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DNS日志分析：检测数据泄露与C2

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能用于分析DNS查询日志，以检测通过DNS隧道、DGA或隐蔽的C2通道进行的复杂数据泄露攻击。它利用熵值分析、查询量异常检测和子域名长度分析等高级技术，帮助安全运营中心（SOC）识别出绕过传统网络安全控制的威胁。

利用Zeek检测DNS数据外泄

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能旨在提供一套检测数据通过DNS隧道外泄的方法。通过分析Zeek生成的dns.log文件，系统计算子域名的香农熵，并监测异常长的标签和过多的唯一子域名。这对于安全运营中心（SOC）分析人员识别绕过传统安全控制的恶意隧道工具至关重要。

检测本地二进制文件滥用行为

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能提供了一套完整的检测生活在土地上（LOLBAS）恶意工具滥用的框架，可识别certutil、regsvr32等系统工具被恶意利用的行为。它结合了Sysmon和Windows事件日志的进程遥测数据、Sigma规则匹配以及父子进程异常分析，适用于安全运营中心（SOC）分析师和威胁猎手，以应对规避传统安全控制的复杂攻击。

通过事件日志检测RDP暴力破解攻击

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

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。

基因组区间机器学习

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Geniml是一个用于对基因组区间数据（BED文件）进行机器学习建模的Python工具包。它提供了多种无监督方法（如Region2Vec和BEDspace），用于学习基因组区域、单细胞（scATAC-seq）和元数据关联的鲁棒嵌入。适用于基因组学研究中的降维、聚类、细胞类型注释和跨模态查询等任务。

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