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威胁活动关联与分析
correlating-threat-campaigns
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
248
该技能用于关联分散的安全事件、IOCs和对手行为,分析跨时间线和跨组织的共同威胁活动。它能够识别统一的威胁战役,归因于共同的威胁行为体,并提取共享指标,从而显著提升检测能力。适用于跨组织威胁情报共享和构建完整的战役报告。
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自动化AI数据采集代理
data-scraper-agent
affaan-m/everything-claude-code
301
该代理旨在为任何公开数据源(如招聘板、价格、新闻等)构建一个全自动、AI驱动的数据采集系统。它能定时抓取数据,利用免费的大语言模型(如Gemini Flash)进行数据富集和分析,并将结果结构化地存储到Notion、Sheets或Supabase等数据库中。适用于需要持续监控和跟踪网络数据的场景。
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Zeek日志回波行为检测
detecting-beaconing-patterns-with-zeek
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
480
本工具旨在对Zeek网络连接日志(conn.log)执行统计分析,用于检测潜在的C2(命令与控制)回波行为。通过计算连接时间间隔的标准差和变异系数,可以识别出具有高度规律性、低抖动特征的周期性网络通信,是安全威胁狩猎和事件调查的关键技术。
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利用AI检测业务邮件欺诈
detecting-business-email-compromise-with-ai
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
460
本功能利用AI、NLP和行为分析技术,用于检测高度复杂的业务邮件欺诈(BEC)。它不依赖于传统的恶意链接规则,而是通过分析写作风格、语气、语境异常和行为模式,识别纯粹的社会工程学欺骗,为企业提供坚实的高级反网络钓鱼和反欺诈防御层。
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DNS数据泄露检测与分析
detecting-dns-exfiltration-with-dns-query-analysis
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
158
本工具用于检测通过DNS隧道进行的隐蔽数据泄露。它通过分析DNS查询模式(如子域熵、查询量异常、过大的TXT/CNAME记录等),识别受攻击网络中潜在的数据外泄行为。适用于安全威胁狩猎和构建高级被动DNS监控能力。
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使用Zeek检测DNS数据外泄
detecting-exfiltration-over-dns-with-zeek
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
352
本技能通过分析Zeek捕获的DNS日志,检测基于DNS协议的数据外泄行为。它通过计算子域名的香农熵、识别超长标签和异常的查询量,帮助安全分析师进行威胁狩猎和事件调查,有效发现DNS隧道和隐蔽的C2通信。
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内部数据泄露检测与分析
detecting-insider-data-exfiltration-via-dlp
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
161
本技能提供结构化流程和Python代码示例,用于检测内部数据泄露行为。通过建立用户行为基线和进行统计异常分析,它分析端点、云存储和邮件日志中的异常模式。适用于安全运营中心(SOC)进行内部威胁调查、DLP违规监控和构建高级行为分析规则。
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使用UEBA检测内部威胁
detecting-insider-threat-with-ueba
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
310
本技能利用用户和实体行为分析(UEBA)结合Elasticsearch/OpenSearch,构建用户和实体的行为基线模型。它超越了传统的静态规则检测,通过计算异常得分和对等群体分析,来识别数据外泄、权限滥用或未授权访问等可疑行为,帮助组织主动发现高风险的内部威胁。
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恶意样本IOC提取与分析
extracting-iocs-from-malware-samples
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
96
本工具用于从恶意软件样本中自动化提取各类攻击指标(IOCs)。它支持从文件哈希、网络流量(IP/域名/URL)、以及系统宿主痕迹(注册表键、Mutex)中获取证据。适用于威胁情报分析、构建防御规则和进行事件响应。
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Windows事件日志取证分析
extracting-windows-event-logs-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
54
本工具和指南提供了一个全面的流程,用于提取、解析和分析Windows事件日志(EVTX)。通过结合Chainsaw和Hayabusa等专业工具,并应用Sigma规则,可进行深度的数字取证分析。主要用于检测横向移动、持久化、权限提升及系统中的各种安全异常事件。
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生成结构化网络威胁报告
generating-threat-intelligence-reports
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
162
本技能指导撰写高质量、结构化的网络威胁情报报告。它根据目标受众(高管、安全运营团队、技术分析师)调整内容,生成战略、战术或运营级别的情报产品。适用于将原始收集数据转化为可操作的威胁简报或事件后评估报告,确保报告符合行业标准。
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分析凭证填充攻击行为
hunting-credential-stuffing-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
139
本技能提供结构化的方法,用于通过分析认证日志来检测凭证填充攻击。它重点识别登录速度异常、高源IP多样性、密码喷洒模式以及失败登录的地理分布异常。适用于安全运营中心(SOC)进行威胁狩猎和构建账户接管检测规则。
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