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基于Sysmon的进程注入检测

detecting-t1055-process-injection-with-sysmon
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
453
本指南详细介绍了如何通过分析Sysmon丰富的遥测数据来检测高级进程注入技术（T1055）。它侧重于识别跨进程内存操作，例如远程线程创建（Event 8）、可疑进程访问（Event 10）和内存差异（ProcessTampering/Event 25），这些都是DLL注入和进程空心化的典型特征。适用于进行威胁狩猎和调查高级防御规避技术的安全分析师。
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内存转储凭证提取与分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
63
本工具用于进行全面的数字取证分析，能够利用Volatility和Mimikatz等行业标准工具，从内存转储中提取敏感信息。主要包括缓存凭证、NTLM/LM哈希值、Kerberos票据和身份验证令牌，是事件响应和调查凭证泄露范围的核心技术。
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使用Rekall提取内存取证证据

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
458
本工具利用Rekall内存取证框架，对内存转储文件进行深度分析。它旨在检测复杂的恶意行为，如进程空心化、VAD异常导致的代码注入、隐藏的操作系统进程以及根套件的存在。它是进行安全事件响应和恶意软件分析的关键步骤。
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假设驱动的持久威胁狩猎

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
311
本技能提供一个主动、假设驱动的框架，用于在复杂的企业环境中搜寻高级持久威胁（APT）。它通过分析端点遥测、网络日志和内存工件，并结合MITRE ATT&CK等框架。适用于调查UEBA警报、执行定期威胁狩猎或验证环境是否暴露于已知攻击战术和技术（TTPs）。
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端点内存保护加固配置

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
272
本技能详细指导用户如何在Windows系统上实施高级内存保护机制，包括DEP、ASLR和CFG。通过在系统和应用级别进行配置，可以有效防御缓冲区溢出、ROP链等内存破坏攻击，从而显著提升端点的整体安全性和抗攻击能力。
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勒索软件攻击证据取证分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
415
本工作流旨在指导数字取证专家系统性地分析勒索软件攻击证据。涵盖的关键步骤包括：保留内存快照、识别勒索软件变种（通过文件扩展名和赎金信息）、构建攻击时间线（利用Prefetch和事件日志），以及提取比特币地址、Tor站点等关键入侵指标（IoCs）。适用于安全事件响应和损害评估。
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使用Volatility 3进行内存取证分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
126
本指南详细介绍了如何使用Volatility 3工具对内存转储文件进行数字取证分析。可用于提取关键证据，如运行进程、网络连接、系统凭证、加载的DLL模块，并检测过程空洞、Rootkit等高级恶意威胁，是事件响应和恶意软件分析的必备技能。
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PLC固件安全分析工具

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
486
本工具用于评估可编程逻辑控制器（PLC）固件的安全性，专注于检测硬编码凭证、后门函数、内存缺陷和安全漏洞。它支持主流工业平台（如西门子、罗克韦尔）的固件提取、静态分析和动态分析，并与已知良好基线进行完整性比对。此流程严格用于授权的实验室环境。
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桌面应用渗透测试指南

performing-thick-client-application-penetration-test
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
257
这是一份关于厚客户端（桌面）应用安全评估的综合指南。内容涵盖从静态分析到动态分析的全流程，包括利用dnSpy进行代码逆向工程、使用Procmon监控文件系统和注册表，以及通过Burp Suite拦截网络流量。旨在发现硬编码凭证、本地存储漏洞、DLL劫持和内存操纵等关键安全缺陷。
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使用Ghidra进行恶意软件逆向工程

reverse-engineering-malware-with-ghidra
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
332
本指南深入探讨了高级恶意软件逆向工程技术。学习如何利用Ghidra强大的反汇编和反编译功能，分析复杂的恶意软件二进制文件。内容覆盖识别C2通信协议、提取加密例程、理解内存注入和底层汇编代码，是专业网络安全分析师的必备技能。
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Qdrant查询延迟优化指南

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github/awesome-copilot
434
本指南旨在指导用户优化Qdrant的查询延迟。内容涵盖了深入的性能调优技术，重点关注内存管理、分段数量调整和HNSW参数优化。详细介绍了如何通过量化、垂直扩展以及使用本地NVMe等策略，确保搜索具有持续的低延迟性能，并警示了性能优化时应避免的常见误区。
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Qdrant性能故障诊断指南

qdrant-monitoring-debugging
github/awesome-copilot
312
本指南旨在提供系统化的Qdrant生产环境性能诊断流程。它详细指导用户如何排查三大核心问题：优化器卡死、内存占用过高（OOM）以及查询延迟慢。通过检查关键指标和API端点，帮助运维和开发人员快速定位性能瓶颈，确保系统稳定运行。
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