk
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
422
利用 Splunk Enterprise Security 和 SPL 查询关联 Windows、防火墙、代理及认证日志，辅助安全分析师追踪攻击、构建检测规则、还原事件流程，适用于 SIEM 日志调查和异常行为排查。
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MITRE导航器TTP映射

analyzing-threat-actor-ttps-with-mitre-navigator
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
187
通过 attackcti 查询 STIX/TAXII 数据，结合 ATT&CK Navigator 制作 APT TTP 图层并对比防御覆盖，帮助分析员规划威胁狩猎与监控策略。
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Windows 预取文件分析

analyzing-windows-prefetch-with-python
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
337
使用 windowsprefetch Python 库解析 Windows 预取文件，重构执行时间线，识别重命名或伪装程序，并在事件响应与威胁狩猎中揭示可疑执行。
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CIS 云安全审计指南

auditing-cloud-with-cis-benchmarks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
372
指导团队在 AWS、Azure、GCP 上使用 CIS 基线执行安全审计，说明如何解析结果、分级修复并持续保持合规。
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论文自动润色循环

auto-paper-improvement-loop
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
152
自动使用 GPT-5.4 分析已编译论文，按优先级实施修复，并重新编译两轮，从论点、引用和表达上持续提升写作质量，与常规写作流程配合使用。
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AI网页测试助手

awt-e2e-testing
sickn33/antigravity-awesome-skills
68
AI驱动的网页端到端测试助手，让编程工具通过真实浏览器执行 YAML 场景，结合视觉匹配、OCR、平台自动识别、故障诊断流程以及故障修复学习数据库，提升自动化测试质量。
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自动化恶意软件提交流水线

building-automated-malware-submission-pipeline
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294
为 SOC 团队构建端点与邮件网关文件收集、哈希预检、沙箱/多引擎提交以及包含 IOC 的判定输出，解决高量告警下人工分析的瓶颈，便于快速自动化分级与 SIEM 联动。
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Sentinel 云安全事件管理

building-cloud-siem-with-sentinel
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使用 Microsoft Sentinel 构建云原生 SIEM 和 SOAR，集中摄取多云日志、编写 KQL 检测规则并通过 Logic Apps 自动化响应，实现统一的安全运营与威胁狩猎。
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Splunk SPL 威胁检测规则

building-detection-rule-with-splunk-spl
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
421
指导 SOC 团队使用 Splunk ES 的 SPL 来识别暴力破解、横向移动、数据外传、可疑 PowerShell 执行等威胁，并阐述构建与验证关联搜索的流程。
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