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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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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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使用Osquery进行端点监控

deploying-osquery-for-endpoint-monitoring
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
87
本技能提供部署和配置osquery的完整指南，可用于跨平台（Windows, macOS, Linux）实现端点全面监控。它利用SQL查询强大的能力，深入检查运行进程、开放端口、系统配置和已安装软件，是进行威胁狩猎、合规性审计和集中式可见性的关键工具。
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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
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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检测本地二进制文件滥用行为

detecting-living-off-the-land-with-lolbas
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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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WMI横向移动威胁狩猎

hunting-for-lateral-movement-via-wmi
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能专用于检测基于WMI（Windows Management Instrumentation）的横向移动攻击。通过分析Windows事件日志（如4688）和Sysmon日志，识别由WmiPrvSE.exe进程触发的异常子进程、可疑命令列以及WMI事件订阅的持久化痕迹，帮助安全分析师进行深度威胁狩猎和安全事件调查。
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基于风险的SOC告警疲劳缓解

implementing-alert-fatigue-reduction
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
301
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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钻石模型入侵行为分析

implementing-diamond-model-analysis
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
82
本技能实现了钻石模型（Diamond Model）分析框架，提供了一个结构化的方法来分析复杂的网络入侵事件。它支持程序化地关联和分类事件，基于攻击者、能力、基础设施和受害者这四个核心要素。主要功能包括构建活动链、识别枢纽点和生成完整的威胁情报报告。
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SIEM规则调优与误报减少

implementing-siem-use-case-tuning
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
125
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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研究新颖性查验与评估

novelty-check
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
236
这是一个专业的学术研究工具，用于系统地检查提出的研究方法或技术创意是否具有新颖性。它引导用户提取核心技术主张，并在多个学术来源（如arXiv、顶级会议）进行多维搜索。最终生成结构化的《新颖性报告》，提供相似工作、关键差异点和整体学术评估，确保研究贡献的唯一性。
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指标生命周期管理系统

performing-indicator-lifecycle-management
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
250
该技能提供了一个系统化的框架，用于管理指标的完整生命周期，涵盖从初始发现、验证、富集、部署到监控和最终退役的全过程。它强调实施置信度衰减、追踪命中率和误报，以维护高质量、可操作的威胁情报数据库，最大限度地提高检测效率。
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