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安全检测
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网络流量基线建立与异常检测
implementing-network-traffic-baselining
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
370
该技能利用Python pandas分析历史NetFlow/IPFIX流量数据,建立网络流量的正常基线模型。它计算小时/天级别的数据分布、主机统计和呼叫方画像,并使用Z分数和IQR等统计方法,帮助安全分析师识别数据泄露、心跳包等异常行为。
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SIEM用例调优与优化
implementing-siem-use-case-tuning
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
98
本技能指导安全团队系统性地调优SIEM(如Splunk和Elastic)的检测规则。通过分析历史告警数据、建立环境基线、创建白名单并计算误报率,旨在显著减少告警疲劳(Alert Fatigue),提高安全运营中心的检测准确性和效率。
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DNS隧道检测与熵值分析
performing-dns-tunneling-detection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
240
本技能用于检测通过DNS协议进行的隧道式数据外泄(DNS Tunneling)。它通过计算DNS查询名称的香农熵、分析查询长度和子域名数量等统计指标,从而识别出非标准、可疑的流量模式。适用于安全评估、事件响应和威胁狩猎。
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Linux系统日志取证分析
performing-linux-log-forensics-investigation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
110
本指南详细介绍了在Linux系统上进行取证调查的全面技术。内容涵盖了对auth.log、syslog、systemd journal和auditd等关键日志的分析,旨在重建用户会话、追踪未经授权的访问、检测权限提升,并为疑似安全事件建立详细的事件时间线。
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用户行为分析与异常检测
performing-user-behavior-analytics
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
414
本技能执行用户和实体行为分析(UEBA),通过建立行为基线和统计分析模型,检测异常用户活动。它可以识别“不可能旅行”、异常登录模式、特权滥用等行为,帮助安全运营中心(SOC)团队及时发现被盗账户或内部威胁。
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NTLM重放攻击事件关联检测
detecting-ntlm-relay-with-event-correlation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
147
该技能提供了一套全面的NTLM重放攻击检测框架。通过关联Windows事件4624日志,它能识别源IP与主机名不匹配的异常登录,检测Responder或LLMNR劫持的痕迹,并审计SMB/LDAP协议签名,适用于Active Directory环境下的凭证狩猎和安全审计。
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检测DNS隧道中的C2流量
detecting-command-and-control-over-dns
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
428
本技能用于检测通过DNS协议隧道传输的命令与控制(C2)流量。通过应用香农熵分析、机器学习(ML)进行DGA域名分类,以及结合Zeek/Suricata日志进行关联分析。适用于安全运营中心(SOC)和威胁猎手,用于调查数据外泄、DNS信标行为或可疑的DNS异常活动。
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隐私数据检测与屏蔽
privacy-mask
sickn33/antigravity-awesome-skills
73
本技能用于检测和屏蔽图片和截图中的敏感个人身份信息(PII)。它可以处理身份证号、信用卡号、API密钥、电话号码和电子邮件等多种数据类型。所有处理都在本地离线进行,确保敏感数据不会上传到外部服务,适用于安全的数据分析和分享场景。
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网页结构化数据提取
browser-extract
ruvnet/ruflo
252
本技能用于从渲染的网页中提取结构化数据,包括文本、表格和属性值。它增强了传统爬虫能力,要求所有提取的字符串必须经过AIDefence的PII和提示注入安全检测,确保数据安全。支持创建可复用的提取模板,并能进行单次查询。
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药物不良反应信号检测
detecting-pv-signals
maziyarpanahi/openmed
69
本工具利用OpenFDA/FAERS数据,计算不比例性指标(如PRR、ROR、EBGM等)。通过构建2x2列联表,对药物和不良反应的自发报告进行统计筛选,从而检测潜在的药物反应关联信号(SDR)。这为药物警戒和安全评估提供了重要的统计学假设。
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