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ATT&CK Navigator APT组分析
analyzing-apt-group-with-mitre-navigator
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
476
本技能用于通过ATT&CK数据查询并分析高级持续威胁(APT)的TTP。用户可以将特定APT组的技术行为映射到MITRE ATT&CK Navigator层,生成多层热力图,从而高效发现安全检测的盲区(Detection Gap),并为威胁情报报告提供结构化支持。
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妥协指标威胁分析
analyzing-indicators-of-compromise
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
501
本技能用于对IOC(如IP地址、域名、文件哈希)进行多源威胁情报分析。通过查询VirusTotal、AbuseIPDB、MISP等系统,评估指标的恶意程度、所属威胁活动,并确定阻断或监控的优先级,是安全事件响应和威胁溯源的关键步骤。
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基于MITRE ATT&CK的威胁行为分析
analyzing-threat-actor-ttps-with-mitre-attack
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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使用MISP分析威胁态势
analyzing-threat-landscape-with-misp
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
475
本工具通过PyMISP查询MISP实例,计算详细的事件统计数据、IOC类型分布、威胁行为者集群和标签趋势。它生成全面的威胁态势报告,可视化时间趋势。适用于安全事件调查、总结主要威胁行为者或恶意软件家族,以及生成专业网络威胁情报报告。
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分析Windows Amcache取证证据
analyzing-windows-amcache-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
207
本指南详细介绍了数字取证调查中针对Amcache.hve注册表证据的完整工作流程。它指导用户使用AmcacheParser提取程序执行、应用安装和驱动加载的证据,包括将SHA-1哈希与威胁情报关联,并重建时间线。这对于DFIR工作至关重要,可用于识别被删除的可执行文件和恶意活动。
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OpenCTI威胁指标富集管道
building-ioc-enrichment-pipeline-with-opencti
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
157
本技能指导构建基于OpenCTI的自动化威胁指标(IOC)富集管道。使用OpenCTI的STIX 2.1模型和内置连接器,从VirusTotal、Shodan等多个外部情报源拉取深度上下文信息。管道能够自动富集新摄入的指标,关联已知攻击者和活动,并生成置信度评分,辅助分析师提升优先级。
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开源情报威胁行为者画像构建
building-threat-actor-profile-from-osint
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
158
该技能用于构建全面的威胁行为者画像。它系统性地从各种开源渠道收集和关联情报,包括厂商报告、暗网论坛、社交媒体和代码仓库。最终输出结构化的档案,用于描绘对手的动机、能力、基础设施和战术,支持进行精确的归因和防御规划。
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使用MISP收集威胁情报
collecting-threat-intelligence-with-misp
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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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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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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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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钻石模型入侵行为分析
implementing-diamond-model-analysis
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
371
本技能实现了钻石模型(Diamond Model)分析框架,提供了一个结构化的方法来分析复杂的网络入侵事件。它支持程序化地关联和分类事件,基于攻击者、能力、基础设施和受害者这四个核心要素。主要功能包括构建活动链、识别枢纽点和生成完整的威胁情报报告。
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