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数据异常检测
detecting-data-anomalies
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
51
让 Claude 利用 anomaly-detection-system 插件分析数据、挑选合适算法并报告离群点,从而帮助发现金融欺诈、安全异常或制造缺陷等明显偏离预期的关键模式。
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检测加密货币套利机会
finding-arbitrage-opportunities
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
268
该工具能够实时检测跨中心化交易所(CEX)、去中心化交易所(DEX)和跨链市场中的套利机会。它聚合价格数据,计算交易费用后的净利润,并识别包括直接、三角和跨链在内的各种套利路径。适用于需要监控市场效率和利用价格差异的量化交易者。
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加密市场波动扫描仪
scanning-market-movers
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
344
用于实时监测加密货币市场,检测价格显著波动和异常交易量。该工具通过综合评分(结合价格变化、交易量和市值)来识别市场上的主要涨跌板块,帮助用户追踪顶尖的涨幅股、跌幅股或突发的市场热点。支持按时间周期和类别筛选。
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Histolab 全切片瓦片处理
histolab
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
197
Histolab 为全切片图像提供自动化组织检测、瓦片抽取和染色标准化,方便快速构建数据集和进行瓦片级分析,适用于轻量化病理图像处理流程。
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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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DNS日志分析:检测数据泄露与C2
analyzing-dns-logs-for-exfiltration
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
291
本技能用于分析DNS查询日志,以检测通过DNS隧道、DGA或隐蔽的C2通道进行的复杂数据泄露攻击。它利用熵值分析、查询量异常检测和子域名长度分析等高级技术,帮助安全运营中心(SOC)识别出绕过传统网络安全控制的威胁。
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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 Amcache取证分析
analyzing-windows-amcache-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
298
这是一个专业的数字取证工具,用于解析Windows Amcache.hve注册表数据。它可以提取关于程序执行历史、应用安装信息和驱动程序加载的关键证据。通过关联SHA-1哈希值和重建时间线,帮助调查人员确定系统上运行过的可执行文件,是进行事件响应和威胁检测的核心工具。
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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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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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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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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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