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网络战役归因证据分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
311
该技能提供系统化的网络战役归因分析框架。它涉及收集、加权和关联多样化的证据指标，包括基础设施重叠、战术技术流程（TTP）一致性、恶意代码相似性及运营模式，以确定网络攻击事件的责任方。通过应用如竞争假设分析（ACH）等结构化方法，构建可信度加权的评估报告，大幅提升威胁情报的精确度。
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云存储访问模式分析

analyzing-cloud-storage-access-patterns
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
85
该工具用于检测AWS S3、GCS和Azure等主流云存储平台的异常访问模式。通过分析云审计日志，能够识别出关键的安全威胁，例如非工作时间的大批量数据下载、API调用激增、来源IP地址异常变化等，从而利用统计基线和时间序列异常检测技术，协助进行主动威胁狩猎和安全事件调查。
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Windows预取文件取证分析

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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

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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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利用AI检测业务邮件欺诈

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
460
本功能利用AI、NLP和行为分析技术，用于检测高度复杂的业务邮件欺诈（BEC）。它不依赖于传统的恶意链接规则，而是通过分析写作风格、语气、语境异常和行为模式，识别纯粹的社会工程学欺骗，为企业提供坚实的高级反网络钓鱼和反欺诈防御层。
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DNS流量分析：数据外泄检测

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
197
本技能提供一套全面的DNS数据外泄检测框架。它通过分析DNS日志中的异常模式，如高香农熵、超长子域名、异常查询频率以及TXT/CNAME记录滥用等，有效识别攻击者利用DNS隧道传输窃取数据的行为。适用于安全运营中心和威胁分析师。
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内部数据泄露检测与分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
141
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

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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

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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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DNS隧道检测与熵值分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
85
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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用户行为分析与异常检测

performing-user-behavior-analytics
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
297
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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