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恶意软件隐蔽通道分析

analyzing-network-covert-channels-in-malware
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
256
指导分析师识别恶意软件通过DNS隧道、ICMP泄露、协议滥用及HTTP隐写的隐蔽通信，结合Python包解析、熵评分和SOC流程整理取证步骤。
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Scapy 网络数据包分析

analyzing-network-packets-with-scapy
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
488
使用 Scapy 构造、发送、捕获和解析网络数据包，配合协议分析、流量侦查与异常识别，生成结构化报告以辅助授权安全测试与事件响应。
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事件网络流量分析

analyzing-network-traffic-for-incidents
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
481
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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Wireshark网络流量分析

analyzing-network-traffic-with-wireshark
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
345
在获授权的网络中用 Wireshark/tshark 抓包分析，以识别恶意流量、重建协议交流、提取证据，支撑事件响应与性能排查。
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UPX 打包恶意软件还原

analyzing-packed-malware-with-upx-unpacker
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
378
识别 UPX 及变体打包的恶意样本，通过自动解包、魔改头修复和调试器手动还原，实现 Ghidra/IDA 等工具的静态分析准备。
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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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PowerShell Empire 恶意日志识别

analyzing-powershell-empire-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
110
分析 Windows 事件日志中的 PowerShell Empire 伪装痕迹，识别默认启动语句、Base64 阶段器、模块调用和 C2 URL，帮助 SOC 团队优化狩猎与规则验证。
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Prefetch 执行历史分析

analyzing-prefetch-files-for-execution-history
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
331
通过 PECmd 或 Python 解析 Windows Prefetch 文件，提取程序运行次数、时间戳、引用文件和卷信息，帮助构建事件时间线、确认恶意程序执行与搜集取证证据。
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勒索软件加密机制分析

analyzing-ransomware-encryption-mechanisms
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133
分析勒索软件的加密算法、密钥管理与文件处理流程，评估解密可能性、发现实现缺陷并支撑恢复行动，适用于样本逆向、解密能力评估与事件响应。
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勒索软件网络指标分析

analyzing-ransomware-network-indicators
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466
通过解析 Zeek conn.log 与 NetFlow 数据，识别勒索软件的 C2 信标、TOR 网关连接、大量外发传输与可疑 DNS 行为，并综合评分以强化应急响应与检测策略。
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Splunk 日志安全分析

analyzing-security-logs-with-splunk
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425
借助 Splunk Enterprise Security 和 SPL 将 Windows、代理、防火墙等多源日志串联，追踪认证异常与横向移动，构建事件时间线与检测规则，适用于日志驱动的安全事件调查。
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NTFS松散空间取证

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314
深入检查NTFS的松散空间、主文件表、USN日志和备用数据流，利用TSK工具、MFTECmd及Python脚本恢复隐藏数据并重建删除文件的操作轨迹，适用于高级取证分析。
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