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网络活动归因证据分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能用于系统化评估网络攻击活动的证据，以确定责任威胁行为体。它结合使用钻石模型和分析竞争假设（ACH）等高级分析框架，权衡基础设施重叠、战术技术流程一致性、恶意软件相似性及操作模式等多个维度证据，为安全事件调查提供具有可信度等级的归因结论。

使用MISP分析威胁态势

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本工具通过PyMISP查询MISP实例，计算详细的事件统计数据、IOC类型分布、威胁行为者集群和标签趋势。它生成全面的威胁态势报告，可视化时间趋势。适用于安全事件调查、总结主要威胁行为者或恶意软件家族，以及生成专业网络威胁情报报告。

分析Windows Prefetch痕迹

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

该技能用于解析Windows Prefetch（.pf）文件，重构应用程序的详细执行历史。它在数字取证场景中至关重要，能帮助分析师追踪执行时间线，识别可疑或重命名的二进制文件，从而调查事件响应中的恶意软件活动或横向移动。

使用MISP收集威胁情报

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能详细介绍了MISP（恶意软件信息共享平台）的部署与使用。用户可以配置多种威胁源（如TAXII、CSV），并利用PyMISP Python API，自动化地抓取、存储和关联来自社区及商业来源的IOC和威胁事件，构建完整的威胁情报采集管线。

恶意样本IOC提取与分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本工具用于从恶意软件样本中自动化提取各类攻击指标（IOCs）。它支持从文件哈希、网络流量（IP/域名/URL）、以及系统宿主痕迹（注册表键、Mutex）中获取证据。适用于威胁情报分析、构建防御规则和进行事件响应。

恶意软件配置复原与分析

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zhaoxuya520/reverse-skill

这是一个用于高级威胁分析的专业技能。它专注于从复杂的恶意软件样本中，恢复隐藏的配置、解码C2（命令与控制）参数、解包分阶段载荷，并提取IOC。核心在于找到准确的解码链（包括压缩、编码和加密步骤），并将恢复的字段与沙箱环境中的实际行为结果关联起来。

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