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生成结构化网络威胁报告

generating-threat-intelligence-reports
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
240
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

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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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网络C2信标检测与溯源

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能旨在通过分析网络流量日志（如DNS、代理和连接元数据），利用频率分析、抖动检测和信誉评分等技术，主动识别网络中被攻陷的设备，从而检测出与攻击者C2基础设施的周期性、恶意通信行为。适用于安全威胁狩猎和事件响应场景。
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WMI横向移动威胁狩猎

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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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进程注入技术检测与溯源

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了一个结构化的安全检测流程，用于检测进程注入技术（MITRE ATT&CK T1055）。它通过分析详细日志，特别是利用Sysmon事件ID 8（CreateRemoteThread）和事件ID 10（ProcessAccess），结合源-目标进程关系图谱，以识别恶意越权的行为，帮助安全分析师进行安全事件调查和威胁狩猎。
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鱼叉式网络钓鱼指标狩猎

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南提供了一套结构化的威胁狩猎方法论，用于主动检测复杂的鱼叉式网络钓鱼攻击。它指导用户在邮件日志、端点遥测和网络数据等多个维度关联指标，以发现目标性威胁，支持安全事件响应和防御提升。
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想法发现与验证全流程

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个复杂的科学研究工作流，旨在帮助用户从一个宽泛的研究方向，逐步推进到一个经过文献调研、新颖性验证、并制定了完整实验计划的落地想法。整个流程覆盖了从概念到可执行提案的所有关键环节。
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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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AWS CloudTrail日志分析与安全审计

implementing-cloud-trail-log-analysis
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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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钻石模型入侵行为分析

implementing-diamond-model-analysis
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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
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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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实验结果监控与分析

monitor-experiment
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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本技能提供一套完整的实验结果监控工作流，用于跨平台（如SSH、Vast.ai、Modal）检查正在运行的实验。它指导用户收集实时日志、提取结构化JSON结果，并通过Weights & Biases (W&B) API拉取详细的训练指标（如损失曲线、准确率）。最后，它将结果进行汇总、与基线进行对比，并提供后续的行动建议。
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