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共 1842 个技能
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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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网络流量基线建立与异常检测

implementing-network-traffic-baselining
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
370
该技能利用Python pandas分析历史NetFlow/IPFIX流量数据，建立网络流量的正常基线模型。它计算小时/天级别的数据分布、主机统计和呼叫方画像，并使用Z分数和IQR等统计方法，帮助安全分析师识别数据泄露、心跳包等异常行为。
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SIEM用例调优与优化

implementing-siem-use-case-tuning
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
98
本技能指导安全团队系统性地调优SIEM（如Splunk和Elastic）的检测规则。通过分析历史告警数据、建立环境基线、创建白名单并计算误报率，旨在显著减少告警疲劳（Alert Fatigue），提高安全运营中心的检测准确性和效率。
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实验结果监控与分析

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
202
提供了一个全面的多平台实验监控流程。该技能用于跟踪和收集跨越SSH、vast.ai、Modal等多个环境的长时运行实验状态。它不仅能获取终端日志和结构化结果，还能通过Weights & Biases (W&B) API拉取详细的训练曲线和性能指标，辅助进行实验结果的对比和深度分析。
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论文图表生成

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
197
根据实验数据自动生成出版级论文图表，支持曲线图、柱状图、散点图、热力图、箱线图及多面板组合图。内置论文排版风格，统一字体与配色，输出PDF/PNG高分辨率图像，适用于学术论文、会议报告等场景。
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资产关键性评分与漏洞优先级管理

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
409
该技能提供了一个基于多因素的资产关键性评分模型，通过结合数据敏感度、业务功能依赖性、监管范围和网络暴露等维度，为IT资产生成1-5级的关键性评分。评分结果可以直接调整漏洞的修复SLA，确保安全资源优先投入到对业务影响最大的关键资产上。
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KEV和EPSS漏洞优先级排序

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了一个全面的漏洞优先级排序框架。它整合了CISA已知漏洞目录(KEV)的实际利用证据、EPSS的预测利用概率得分，以及CVSS的固有严重性，构建多因素模型。可帮助安全团队科学地评估漏洞风险，为复杂的漏洞修补和补丁部署确定最高优先级的修复顺序。
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DNS隧道检测与熵值分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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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内部威胁调查流程指南

performing-insider-threat-investigation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本流程指导用户系统性地调查内部威胁事件，涉及员工或承包商滥用授权访问权限窃取数据或破坏系统。它结合了DLP和用户行为分析，强调必须与法律和人力资源部门协作，构建用于法律程序的、有证据支撑的完整调查报告。
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Linux系统日志取证分析

performing-linux-log-forensics-investigation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了在Linux系统上进行取证调查的全面技术。内容涵盖了对auth.log、syslog、systemd journal和auditd等关键日志的分析，旨在重建用户会话、追踪未经授权的访问、检测权限提升，并为疑似安全事件建立详细的事件时间线。
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数字取证日志分析指南

performing-log-analysis-for-forensic-investigation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
134
本指南提供了一个全面的框架，用于收集、解析和关联来自Windows、Linux和Web等多种来源的系统、应用程序和安全日志。它旨在帮助安全专家重构详细的事件时间线，识别攻击的初始入口点、追踪横向移动，并在泄露事件后建立不可否认的取证证据。
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