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利用Zeek检测DNS数据外泄

detecting-exfiltration-over-dns-with-zeek
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
249
本技能旨在提供一套检测数据通过DNS隧道外泄的方法。通过分析Zeek生成的dns.log文件，系统计算子域名的香农熵，并监测异常长的标签和过多的唯一子域名。这对于安全运营中心（SOC）分析人员识别绕过传统安全控制的恶意隧道工具至关重要。
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检测金票假造：Kerberos安全分析

detecting-golden-ticket-forgery
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
256
本技能用于检测Kerberos中的“金票”攻击，这是一种高级威胁，涉及伪造域内访问票据。通过分析Windows事件ID 4769，重点查找RC4加密降级、异常票据生命周期和TGS/TGT请求的不一致性。适用于安全运营中心（SOC）分析师和威胁搜寻人员，用于利用SIEM平台加强凭证窃取检测能力。
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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
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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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基于UEBA的内部威胁检测

detecting-insider-threat-with-ueba
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能实现了用户和实体行为分析（UEBA），用于检测复杂的内部威胁。它利用Elasticsearch/OpenSearch构建行为基线，从认证、文件访问和网络等多源日志中学习正常模式。通过计算异常分数和进行同伴组分析，能够识别出数据外泄、特权滥用或未授权访问等行为异常。
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检测本地二进制文件滥用行为

detecting-living-off-the-land-with-lolbas
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
346
本技能提供了一套完整的检测生活在土地上（LOLBAS）恶意工具滥用的框架，可识别certutil、regsvr32等系统工具被恶意利用的行为。它结合了Sysmon和Windows事件日志的进程遥测数据、Sigma规则匹配以及父子进程异常分析，适用于安全运营中心（SOC）分析师和威胁猎手，以应对规避传统安全控制的复杂攻击。
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分析凭证填充攻击行为

hunting-credential-stuffing-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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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WMI横向移动威胁狩猎

hunting-for-lateral-movement-via-wmi
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能专用于检测基于WMI（Windows Management Instrumentation）的横向移动攻击。通过分析Windows事件日志（如4688）和Sysmon日志，识别由WmiPrvSE.exe进程触发的异常子进程、可疑命令列以及WMI事件订阅的持久化痕迹，帮助安全分析师进行深度威胁狩猎和安全事件调查。
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网络流量安全分析自动化

performing-network-traffic-analysis-with-tshark
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能利用tshark和pyshark自动化进行深度网络抓包（PCAP）分析。它适用于安全评估和事件响应场景，能够提取协议统计信息，识别可疑网络流（如端口扫描、心跳信标），并全面提取攻击指标（IOCs），包括IP、域名和URL。尤其擅长检测DNS隧道等复杂网络异常行为。
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用户行为分析与异常检测

performing-user-behavior-analytics
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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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交互式训练健康监测

training-check
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个交互式的训练监控工具，用于定期检查深度学习模型的运行状态和指标健康度。它会分析损失曲线、评估指标、梯度变化等关键指标，自动识别NaN值、发散、平台期等异常情况。根据检测结果，提供继续、等待或停止训练的决策建议，确保计算资源不会浪费在失败的模型上。
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全面数据质量审计与分析

data-quality-auditor
alirezarezvani/claude-skills
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该工具是一个专业的、系统性的数据质量审计系统，用于全面评估数据集的完整性、一致性、准确性和结构有效性。它可以进行数据画像、异常值检测、缺失值机制分析，并输出数据质量评分（DQS），帮助用户在模型训练、数据清洗或实时监控中发现并修复数据问题。
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信用风险数据清洗管道

datanalysis-credit-risk
github/awesome-copilot
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面向贷前建模的信用风险数据清洗流程，处理原始数据、异常期、高缺失、低 IV/高 PSI/高相关特征，Null Importance 降噪并导出 Excel 清洗报告，方便质量评估与变量筛选。
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