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浏览器取证与活动分析
analyzing-browser-forensics-with-hindsight
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
165
Hindsight是一款开源的数字取证工具,用于解析各种基于Chromium的浏览器(如Chrome、Edge等)的内部数据库。它可以提取和关联浏览记录、Cookies、缓存内容、下载历史和密码等所有网络活动数据,生成统一的时间线报告。该工具是事件响应、内鬼威胁调查和网络安全取证的关键辅助工具。
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磁盘镜像取证分析
analyzing-disk-image-with-autopsy
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
106
使用Autopsy和The Sleuth Kit等行业标准工具,对原始(dd)、E01或AFF格式的磁盘镜像进行全面的数字取证分析。该流程可用于恢复已删除文件、检查文件系统元数据、进行关键词搜索,并构建详细的调查时间线,是法律和网络安全调查中生成结构化证据报告的关键步骤。
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LNK及跳转列表取证分析
analyzing-lnk-file-and-jump-list-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
121
本技能指导如何对Windows系统的LNK快捷方式和跳转列表文件进行取证分析。这些工件能持久记录用户的文件访问和程序执行历史,即使原始文件已被删除,也为重建事件时间线、调查用户活动提供了关键的证据链,是深入数字取证分析的必备技能。
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邮件取证:Outlook PST/OST文件分析
analyzing-outlook-pst-for-email-forensics
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
71
本工具集为数字取证调查人员设计,用于解析微软Outlook的PST和OST文件。它能够提取关键证据,包括完整的邮件内容、详细的邮件头部信息(用于追踪消息路由)、附件,以及可恢复项目文件夹中的已删除邮件。适用于电子发现、法律调查和安全事件响应,用于重构通信模式和分析消息元数据。
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USB设备连接历史追踪与分析
analyzing-usb-device-connection-history
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
106
本工具用于数字取证分析,通过关联Windows注册表(USBSTOR, MountedDevices)、系统事件日志和SetupAPI日志等多个系统痕迹,重建USB设备的详细连接时间线。它可以确定设备的首次和最后连接时间,追踪设备来源,并映射驱动器盘符,是进行数据泄露和内部威胁调查的关键技术。
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分析Windows Amcache取证证据
analyzing-windows-amcache-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
207
本指南详细介绍了数字取证调查中针对Amcache.hve注册表证据的完整工作流程。它指导用户使用AmcacheParser提取程序执行、应用安装和驱动加载的证据,包括将SHA-1哈希与威胁情报关联,并重建时间线。这对于DFIR工作至关重要,可用于识别被删除的可执行文件和恶意活动。
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分析Windows Prefetch痕迹
analyzing-windows-prefetch-with-python
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
363
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。
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Windows事件日志取证分析
extracting-windows-event-logs-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
54
本工具和指南提供了一个全面的流程,用于提取、解析和分析Windows事件日志(EVTX)。通过结合Chainsaw和Hayabusa等专业工具,并应用Sigma规则,可进行深度的数字取证分析。主要用于检测横向移动、持久化、权限提升及系统中的各种安全异常事件。
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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
performing-sqlite-database-forensics
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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多媒体隐写数据检测
performing-steganography-detection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
346
这套综合的数字取证工具集,旨在检测和提取嵌入图像、音频和视频文件中的隐蔽数据。它利用先进的隐写分析技术(如LSB、DCT等)和专业工具(zsteg、binwalk等),用于调查数据泄露或内部威胁案件,发现隐藏的通信通道和异常数据。
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使用EZ工具进行Windows工件分析
performing-windows-artifact-analysis-with-eric-zimmerman-tools
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
114
这是一套用于数字取证调查的综合工具集,能够解析和分析Windows系统中的关键工件。通过KAPE、MFTECmd、PECmd等工具,可以提取和分析注册表、MFT记录、预取文件和事件日志,从而重建系统活动、文件访问模式和持久化机制,是进行数字取证和事件响应的核心手段。
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