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搜索威胁，共找到 11 条记录

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分析勒索软件泄露网站情报

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能提供了一套结构化的方法论和Python实现，用于监控和分析勒索软件的泄露网站（DLS）。它帮助安全分析师追踪受害者信息，提取关于攻击者战术的情报，评估特定行业的风险，从而实现主动防御，掌握威胁态势。

网络日志入侵分析

analyzing-web-server-logs-for-intrusion

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本工具提供了一个全面的框架，用于分析Web服务器日志（Apache/Nginx）以检测各种安全威胁。它利用高级正则表达式匹配OWASP攻击签名，识别SQL注入、本地文件包含和目录遍历尝试，并进行行为分析以检测暴力破解和Web扫描器指纹。系统使用GeoIP丰富数据以进行源头归属，为SOC分析师生成优先级的报告。

自动化IOC防混淆与共享流水线

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能描述了一个自动化流水线的构建过程，用于处理、清洗和安全共享IOCs。该流水线负责摄取来自不同来源的原始威胁指标，进行标准化和防混淆处理（如将'http://'转换为'hxxp://'），最终将指标转换为标准的STIX 2.1格式，并通过TAXII或MISP等平台进行安全分发。

异常认证模式检测

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

该技能利用用户和实体行为分析（UEBA）、统计基线和机器学习模型，持续监控认证日志。可实时识别不可能旅行、凭证堆积、暴力破解和账户被盗用等高级威胁，是安全运营和身份访问管理的核心工具。

检测Azure服务主体滥用

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本指南提供了检测Azure服务主体滥用的高级方法和威胁狩猎查询（KQL/SPL）。它涵盖了特权提升、凭证泄露、未经授权的角色分配和枚举等技术，对于监控Microsoft Entra ID的SOC分析师和安全团队至关重要。

搜索DNS持久化机制

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能指导安全分析师进行高级威胁搜寻，重点检测基于DNS的持久化机制。它通过分析被动DNS历史、区域文件审计和API数据（如SecurityTrails），识别未经授权的记录修改、子域劫持和DNS劫持企图。适用于SOC分析师和威胁搜寻人员。

云原生环境持久化技术狩猎

hunting-for-living-off-the-cloud-techniques

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

这是一份关于主动狩猎对手利用合法云服务技术（如Azure, AWS, GCP, SaaS）进行攻击的指南。它重点关注那些利用正常云功能建立C2、数据暂存和数据外泄的行为，是应对现代云安全威胁的重要方法。

利用eBPF实现运行时安全监控

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Tetragon是Cilium旗下的CNCF项目，利用eBPF技术在Kubernetes集群中提供内核级别的运行时安全监控和策略执行能力。它可以监控进程生命周期、文件访问和网络连接，以极低的性能开销，实现对容器逃逸、未经授权访问等威胁的实时检测和防御。

使用YARA规则进行威胁狩猎

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本指南展示了使用YARA规则进行主动威胁狩猎的完整工作流程。它能够扫描文件系统、内存转储和网络工件，识别未知恶意软件、可疑模式和入侵指标（IOC），是安全分析和事件响应的关键技术。

通过事件关联检测NTLM重放攻击

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本框架通过关联Windows安全事件4624（登录类型3）来检测Active Directory环境中的NTLM重放攻击。它识别关键指标，包括IP地址与主机名不匹配、Responder/LLMNR嗅探痕迹以及SMB/LDAP签名未强制执行的情况，为T1557.001提供了全面的威胁检测能力。

AI/ML安全专家攻击手册

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本手册是一份全面的AI/ML安全指南，详细介绍了机器学习和AI系统中的高级安全威胁。内容涵盖模型供应链攻击（如pickle RCE、数据投毒）、对抗样本（FGSM、PGD、物理世界攻击）、数据隐私泄露以及LLM特定漏洞。是构建健壮、安全AI流程的关键参考。

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