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分析云存储访问模式

analyzing-cloud-storage-access-patterns
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
118
本工具用于检测主流云存储服务（AWS S3、GCS、Azure Blob Storage）中的异常访问模式。它通过分析审计日志，利用统计基线和时间序列异常检测技术，识别出非工作时间的大批量下载、新IP访问或API调用激增等可疑活动，是调查数据外泄或构建安全检测规则的关键手段。
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妥协指标威胁分析

analyzing-indicators-of-compromise
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
501
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。
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Scapy网络数据包分析与取证

analyzing-network-packets-with-scapy
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
258
本技能使用Python的Scapy库，实现对网络数据包的深度检测、构造、发送和抓取。它能够进行协议解析（包括TCP/UDP/DNS），用于分析pcap文件，并执行高级安全测试，如SYN扫描和异常流量检测。适用于安全研究员、SOC分析师和渗透测试人员进行网络取证。
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分析Windows Prefetch痕迹

analyzing-windows-prefetch-with-python
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
363
该技能用于解析Windows Prefetch（.pf）文件，重构应用程序的详细执行历史。它在数字取证场景中至关重要，能帮助分析师追踪执行时间线，识别可疑或重命名的二进制文件，从而调查事件响应中的恶意软件活动或横向移动。
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OpenCTI威胁指标富集管道

building-ioc-enrichment-pipeline-with-opencti
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
157
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。
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开源情报威胁行为者画像构建

building-threat-actor-profile-from-osint
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
158
该技能用于构建全面的威胁行为者画像。它系统性地从各种开源渠道收集和关联情报，包括厂商报告、暗网论坛、社交媒体和代码仓库。最终输出结构化的档案，用于描绘对手的动机、能力、基础设施和战术，支持进行精确的归因和防御规划。
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自动化AI数据采集代理

data-scraper-agent
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301
该代理旨在为任何公开数据源（如招聘板、价格、新闻等）构建一个全自动、AI驱动的数据采集系统。它能定时抓取数据，利用免费的大语言模型（如Gemini Flash）进行数据富集和分析，并将结果结构化地存储到Notion、Sheets或Supabase等数据库中。适用于需要持续监控和跟踪网络数据的场景。
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DNS数据泄露检测与分析

detecting-dns-exfiltration-with-dns-query-analysis
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
158
本工具用于检测通过DNS隧道进行的隐蔽数据泄露。它通过分析DNS查询模式（如子域熵、查询量异常、过大的TXT/CNAME记录等），识别受攻击网络中潜在的数据外泄行为。适用于安全威胁狩猎和构建高级被动DNS监控能力。
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检测特斯纳特式网络物理攻击

detecting-stuxnet-style-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
441
用于检测模仿特斯纳特（Stuxnet）模式的复杂网络物理攻击。该技能通过PLC逻辑完整性监控和基于物理过程的异常检测，识别未经授权的PLC修改，并发现传感器读数与实际物理过程行为之间的矛盾，适用于关键基础设施的威胁狩猎。
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云端敏感数据保护与治理

implementing-cloud-dlp-for-data-protection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
365
本指南详细介绍了使用亚马逊Macie、Google Cloud DLP等主流工具，在云存储、数据库和数据管道中实现数据丢失防护（DLP）的流程。它可以自动发现、分类、去标识化和保护敏感数据（PII、PHI）。这对于满足GDPR、HIPAA、PCI DSS等全球合规性要求，并构建完善的云数据治理体系至关重要。
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钻石模型入侵行为分析

implementing-diamond-model-analysis
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
371
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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Arkime网络流量分析与取证

implementing-network-traffic-analysis-with-arkime
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
67
该工具通过查询Arkime API，提供全面的网络流量分析和取证功能。可用于搜索会话、下载PCAP文件进行取证，并具备检测C2信标、DNS隧道、以及识别已知恶意TLS证书的能力。适用于安全评估和网络异常流量调查。
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