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使用UEBA检测内部威胁
detecting-insider-threat-with-ueba
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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恶意样本IOC提取与分析
extracting-iocs-from-malware-samples
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
96
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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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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鱼叉式网络钓鱼指标狩猎
hunting-for-spearphishing-indicators
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
443
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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账户操纵T1098威胁狩猎
hunting-for-t1098-account-manipulation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
329
本技能用于安全威胁狩猎,旨在检测网络攻击者利用T1098等技术进行的账户操纵行为。通过分析Windows安全事件日志(如4738、4728),识别异常的组权限变更、特权账户创建或SID历史注入,是进行事件调查和提升安全态势感知的关键方法。
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检测异常服务安装
hunting-for-unusual-service-installations
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
148
该技能用于威胁狩猎,通过解析Windows系统事件日志(事件ID 7045),检测异常的服务安装行为。它能分析服务二进制路径,并结合Sysmon等高级遥测数据,识别潜在的持久化机制和攻击指标,适用于安全事件响应和安全审计。
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DNS隧道检测与熵值分析
performing-dns-tunneling-detection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
240
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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SQLite数据库取证分析
performing-sqlite-database-forensics
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
137
本技能用于数字取证和安全审计,对SQLite数据库进行深度分析。它能够深入到数据库的B-tree结构、空闲列表(freelist)和WAL文件中,恢复被删除或未分配的记录,从而提取浏览器历史记录、聊天记录等关键证据。适用于安全事件调查和数据恢复场景。
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使用EZ工具进行Windows工件分析
performing-windows-artifact-analysis-with-eric-zimmerman-tools
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
114
这是一套用于数字取证调查的综合工具集,能够解析和分析Windows系统中的关键工件。通过KAPE、MFTECmd、PECmd等工具,可以提取和分析注册表、MFT记录、预取文件和事件日志,从而重建系统活动、文件访问模式和持久化机制,是进行数字取证和事件响应的核心手段。
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UniProt蛋白质数据库查询与分析
uniprot-database
sickn33/antigravity-awesome-skills
185
用于访问和查询UniProt蛋白质数据库,这是蛋白质序列和功能信息领域的权威资源。支持通过名称、基因或访问号搜索蛋白质,检索FASTA格式序列,实现跨数据库ID映射(如Ensembl, RefSeq),并分析GO术语等功能注释,是生物信息学数据分析的核心工具。
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Geniml基因组机器学习工作流
geniml
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
132
Geniml用于基因组区间集的机器学习工作流,验证BED文件、模型兼容性,规划Region2Vec/scEmbed运行,本地检查tokenizer和共识宇宙,无需网络请求。需要Python 3.10+和uv进行可复现的生物信息学ML流程。
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Gtars 基因组区间工具包
gtars
K-Dense-AI/scientific-agent-skills
259
Gtars 用于本地基因组区间建模、集合运算、重叠计数、共识覆盖、标记化、片段处理以及 refget/BEDbase 规划,支持 Python、Rust 和 CLI。
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