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分析云存储访问模式

analyzing-cloud-storage-access-patterns
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
118
本工具用于检测主流云存储服务（AWS S3、GCS、Azure Blob Storage）中的异常访问模式。它通过分析审计日志，利用统计基线和时间序列异常检测技术，识别出非工作时间的大批量下载、新IP访问或API调用激增等可疑活动，是调查数据外泄或构建安全检测规则的关键手段。
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邮件取证：Outlook PST/OST文件分析

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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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利用AI检测业务邮件欺诈

detecting-business-email-compromise-with-ai
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数据泄露检测与分析

detecting-dns-exfiltration-with-dns-query-analysis
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
158
本工具用于检测通过DNS隧道进行的隐蔽数据泄露。它通过分析DNS查询模式（如子域熵、查询量异常、过大的TXT/CNAME记录等），识别受攻击网络中潜在的数据外泄行为。适用于安全威胁狩猎和构建高级被动DNS监控能力。
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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
161
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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检测特斯纳特式网络物理攻击

detecting-stuxnet-style-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
441
用于检测模仿特斯纳特（Stuxnet）模式的复杂网络物理攻击。该技能通过PLC逻辑完整性监控和基于物理过程的异常检测，识别未经授权的PLC修改，并发现传感器读数与实际物理过程行为之间的矛盾，适用于关键基础设施的威胁狩猎。
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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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DNS隧道检测与熵值分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
240
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
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414
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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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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Mixpanel自动化产品分析

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这是一个全面的Mixpanel产品分析自动化工具箱，通过Rube MCP提供数据查询能力。它可自动化处理事件聚合、详细分群、转化漏斗分析、用户画像管理、用户群组跟踪以及执行自定义JQL查询等复杂数据任务，特别适用于需要深入分析用户行为模式的数据分析师和产品经理。
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Power BI数据模型设计审查

power-bi-model-design-review
github/awesome-copilot
264
这是一个全面的Power BI数据模型设计审查工具。它旨在指导用户评估数据模型的架构完整性、关系设计质量、存储模式选择、数据质量和性能优化。适用于任何需要确保BI模型具备高性能、高可维护性和高扩展性的场景。
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