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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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检测WMI事件持久化痕迹
detecting-wmi-persistence
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
138
本指南详细介绍了如何检测WMI事件订阅持久化机制(T1546.003)。通过分析Sysmon事件ID 19、20和21,帮助安全分析师识别恶意的事件过滤器、事件消费者和绑定,是进行事件响应和威胁狩猎的关键步骤。
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Windows事件日志取证分析
extracting-windows-event-logs-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
171
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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生成结构化网络威胁报告
generating-threat-intelligence-reports
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
240
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。
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WMI横向移动威胁狩猎
hunting-for-lateral-movement-via-wmi
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
476
本技能专用于检测基于WMI(Windows Management Instrumentation)的横向移动攻击。通过分析Windows事件日志(如4688)和Sysmon日志,识别由WmiPrvSE.exe进程触发的异常子进程、可疑命令列以及WMI事件订阅的持久化痕迹,帮助安全分析师进行深度威胁狩猎和安全事件调查。
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进程注入技术检测与溯源
hunting-for-process-injection-techniques
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
121
本技能提供了一个结构化的安全检测流程,用于检测进程注入技术(MITRE ATT&CK T1055)。它通过分析详细日志,特别是利用Sysmon事件ID 8(CreateRemoteThread)和事件ID 10(ProcessAccess),结合源-目标进程关系图谱,以识别恶意越权的行为,帮助安全分析师进行安全事件调查和威胁狩猎。
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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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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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DNS隧道检测与熵值分析
performing-dns-tunneling-detection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
85
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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Foremost文件数据提取与恢复
performing-file-carving-with-foremost
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
301
该指南详细介绍了使用Foremost和Scalpel等工具进行高级数字取证文件提取(File Carving)。通过分析文件头尾签名,它能够在文件系统元数据丢失或损坏的情况下,从原始磁盘镜像或未分配空间中恢复特定的文件类型(如图片、文档等),是进行证据提取的关键技术。
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网络流量安全分析自动化
performing-network-traffic-analysis-with-tshark
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
60
本技能利用tshark和pyshark自动化进行深度网络抓包(PCAP)分析。它适用于安全评估和事件响应场景,能够提取协议统计信息,识别可疑网络流(如端口扫描、心跳信标),并全面提取攻击指标(IOCs),包括IP、域名和URL。尤其擅长检测DNS隧道等复杂网络异常行为。
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