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搜索 IOC ，共找到 13 条记录

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BRENDA 酶数据库查询

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K-Dense-AI/claude-scientific-skills

通过 BRENDA SOAP 接口获取酶的动力学参数、反应方程、底物特异性及环境条件，为生物化学研究、代谢通路构建与酶工程优化提供数据支撑。

妥协指标威胁分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能用于对IOC（如IP地址、域名、文件哈希）进行多源威胁情报分析。通过查询VirusTotal、AbuseIPDB、MISP等系统，评估指标的恶意程度、所属威胁活动，并确定阻断或监控的优先级，是安全事件响应和威胁溯源的关键步骤。

基于MITRE ATT&CK的威胁行为分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

该技能提供了一个系统化的流程，用于将观察到的威胁行为和IOCs映射到全球MITRE ATT&CK框架。用户可以利用ATT&CK Navigator构建技术覆盖热图，识别防御盲点，并为企业、移动和ICS环境生成可操作的威胁情报报告。适用于SOC分析师、威胁猎人和安全研究人员。

使用MISP分析威胁态势

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本工具通过PyMISP查询MISP实例，计算详细的事件统计数据、IOC类型分布、威胁行为者集群和标签趋势。它生成全面的威胁态势报告，可视化时间趋势。适用于安全事件调查、总结主要威胁行为者或恶意软件家族，以及生成专业网络威胁情报报告。

OpenCTI威胁指标富集管道

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能指导构建基于OpenCTI的自动化威胁指标（IOC）富集管道。使用OpenCTI的STIX 2.1模型和内置连接器，从VirusTotal、Shodan等多个外部情报源拉取深度上下文信息。管道能够自动富集新摄入的指标，关联已知攻击者和活动，并生成置信度评分，辅助分析师提升优先级。

使用MISP收集威胁情报

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能详细介绍了MISP（恶意软件信息共享平台）的部署与使用。用户可以配置多种威胁源（如TAXII、CSV），并利用PyMISP Python API，自动化地抓取、存储和关联来自社区及商业来源的IOC和威胁事件，构建完整的威胁情报采集管线。

威胁活动关联与分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

该技能用于关联分散的安全事件、IOCs和对手行为，分析跨时间线和跨组织的共同威胁活动。它能够识别统一的威胁战役，归因于共同的威胁行为体，并提取共享指标，从而显著提升检测能力。适用于跨组织威胁情报共享和构建完整的战役报告。

恶意样本IOC提取与分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

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。

生成结构化网络威胁报告

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

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。

生物学化学/数值精准匹配

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EverMind-AI/EverOS

当生物学问题涉及特定的化学化合物名称、精确的浓度值（如“0.330 mg/100g”）或分类学同义词计数时，使用此技巧。通过使用引号进行精确匹配，并结合多个具体的化合物名或数值，可以极大地提高搜索的唯一性和准确性，尤其适用于生物化学和植物学研究。

体育科学机制研究投稿指南

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brycewang-stanford/Awesome-Journal-Skills

本指南用于指导投稿至《天津体育学院学报》。该刊物重点关注运动生理生化、生物力学及运动医学等领域的机制研究。投稿要求研究具备严谨的实验设计、高质量的测量数据和清晰的机制解释，避免仅停留在经验性总结。

恶意软件配置复原与分析

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zhaoxuya520/reverse-skill

这是一个用于高级威胁分析的专业技能。它专注于从复杂的恶意软件样本中，恢复隐藏的配置、解码C2（命令与控制）参数、解包分阶段载荷，并提取IOC。核心在于找到准确的解码链（包括压缩、编码和加密步骤），并将恢复的字段与沙箱环境中的实际行为结果关联起来。

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