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搜索 API ，共找到 162 条记录
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API网关日志安全分析

analyzing-api-gateway-access-logs
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
450
该工具用于解析API网关（如AWS, Kong, Nginx）的访问日志，旨在检测常见的API安全漏洞和攻击行为。通过使用pandas进行统计分析，可以识别包括BOLA/IDOR漏洞、凭证扫描、速率限制绕过和注入攻击等多种威胁，适用于安全运营和威胁狩猎场景。
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分析云存储访问模式

analyzing-cloud-storage-access-patterns
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
87
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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K8s审计日志安全分析

analyzing-kubernetes-audit-logs
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
144
用于解析Kubernetes API服务器审计日志，检测如进入Pod、访问Secret、RBAC权限提升、特权Pod创建等关键安全事件。适用于安全运营中心（SOC）进行安全事件调查和构建威胁检测规则。
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USB设备连接历史追踪与分析

analyzing-usb-device-connection-history
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
362
本工具用于数字取证分析，通过关联Windows注册表（USBSTOR, MountedDevices）、系统事件日志和SetupAPI日志等多个系统痕迹，重建USB设备的详细连接时间线。它可以确定设备的首次和最后连接时间，追踪设备来源，并映射驱动器盘符，是进行数据泄露和内部威胁调查的关键技术。
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OpenCTI威胁指标富集管道

building-ioc-enrichment-pipeline-with-opencti
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
263
本技能指导构建基于OpenCTI的自动化威胁指标（IOC）富集管道。使用OpenCTI的STIX 2.1模型和内置连接器，从VirusTotal、Shodan等多个外部情报源拉取深度上下文信息。管道能够自动富集新摄入的指标，关联已知攻击者和活动，并生成置信度评分，辅助分析师提升优先级。
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使用MISP收集威胁情报

collecting-threat-intelligence-with-misp
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
449
本技能详细介绍了MISP（恶意软件信息共享平台）的部署与使用。用户可以配置多种威胁源（如TAXII、CSV），并利用PyMISP Python API，自动化地抓取、存储和关联来自社区及商业来源的IOC和威胁事件，构建完整的威胁情报采集管线。
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自动化AI数据采集代理

data-scraper-agent
affaan-m/everything-claude-code
301
该代理旨在为任何公开数据源（如招聘板、价格、新闻等）构建一个全自动、AI驱动的数据采集系统。它能定时抓取数据，利用免费的大语言模型（如Gemini Flash）进行数据富集和分析，并将结果结构化地存储到Notion、Sheets或Supabase等数据库中。适用于需要持续监控和跟踪网络数据的场景。
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AWS CloudTrail日志分析与安全审计

implementing-cloud-trail-log-analysis
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
242
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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Arkime网络流量分析与取证

implementing-network-traffic-analysis-with-arkime
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
65
该工具通过查询Arkime API，提供全面的网络流量分析和取证功能。可用于搜索会话、下载PCAP文件进行取证，并具备检测C2信标、DNS隧道、以及识别已知恶意TLS证书的能力。适用于安全评估和网络异常流量调查。
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实验结果监控与分析

monitor-experiment
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
202
提供了一个全面的多平台实验监控流程。该技能用于跟踪和收集跨越SSH、vast.ai、Modal等多个环境的长时运行实验状态。它不仅能获取终端日志和结构化结果，还能通过Weights & Biases (W&B) API拉取详细的训练曲线和性能指标，辅助进行实验结果的对比和深度分析。
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X/Twitter帖子结构化阅读器

adhx
sickn33/antigravity-awesome-skills
210
该技能通过API将任何X/Twitter帖子（包括长文文章）转换为结构化的JSON数据。它可以提取作者信息、互动指标（点赞、转发）和完整的文章内容。它为LLM提供了比传统爬虫更稳定、更易于分析的结构化数据源，特别适用于内容总结和深度分析场景。
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勒索软件支付钱包分析

analyzing-ransomware-payment-wallets
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
190
本技能用于对勒索软件攻击产生的加密货币支付流程进行全面的取证分析。它利用区块链API和高级技术，识别钱包集群、追踪通过混币器和剥皮链等混淆手段的资金流向，并将资金与交易所连接。适用于执法机构、事件响应人员和威胁情报分析师进行勒索软件溯源。
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