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利用Zeek检测DNS数据外泄

detecting-exfiltration-over-dns-with-zeek
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
249
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。
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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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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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AWS CloudTrail日志分析与安全审计

implementing-cloud-trail-log-analysis
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
241
本指南详细介绍了如何配置AWS CloudTrail日志，并利用Amazon Athena进行深度SQL查询，实现AWS环境的全面安全监控。掌握日志分析技术，可用于检测未经授权的访问、权限提升行为和可疑API操作，是进行合规性审计和安全取证的必备技能。
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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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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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指标生命周期管理系统

performing-indicator-lifecycle-management
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
250
该技能提供了一个系统化的框架，用于管理指标的完整生命周期，涵盖从初始发现、验证、富集、部署到监控和最终退役的全过程。它强调实施置信度衰减、追踪命中率和误报，以维护高质量、可操作的威胁情报数据库，最大限度地提高检测效率。
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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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行业威胁态势评估分析器

performing-threat-landscape-assessment-for-sector
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
83
该工具用于对特定行业（如金融、医疗、能源）进行威胁态势评估。通过分析目标威胁行为体、常见攻击载体和行业漏洞，生成可操作的风险情报。帮助组织进行安全投资规划和高层风险报告。
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使用Plaso进行取证时间线重建

performing-timeline-reconstruction-with-plaso
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
286
本指南展示了如何使用Plaso（log2timeline）构建全面的数字取证超级时间线。它详细介绍了完整的操作流程，包括处理磁盘镜像和各种日志（MFT、注册表、浏览器历史），生成标准的CSV和JSONL导出文件，并在Timesketch等工具中进行可视化分析，从而实现深入的调查取证。
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