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KEV和EPSS漏洞优先级排序

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
172
本技能提供了一个全面的漏洞优先级排序框架。它整合了CISA已知漏洞目录(KEV)的实际利用证据、EPSS的预测利用概率得分，以及CVSS的固有严重性，构建多因素模型。可帮助安全团队科学地评估漏洞风险，为复杂的漏洞修补和补丁部署确定最高优先级的修复顺序。
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DNS隧道检测与熵值分析

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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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数字取证日志分析指南

performing-log-analysis-for-forensic-investigation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
134
本指南提供了一个全面的框架，用于收集、解析和关联来自Windows、Linux和Web等多种来源的系统、应用程序和安全日志。它旨在帮助安全专家重构详细的事件时间线，识别攻击的初始入口点、追踪横向移动，并在泄露事件后建立不可否认的取证证据。
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SQLite数据库取证分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
137
本技能用于数字取证和安全审计，对SQLite数据库进行深度分析。它能够深入到数据库的B-tree结构、空闲列表(freelist)和WAL文件中，恢复被删除或未分配的记录，从而提取浏览器历史记录、聊天记录等关键证据。适用于安全事件调查和数据恢复场景。
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行业威胁态势评估工具

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404
该工具用于对特定行业（如金融、医疗、能源等）进行全面的网络威胁态势评估。它能分析目标威胁行为者、攻击向量和MITRE ATT&CK战术，结合实时威胁情报，生成可操作的情报，支持企业风险管理和董事会级别的安全报告。
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用户行为分析与异常检测

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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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Snowflake 开发指南

snowflake-development
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面向 Snowflake 平台的开发助手，涵盖 SQL 最佳实践、动态表/Streams/Tasks/Snowpipe 数据管道、Cortex AI 与 Agent 使用、Snowpark Python、dbt 集成、性能调优与安全加固等关键场景。
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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
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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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使用AWS Detective进行云端威胁狩猎

performing-cloud-native-threat-hunting-with-aws-detective
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具利用AWS Detective自动收集和分析来自CloudTrail、VPC Flow Logs、GuardDuty等日志数据，构建交互式行为图谱。它帮助安全分析师追踪跨账户的横向移动，分析受损实体（如IAM用户、EC2实例）的活动轨迹，从而重构复杂的攻击链条。适用于安全事件的调查取证和威胁狩猎场景。
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安全洗牌JSON数据结构

shuffle-json-data
github/awesome-copilot
111
本工具具备数据工程师的角色，用于安全地随机重排JSON数组中的重复对象。在执行洗牌操作前，它会严格执行数据结构校验，确保所有对象具有一致的属性集，并且结构上不允许嵌套对象。这保证了在随机化过程中，数据的完整性和JSON的语法有效性不会受到任何破坏。
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