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SOC运营指标与KPI仪表盘
building-soc-metrics-and-kpi-tracking
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
206
本技能用于构建全面的安全运营中心(SOC)性能指标和KPI仪表盘。它能够利用SIEM数据计算关键指标,包括平均检测时间(MTTD)、平均响应时间(MTTR)和告警质量比率。适用于SOC管理层、合规审计以及需要量化安全态势的持续改进项目。
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Zeek日志回波行为检测
detecting-beaconing-patterns-with-zeek
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
388
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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DNS流量分析:数据外泄检测
detecting-dns-exfiltration-with-dns-query-analysis
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
197
本技能提供一套全面的DNS数据外泄检测框架。它通过分析DNS日志中的异常模式,如高香农熵、超长子域名、异常查询频率以及TXT/CNAME记录滥用等,有效识别攻击者利用DNS隧道传输窃取数据的行为。适用于安全运营中心和威胁分析师。
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检测金票假造:Kerberos安全分析
detecting-golden-ticket-forgery
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
256
本技能用于检测Kerberos中的“金票”攻击,这是一种高级威胁,涉及伪造域内访问票据。通过分析Windows事件ID 4769,重点查找RC4加密降级、异常票据生命周期和TGS/TGT请求的不一致性。适用于安全运营中心(SOC)分析师和威胁搜寻人员,用于利用SIEM平台加强凭证窃取检测能力。
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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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基于UEBA的内部威胁检测
detecting-insider-threat-with-ueba
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
187
本技能实现了用户和实体行为分析(UEBA),用于检测复杂的内部威胁。它利用Elasticsearch/OpenSearch构建行为基线,从认证、文件访问和网络等多源日志中学习正常模式。通过计算异常分数和进行同伴组分析,能够识别出数据外泄、特权滥用或未授权访问等行为异常。
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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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SIEM规则调优与误报减少
implementing-siem-use-case-tuning
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
125
本技能提供一套系统化的方法,用于调优安全信息和事件管理(SIEM)的检测规则。通过分析历史告警数据、建立环境基线、创建白名单并统计调整规则阈值,可以大幅减少误报,提高安全运营的准确性和效率。
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实验结果监控与分析
monitor-experiment
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
282
本技能提供一套完整的实验结果监控工作流,用于跨平台(如SSH、Vast.ai、Modal)检查正在运行的实验。它指导用户收集实时日志、提取结构化JSON结果,并通过Weights & Biases (W&B) API拉取详细的训练指标(如损失曲线、准确率)。最后,它将结果进行汇总、与基线进行对比,并提供后续的行动建议。
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学术研究新颖性检查
novelty-check
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
121
这是一个高级的学术研究工具,用于系统性地检查拟议的研究方法或创新点是否具有新颖性。它能跨越多个知识源(如arXiv、Google Scholar等)进行多轮检索,并结合多阶段的AI推理过程,生成结构化的报告。帮助用户判断研究是否重复,并评估其贡献度,有效避免学术重复。
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论文图表自动生成
paper-figure
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
249
本技能用于根据原始实验数据(如CSV, JSON)自动生成用于学术论文的高质量图表和比较表格。它支持折线图、条形图、散点图、热图、箱线图等多种数据可视化类型,并确保图表风格(如DPI 300,PDF格式)的专业一致性。只需提供图表计划和数据,即可批量化生成论文所需的视觉材料。
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资产关键性评分及漏洞优先级管理
performing-asset-criticality-scoring-for-vulns
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
352
该技能提供了一个多因素评分模型,用于评估IT资产的关键性。通过综合考量业务影响、数据敏感度、监管范围和网络暴露度等多个维度,为资产划分风险等级。最终,该等级可以用于动态调整漏洞的修复时限(SLA),确保组织能够优先对核心业务资产进行补丁修复,实现风险自适应管理。
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