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Zeek日志回波行为检测

detecting-beaconing-patterns-with-zeek
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
389
本工具旨在对Zeek网络连接日志（conn.log）执行统计分析，用于检测潜在的C2（命令与控制）回波行为。通过计算连接时间间隔的标准差和变异系数，可以识别出具有高度规律性、低抖动特征的周期性网络通信，是安全威胁狩猎和事件调查的关键技术。
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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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检测本地二进制文件滥用行为

detecting-living-off-the-land-with-lolbas
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
346
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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通过事件日志检测RDP暴力破解攻击

detecting-rdp-brute-force-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
419
本技能用于分析Windows安全事件日志（EVTX），检测远程桌面协议（RDP）的暴力破解攻击。通过解析失败登录事件（ID 4625）并关联成功登录事件（ID 4624），可识别攻击源IP、受害账户，帮助安全运营中心（SOC）进行威胁检测和事件响应。
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Windows事件日志取证分析

extracting-windows-event-logs-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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这是一个用于安全事件响应和数字取证的详细工作流程。它指导用户如何从Windows EVTX事件日志中提取、解析和分析数据，利用Chainsaw和Hayabusa等高级工具，重点检测横向移动、权限提升和持久化机制等关键安全事件。
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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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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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使用Plaso进行取证时间线重建

performing-timeline-reconstruction-with-plaso
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南展示了如何使用Plaso（log2timeline）构建全面的数字取证超级时间线。它详细介绍了完整的操作流程，包括处理磁盘镜像和各种日志（MFT、注册表、浏览器历史），生成标准的CSV和JSONL导出文件，并在Timesketch等工具中进行可视化分析，从而实现深入的调查取证。
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证据驱动的深度研究工作流

research-ops
affaan-m/everything-claude-code
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这是一个高级、结构化的研究流程，用于进行深度、多源证据的调查和分析。它能够整合当前公开信息和用户提供的背景，生成高度结构化的报告。该工作流明确区分了可验证的事实、用户证据、逻辑推论和可操作的建议，适用于复杂的比较分析或持续的趋势监测。
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自主深度研究与报告生成

deep-dive
rohitg00/awesome-claude-code-toolkit
299
这是一个自主的深度研究系统，能够利用有向无环图（DAG）对复杂问题进行规划。它能并行执行多个子问题，进行知识空白分析和迭代，最终综合所有发现，生成结构化、全面的研究报告。适用于深度市场调研、学术文献回顾或需要多源数据支持的复杂问题分析。
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ClickHouse诊断数据采集

clickhouse-debug-bundle
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
180
用于收集ClickHouse的综合诊断数据，包括系统指标、查询日志、合并状态和磁盘使用情况。该功能适用于性能故障排查、准备技术支持工单或调查复杂的数据库基础设施问题，确保提供完整的诊断证据。
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系统文献综述撰写

literature-review
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
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本技能用于执行系统性、全面的文献综述。它指导用户通过多个学术数据库（如PubMed, arXiv）进行严格的文献检索，执行元分析和知识综合。流程覆盖从初步规划、数据提取、证据合成到最终文档生成（Markdown/PDF）。报告具备专业格式、核验引文，并强制包含科学示意图，确保学术严谨性。
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