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使用MISP分析威胁态势
analyzing-threat-landscape-with-misp
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
65
本工具利用MISP平台对网络安全威胁态势进行全面分析。它可以查询事件统计、分析IOC类型分布(如IP、域名、哈希),识别主要的威胁行为者和恶意软件家族,并追踪时间趋势。适用于安全运营中心分析师进行事件响应、威胁狩猎和构建检测规则。
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Windows预取文件取证分析
analyzing-windows-prefetch-with-python
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
459
该技能使用Python解析Windows预取文件(.pf),帮助安全分析师重建详细的应用执行历史。它在事件响应中至关重要,可用于检测重命名二进制文件、识别可疑执行模式,并为深入的数字取证调查构建准确的时间线。
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对抗方基础设施追踪系统
building-adversary-infrastructure-tracking-system
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
165
该系统用于自动化追踪并绘制敌对威胁行为者的C2网络图谱。通过整合被动DNS、WHOIS数据、证书透明度和IP富集等多种数据源,实现基础设施的交叉引爆(Pivoting),帮助安全分析师发现共享托管模式、监控域名重用,并构建完整的威胁情报关系图谱。
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从威胁报告构建攻击模式库
building-attack-pattern-library-from-cti-reports
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
231
该技能用于解析复杂的网络威胁情报报告(CTI),提取对手的攻击行为。它将这些行为精准映射至MITRE ATT&CK框架,并构建为标准化的STIX 2.1攻击模式库。最终生成检测规则模板,用于提升防御能力和安全架构设计。
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使用Splunk SPL构建安全检测规则
building-detection-rule-with-splunk-spl
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
299
本技能指导如何使用Splunk SPL编写高级的关联搜索规则。内容涵盖基于阈值、序列和异常检测等多种方法,用于在安全运营中心(SOC)环境中识别复杂的安全威胁,如暴力破解、横向移动和数据外泄,是提升SIEM检测能力的关键。
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SOC运营指标与KPI仪表盘
building-soc-metrics-and-kpi-tracking
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
206
本技能用于构建全面的安全运营中心(SOC)性能指标和KPI仪表盘。它能够利用SIEM数据计算关键指标,包括平均检测时间(MTTD)、平均响应时间(MTTR)和告警质量比率。适用于SOC管理层、合规审计以及需要量化安全态势的持续改进项目。
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开源情报威胁行为者画像分析
building-threat-actor-profile-from-osint
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
197
本技能提供了一个系统化的方法,利用开源情报(OSINT)构建全面的威胁行为者档案。它涵盖了从多个公开来源收集、关联和分析数据(如供应商报告、暗网论坛等)的过程,能够将对手的TTP映射到MITRE ATT&CK,评估动机,从而生成结构化的报告,用于主动防御和归因分析。
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威胁活动关联与分析
correlating-threat-campaigns
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
137
该技能用于关联分散的安全事件、IOCs和对手行为,分析跨时间线和跨组织的共同威胁活动。它能够识别统一的威胁战役,归因于共同的威胁行为体,并提取共享指标,从而显著提升检测能力。适用于跨组织威胁情报共享和构建完整的战役报告。
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自动化AI数据采集代理
data-scraper-agent
affaan-m/everything-claude-code
301
该代理旨在为任何公开数据源(如招聘板、价格、新闻等)构建一个全自动、AI驱动的数据采集系统。它能定时抓取数据,利用免费的大语言模型(如Gemini Flash)进行数据富集和分析,并将结果结构化地存储到Notion、Sheets或Supabase等数据库中。适用于需要持续监控和跟踪网络数据的场景。
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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
187
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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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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