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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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网络C2信标检测与溯源
hunting-for-command-and-control-beaconing
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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鱼叉式网络钓鱼指标狩猎
hunting-for-spearphishing-indicators
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
443
本指南提供了一套结构化的威胁狩猎方法论,用于主动检测复杂的鱼叉式网络钓鱼攻击。它指导用户在邮件日志、端点遥测和网络数据等多个维度关联指标,以发现目标性威胁,支持安全事件响应和防御提升。
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账户操纵T1098威胁狩猎
hunting-for-t1098-account-manipulation
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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检测异常服务安装
hunting-for-unusual-service-installations
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
148
该技能用于威胁狩猎,通过解析Windows系统事件日志(事件ID 7045),检测异常的服务安装行为。它能分析服务二进制路径,并结合Sysmon等高级遥测数据,识别潜在的持久化机制和攻击指标,适用于安全事件响应和安全审计。
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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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AWS CloudTrail日志分析与安全审计
implementing-cloud-trail-log-analysis
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
259
本指南详细介绍了如何配置AWS CloudTrail日志,并利用Amazon Athena进行深度SQL查询,实现AWS环境的全面安全监控。掌握日志分析技术,可用于检测未经授权的访问、权限提升行为和可疑API操作,是进行合规性审计和安全取证的必备技能。
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Arkime网络流量分析与取证
implementing-network-traffic-analysis-with-arkime
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
67
该工具通过查询Arkime API,提供全面的网络流量分析和取证功能。可用于搜索会话、下载PCAP文件进行取证,并具备检测C2信标、DNS隧道、以及识别已知恶意TLS证书的能力。适用于安全评估和网络异常流量调查。
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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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资产关键性评分与漏洞优先级管理
performing-asset-criticality-scoring-for-vulns
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
409
该技能提供了一个基于多因素的资产关键性评分模型,通过结合数据敏感度、业务功能依赖性、监管范围和网络暴露等维度,为IT资产生成1-5级的关键性评分。评分结果可以直接调整漏洞的修复SLA,确保安全资源优先投入到对业务影响最大的关键资产上。
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