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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
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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。
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LNK及跳转列表取证分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导如何对Windows系统的LNK快捷方式和跳转列表文件进行取证分析。这些工件能持久记录用户的文件访问和程序执行历史，即使原始文件已被删除，也为重建事件时间线、调查用户活动提供了关键的证据链，是深入数字取证分析的必备技能。
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Scapy网络数据包分析与取证

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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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USB设备连接历史追踪与分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具用于数字取证分析，通过关联Windows注册表（USBSTOR, MountedDevices）、系统事件日志和SetupAPI日志等多个系统痕迹，重建USB设备的详细连接时间线。它可以确定设备的首次和最后连接时间，追踪设备来源，并映射驱动器盘符，是进行数据泄露和内部威胁调查的关键技术。
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分析Windows Amcache取证证据

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了数字取证调查中针对Amcache.hve注册表证据的完整工作流程。它指导用户使用AmcacheParser提取程序执行、应用安装和驱动加载的证据，包括将SHA-1哈希与威胁情报关联，并重建时间线。这对于DFIR工作至关重要，可用于识别被删除的可执行文件和恶意活动。
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分析Windows Prefetch痕迹

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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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使用Splunk SPL构建安全检测规则

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本技能指导如何使用Splunk SPL编写高级的关联搜索规则。内容涵盖基于阈值、序列和异常检测等多种方法，用于在安全运营中心（SOC）环境中识别复杂的安全威胁，如暴力破解、横向移动和数据外泄，是提升SIEM检测能力的关键。
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Timesketch取证事件时间线分析

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Timesketch是一个强大的开源协作取证工具，用于构建事件时间线。它可以摄取、规范化并分析多源事件数据（包括日志、工件和Plaso输出），从而重建复杂的攻击链，并用于文档化安全事件调查。适用于需要多分析师共同协作进行深入取证调查的场景。
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OpenCTI威胁指标富集管道

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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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使用MISP收集威胁情报

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本技能详细介绍了MISP（恶意软件信息共享平台）的部署与使用。用户可以配置多种威胁源（如TAXII、CSV），并利用PyMISP Python API，自动化地抓取、存储和关联来自社区及商业来源的IOC和威胁事件，构建完整的威胁情报采集管线。
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使用Osquery进行端点监控

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本技能提供部署和配置osquery的完整指南，可用于跨平台（Windows, macOS, Linux）实现端点全面监控。它利用SQL查询强大的能力，深入检查运行进程、开放端口、系统配置和已安装软件，是进行威胁狩猎、合规性审计和集中式可见性的关键工具。
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利用AI检测业务邮件欺诈

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本功能利用AI、NLP和行为分析技术，用于检测高度复杂的业务邮件欺诈（BEC）。它不依赖于传统的恶意链接规则，而是通过分析写作风格、语气、语境异常和行为模式，识别纯粹的社会工程学欺骗，为企业提供坚实的高级反网络钓鱼和反欺诈防御层。
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