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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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网络C2信标检测与溯源

hunting-for-command-and-control-beaconing
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
453
本技能旨在通过分析网络流量日志（如DNS、代理和连接元数据），利用频率分析、抖动检测和信誉评分等技术，主动识别网络中被攻陷的设备，从而检测出与攻击者C2基础设施的周期性、恶意通信行为。适用于安全威胁狩猎和事件响应场景。
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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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进程注入技术检测与溯源

hunting-for-process-injection-techniques
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
121
本技能提供了一个结构化的安全检测流程，用于检测进程注入技术（MITRE ATT&CK T1055）。它通过分析详细日志，特别是利用Sysmon事件ID 8（CreateRemoteThread）和事件ID 10（ProcessAccess），结合源-目标进程关系图谱，以识别恶意越权的行为，帮助安全分析师进行安全事件调查和威胁狩猎。
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鱼叉式网络钓鱼指标狩猎

hunting-for-spearphishing-indicators
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
443
本指南提供了一套结构化的威胁狩猎方法论，用于主动检测复杂的鱼叉式网络钓鱼攻击。它指导用户在邮件日志、端点遥测和网络数据等多个维度关联指标，以发现目标性威胁，支持安全事件响应和防御提升。
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基于风险的SOC告警疲劳缓解

implementing-alert-fatigue-reduction
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了一套系统化的方法论，用于缓解安全运营中心（SOC）的告警疲劳问题。它指导用户通过实施基于风险的告警（RBA），将海量、低质量的阈值告警，转化为具有高价值、高上下文的风险评分。核心在于量化告警质量，通过分析真阳性/假阳性比率，系统性地调优检测规则，从而大幅提升分析师的警报处理效率。
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AWS CloudTrail日志分析与安全审计

implementing-cloud-trail-log-analysis
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了如何配置AWS CloudTrail日志，并利用Amazon Athena进行深度SQL查询，实现AWS环境的全面安全监控。掌握日志分析技术，可用于检测未经授权的访问、权限提升行为和可疑API操作，是进行合规性审计和安全取证的必备技能。
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SIEM规则调优与误报减少

implementing-siem-use-case-tuning
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
125
本技能提供一套系统化的方法，用于调优安全信息和事件管理（SIEM）的检测规则。通过分析历史告警数据、建立环境基线、创建白名单并统计调整规则阈值，可以大幅减少误报，提高安全运营的准确性和效率。
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DNS隧道检测与熵值分析

performing-dns-tunneling-detection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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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指标生命周期管理系统

performing-indicator-lifecycle-management
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能提供了一个系统化的框架，用于管理指标的完整生命周期，涵盖从初始发现、验证、富集、部署到监控和最终退役的全过程。它强调实施置信度衰减、追踪命中率和误报，以维护高质量、可操作的威胁情报数据库，最大限度地提高检测效率。
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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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