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SOC运营指标与KPI仪表盘

building-soc-metrics-and-kpi-tracking
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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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DNS流量分析：数据外泄检测

detecting-dns-exfiltration-with-dns-query-analysis
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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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利用Zeek检测DNS数据外泄

detecting-exfiltration-over-dns-with-zeek
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能旨在提供一套检测数据通过DNS隧道外泄的方法。通过分析Zeek生成的dns.log文件，系统计算子域名的香农熵，并监测异常长的标签和过多的唯一子域名。这对于安全运营中心（SOC）分析人员识别绕过传统安全控制的恶意隧道工具至关重要。
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检测金票假造：Kerberos安全分析

detecting-golden-ticket-forgery
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能用于检测Kerberos中的“金票”攻击，这是一种高级威胁，涉及伪造域内访问票据。通过分析Windows事件ID 4769，重点查找RC4加密降级、异常票据生命周期和TGS/TGT请求的不一致性。适用于安全运营中心（SOC）分析师和威胁搜寻人员，用于利用SIEM平台加强凭证窃取检测能力。
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内部数据泄露检测与分析

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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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检测本地二进制文件滥用行为

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本技能提供了一套完整的检测生活在土地上（LOLBAS）恶意工具滥用的框架，可识别certutil、regsvr32等系统工具被恶意利用的行为。它结合了Sysmon和Windows事件日志的进程遥测数据、Sigma规则匹配以及父子进程异常分析，适用于安全运营中心（SOC）分析师和威胁猎手，以应对规避传统安全控制的复杂攻击。
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通过事件日志检测RDP暴力破解攻击

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本技能用于分析Windows安全事件日志（EVTX），检测远程桌面协议（RDP）的暴力破解攻击。通过解析失败登录事件（ID 4625）并关联成功登录事件（ID 4624），可识别攻击源IP、受害账户，帮助安全运营中心（SOC）进行威胁检测和事件响应。
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生成结构化网络威胁报告

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本技能指导撰写高质量、结构化的网络威胁情报报告。它根据目标受众（高管、安全运营团队、技术分析师）调整内容，生成战略、战术或运营级别的情报产品。适用于将原始收集数据转化为可操作的威胁简报或事件后评估报告，确保报告符合行业标准。
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分析凭证填充攻击行为

hunting-credential-stuffing-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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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基于风险的SOC告警疲劳缓解

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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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SIEM规则调优与误报减少

implementing-siem-use-case-tuning
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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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用户行为分析与异常检测

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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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