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分析Azure日志检测安全威胁
analyzing-azure-activity-logs-for-threats
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
383
本技能指导用户使用KQL查询Azure Monitor活动和登录日志,以检测复杂的安全威胁。内容涵盖发现可疑管理操作、不可能的旅行场景、权限提升尝试和未经授权的资源修改。非常适用于安全运营中心(SOC)分析师构建高级威胁狩猎规则或开发云SIEM检测。
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DNS日志分析:检测数据泄露与C2
analyzing-dns-logs-for-exfiltration
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
209
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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使用Splunk SPL构建安全检测规则
building-detection-rule-with-splunk-spl
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
98
本技能指导如何使用Splunk SPL编写高级的关联搜索规则。内容涵盖基于阈值、序列和异常检测等多种方法,用于在安全运营中心(SOC)环境中识别复杂的安全威胁,如暴力破解、横向移动和数据外泄,是提升SIEM检测能力的关键。
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SOC运营指标与KPI仪表盘
building-soc-metrics-and-kpi-tracking
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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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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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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基于风险的SOC告警疲劳缓解
implementing-alert-fatigue-reduction
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
194
本技能提供了一套系统化的方法论,用于缓解安全运营中心(SOC)的告警疲劳问题。它指导用户通过实施基于风险的告警(RBA),将海量、低质量的阈值告警,转化为具有高价值、高上下文的风险评分。核心在于量化告警质量,通过分析真阳性/假阳性比率,系统性地调优检测规则,从而大幅提升分析师的警报处理效率。
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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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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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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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