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分析云存储访问模式

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
118
本工具用于检测主流云存储服务（AWS S3、GCS、Azure Blob Storage）中的异常访问模式。它通过分析审计日志，利用统计基线和时间序列异常检测技术，识别出非工作时间的大批量下载、新IP访问或API调用激增等可疑活动，是调查数据外泄或构建安全检测规则的关键手段。
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DNS日志分析：检测数据泄露与C2

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能用于分析DNS查询日志，以检测通过DNS隧道、DGA或隐蔽的C2通道进行的复杂数据泄露攻击。它利用熵值分析、查询量异常检测和子域名长度分析等高级技术，帮助安全运营中心（SOC）识别出绕过传统网络安全控制的威胁。
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基于MITRE ATT&CK的威胁行为分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
454
该技能提供了一个系统化的流程，用于将观察到的威胁行为和IOCs映射到全球MITRE ATT&CK框架。用户可以利用ATT&CK Navigator构建技术覆盖热图，识别防御盲点，并为企业、移动和ICS环境生成可操作的威胁情报报告。适用于SOC分析师、威胁猎人和安全研究人员。
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SOC运营指标与KPI仪表盘

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
135
本技能用于构建全面的安全运营中心（SOC）性能指标和KPI仪表盘。它能够利用SIEM数据计算关键指标，包括平均检测时间（MTTD）、平均响应时间（MTTR）和告警质量比率。适用于SOC管理层、合规审计以及需要量化安全态势的持续改进项目。
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使用MISP收集威胁情报

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
283
本技能详细介绍了MISP（恶意软件信息共享平台）的部署与使用。用户可以配置多种威胁源（如TAXII、CSV），并利用PyMISP Python API，自动化地抓取、存储和关联来自社区及商业来源的IOC和威胁事件，构建完整的威胁情报采集管线。
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自动化AI数据采集代理

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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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使用Osquery进行端点监控

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
325
本技能提供部署和配置osquery的完整指南，可用于跨平台（Windows, macOS, Linux）实现端点全面监控。它利用SQL查询强大的能力，深入检查运行进程、开放端口、系统配置和已安装软件，是进行威胁狩猎、合规性审计和集中式可见性的关键工具。
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利用AI检测业务邮件欺诈

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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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使用UEBA检测内部威胁

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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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检测未经授权的云服务使用

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
262
本技能通过解析代理日志、DNS查询日志和网络流数据，旨在识别组织内部未经授权的SaaS和云服务（即影子IT）。它利用数据科学方法进行流量聚合、域名分类和风险评分，帮助安全团队进行全面的安全审计，并生成可执行的发现报告和整改建议。
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网络C2信标检测与溯源

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
131
本技能旨在通过分析网络流量日志（如DNS、代理和连接元数据），利用频率分析、抖动检测和信誉评分等技术，主动识别网络中被攻陷的设备，从而检测出与攻击者C2基础设施的周期性、恶意通信行为。适用于安全威胁狩猎和事件响应场景。
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账户操纵T1098威胁狩猎

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
329
本技能用于安全威胁狩猎，旨在检测网络攻击者利用T1098等技术进行的账户操纵行为。通过分析Windows安全事件日志（如4738、4728），识别异常的组权限变更、特权账户创建或SID历史注入，是进行事件调查和提升安全态势感知的关键方法。
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