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Shodan IP信誉分析与威胁情报富集

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
319
本技能利用Shodan API对IP地址进行全面的信誉分析。它能富集IP地址信息，识别开放端口、运行服务、已知漏洞（CVEs）和托管环境，是威胁情报增强和安全事件响应的关键工具，帮助安全分析师评估潜在的风险和安全等级。
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JWT none算法攻击测试

performing-jwt-none-algorithm-attack
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
87
本工具旨在执行JWT none算法攻击，演示如何通过将JWT头部算法（alg）设置为'none'，绕过服务器的签名验证机制。利用此漏洞，攻击者可以伪造包含任意声明（如提升权限、用户身份冒充）的令牌，是进行渗透测试和API安全审计的关键环节。
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取证日志分析与关联

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
349
本指南为安全专业人员提供了一套完整的取证流程，涵盖了系统、应用和安全日志（如Windows EVTX、Linux syslog）的收集、解析和关联。其目标是重构安全事件时间线，识别入侵行为并为取证报告建立证据。
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VirusTotal恶意哈希富集分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能利用VirusTotal API，对恶意文件哈希（MD5, SHA-1, SHA-256）进行全面的威胁情报富集。它能获取来自70多个杀毒引擎的检测率、沙箱行为分析报告、关联的IOCs和上下文威胁数据。适用于SOC实时事件响应、事件调查取证以及增强威胁狩猎流程。
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恶意软件IOC提取与分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
199
本技能提供了一个全面的恶意软件分析工作流程，用于提取可操作的威胁指标（IOCs）。它涵盖了静态分析（PE文件解析、哈希生成、字符串提取）和动态分析技术。用户可以学习识别文件哈希、网络指标（C2 IP、域名）、注册表修改和行为特征，并将结果格式化为标准的STIX 2.1格式，用于安全评估和事件响应。
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使用YARA进行恶意软件取证

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能详细介绍了如何利用YARA规则进行快速的恶意软件取证和分类。内容涵盖了基于唯一字符串、特定字节序列和PE结构特征的规则编写方法。适用于安全分析师构建自动化检测流程、扫描端点或进行大规模威胁狩猎。
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Volatility3内存取证工具包

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该自动化工具包利用Volatility3框架，实现内存取证分析。它可以分析来自Windows、Linux和macOS的内存映像，用于检测传统磁盘分析方法无法发现的高级威胁，例如进程注入、Rootkit、恶意代码和异常网络连接。是事件响应和安全审计的关键辅助工具。
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使用Zeek进行网络流量分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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Zeek是一个强大的开源网络安全监控框架，能够从原始网络流量中生成高保真的结构化日志和元数据。本指南涵盖了Zeek的部署、各种协议日志的分析（如HTTP、DNS、TLS），以及编写自定义检测脚本，用于识别网络异常和潜在威胁，并将分析结果集成到SIEM系统，用于全面的威胁检测和取证调查。
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使用SpiderFoot进行OSINT自动化调查

performing-osint-with-spiderfoot
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
161
本技能利用SpiderFoot的API和命令行工具，实现开源情报（OSINT）的自动化收集。它能连接200多个数据源，对目标进行全面的画像和攻击面分析。适用于安全评估、威胁情报收集和事件响应，能够结构化提取域名、IP、邮箱等关键信息，生成专业的智能报告。
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使用Claroty进行工控漏洞评估

performing-ot-vulnerability-assessment-with-claroty
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导用户利用Claroty等工控安全平台，对工业控制系统（OT）进行全面漏洞评估。流程包括被动资产发现、使用Python代码关联CISA/ICS-CERT警报，计算风险评分，并根据操作影响和合规要求（如IEC 62443）确定漏洞修复的优先级。
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粘贴网站泄露凭证监控

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
392
该技能用于自动化监控Pastebin、GitHub Gists等公共粘贴网站，以尽早发现泄露的凭证、API密钥或敏感数据。通过爬取和复杂的正则表达式匹配，可实现对数据泄露事件的早期预警，是安全审计和威胁情报的关键工具。
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使用GoPhish自动化钓鱼模拟

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了一套完整的自动化解决方案，用于使用Python gophish库执行红队钓鱼模拟。它简化了整个活动周期，包括创建带跟踪像素的邮件模板、配置SMTP、导入目标用户组、发起定向攻击，并生成关于打开率、点击率和凭证提交统计数据的详细报告，从而支持全面的安全意识评估。
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