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利用AI检测业务邮件欺诈

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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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DNS数据泄露检测与分析

detecting-dns-exfiltration-with-dns-query-analysis
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
158
本工具用于检测通过DNS隧道进行的隐蔽数据泄露。它通过分析DNS查询模式（如子域熵、查询量异常、过大的TXT/CNAME记录等），识别受攻击网络中潜在的数据外泄行为。适用于安全威胁狩猎和构建高级被动DNS监控能力。
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使用Zeek检测DNS数据外泄

detecting-exfiltration-over-dns-with-zeek
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能通过分析Zeek捕获的DNS日志，检测基于DNS协议的数据外泄行为。它通过计算子域名的香农熵、识别超长标签和异常的查询量，帮助安全分析师进行威胁狩猎和事件调查，有效发现DNS隧道和隐蔽的C2通信。
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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
161
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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使用UEBA检测内部威胁

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
310
本技能利用用户和实体行为分析（UEBA）结合Elasticsearch/OpenSearch，构建用户和实体的行为基线模型。它超越了传统的静态规则检测，通过计算异常得分和对等群体分析，来识别数据外泄、权限滥用或未授权访问等可疑行为，帮助组织主动发现高风险的内部威胁。
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检测未经授权的云服务使用

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本技能通过解析代理日志、DNS查询日志和网络流数据，旨在识别组织内部未经授权的SaaS和云服务（即影子IT）。它利用数据科学方法进行流量聚合、域名分类和风险评分，帮助安全团队进行全面的安全审计，并生成可执行的发现报告和整改建议。
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检测特斯纳特式网络物理攻击

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441
用于检测模仿特斯纳特（Stuxnet）模式的复杂网络物理攻击。该技能通过PLC逻辑完整性监控和基于物理过程的异常检测，识别未经授权的PLC修改，并发现传感器读数与实际物理过程行为之间的矛盾，适用于关键基础设施的威胁狩猎。
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恶意样本IOC提取与分析

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本工具用于从恶意软件样本中自动化提取各类攻击指标（IOCs）。它支持从文件哈希、网络流量（IP/域名/URL）、以及系统宿主痕迹（注册表键、Mutex）中获取证据。适用于威胁情报分析、构建防御规则和进行事件响应。
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Windows事件日志取证分析

extracting-windows-event-logs-artifacts
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本工具和指南提供了一个全面的流程，用于提取、解析和分析Windows事件日志（EVTX）。通过结合Chainsaw和Hayabusa等专业工具，并应用Sigma规则，可进行深度的数字取证分析。主要用于检测横向移动、持久化、权限提升及系统中的各种安全异常事件。
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生成结构化网络威胁报告

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
162
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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网络C2信标检测与溯源

hunting-for-command-and-control-beaconing
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
131
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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