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利用Zeek检测DNS数据外泄
detecting-exfiltration-over-dns-with-zeek
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
249
本技能旨在提供一套检测数据通过DNS隧道外泄的方法。通过分析Zeek生成的dns.log文件,系统计算子域名的香农熵,并监测异常长的标签和过多的唯一子域名。这对于安全运营中心(SOC)分析人员识别绕过传统安全控制的恶意隧道工具至关重要。
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分析凭证填充攻击行为
hunting-credential-stuffing-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
139
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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WMI横向移动威胁狩猎
hunting-for-lateral-movement-via-wmi
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
476
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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DNS隧道检测与熵值分析
performing-dns-tunneling-detection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
85
本技能用于检测通过DNS协议进行的隧道式数据外泄(DNS Tunneling)。它通过计算DNS查询名称的香农熵、分析查询长度和子域名数量等统计指标,从而识别出非标准、可疑的流量模式。适用于安全评估、事件响应和威胁狩猎。
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Power BI 报表可视化设计
power-bi-report-design-consultation
github/awesome-copilot
136
提供 Power BI 报表可视化与体验咨询,从业务和数据需求出发,精准选图、布局、配色、排版与交互策略,帮助不同受众构建清晰、易用、符合可访问标准的洞察型仪表盘。
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足球实体假设与验证
football-entity-hypothesis
EverMind-AI/EverOS
189
本技能指导用户系统性地识别和验证足球实体(球员或俱乐部)。当搜索结果提供初步线索,或当问题提供了足够的详细约束条件(如国籍、时代、联赛)进行假设时使用。核心步骤是构建针对性的名称搜索,并交叉比对所有约束(如出生年份、职业生涯等)以确保信息准确性。
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物种特征综合识别技术
bio-taxonomic-combo
EverMind-AI/EverOS
91
本指南提供了一种高级的物种识别方法论。它教授如何利用多个生物学特征(如栖息地、形态、行为和地理范围)进行组合推理,以精准定位目标物种。核心技巧包括:当问题涉及国家人口统计学信息时,应首先利用人口增长或地方特有物种等信息锁定国家,从而极大地缩小物种搜索范围。
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系统发育树分析与可视化工具包
etetoolkit
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
94
ETE工具包是一个全面的系统发育学分析平台,用于处理和分析层级树结构。它支持多种树格式(Newick, NHX),提供检测演化事件(如重复和分化)、识别直系同源基因和旁系同源基因等高级功能,并可与NCBI数据库集成,生成高质量的生物学图表。
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蛋白质糖基化分析与工程设计
glycoengineering
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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本技能提供全面的工具用于分析和工程化蛋白质的糖基化修饰。它可以扫描氨基酸序列识别N-糖基化位点(N-X-S/T)并预测O-糖基化热点。主要应用于优化治疗性抗体、设计疫苗抗原和分析生物类似物,从而改善蛋白质的稳定性、功能或免疫逃逸能力。
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质谱数据分析与化合物鉴定
matchms
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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Matchms是一个开源的Python库,用于全面的质谱数据处理和分析。它支持导入多种格式的谱图,核心功能包括计算谱图相似性得分、进行数据标准化过滤,并帮助用户在代谢组学等领域识别未知化合物。
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