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恶意网络流量分析指南

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
58
本指南提供了一套完整的恶意软件网络流量分析方法。使用Wireshark、Zeek、Suricata和Python等工具，分析PCAP文件，旨在识别C2通信、数据外泄通道、DGA行为和周期性心跳包（Beaconing），是进行安全取证和网络威胁检测的必备技能。
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Wireshark网络流量分析与取证

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能是使用Wireshark和tshark进行的深度数据包检测和网络取证指南。它用于事件响应和网络安全调查，帮助用户捕获、过滤和分析网络数据包，以识别恶意命令与控制流量、诊断协议问题、提取攻击指标（IOCs）和重构数据泄露路径。适用于安全规则验证和网络异常分析。
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PDF恶意文件静态分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本套工具提供PDF文件的深度静态恶意分析能力。利用PDFiD、pdf-parser等专业工具，可在不打开或渲染文件的情况下，识别PDF中嵌入的恶意结构，如JavaScript代码、Shellcode、自动触发动作和漏洞利用载荷。是安全分析师进行威胁预检、取证调查和评估可疑附件攻击向量的关键手段。
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Linux持久化机制分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能用于安全事件响应和威胁狩猎。它能系统地扫描Linux系统中的多种持久化机制（如crontab、systemd服务、环境变量劫持等），并通过关联auditd日志，重建攻击者维持访问权限的完整安装时间线，以发现隐藏的后门。
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勒索软件网络指标检测

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能用于分析Zeek conn.log和NetFlow数据，旨在检测勒索软件的复杂网络活动。具体包括识别C2命令与控制信标（beaconing）、异常的大数据外泄流、对TOR节点连接以及可疑的DNS行为，是进行威胁狩猎和安全事件调查的关键工具。
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使用Splunk分析安全日志

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能利用Splunk和SPL语言，指导用户对安全事件进行深入的取证分析。它涵盖了跨越Windows事件日志、防火墙、代理记录和Sysmon日志等多个源的日志关联和时间线重建，是进行安全事件调查和威胁狩猎的核心技能。
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供应链恶意软件分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能旨在提供一套结构化的分析流程，用于调查复杂的供应链攻击。核心功能包括对恶意篡改的软件更新包、被攻陷的构建流水线和依赖库进行深度分析。通过进行二进制文件对比、代码签名验证和异常检测，帮助安全分析师识别入侵路径和全面的安全漏洞范围，适用于安全事件响应和威胁狩猎。
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威胁指标收集与分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能包提供了一个系统化的框架，用于在安全事件发生前后收集、分类和富集威胁指标（IOCs）。它涵盖了网络、主机、邮件等多种来源的证据，并使用STIX/TAXII标准格式化数据，支持威胁情报的共享、安全系统（SIEM/EDR）的自动化防御构建与阻断。
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开源情报收集与威胁分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
353
本技能提供了一套全面的开源情报（OSINT）收集和综合方法，用于调查威胁行为者、恶意基础设施和攻击活动。它利用公共数据源、被动侦察工具（如WHOIS、证书透明日志）以及专业平台（如Maltego、Shodan），来绘制对手的背景信息，并为授权的红队评估进行预先情报收集。所有操作均强调被动性，以确保合法性和安全。
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基于OSINT的外部侦察与足迹绘制

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
135
本技能指导用户如何利用开源情报（OSINT）进行被动外部侦察。它旨在描绘目标组织的完整数字足迹，包括枚举子域名、分析DNS记录、挖掘证书透明日志、收集社交媒体和泄露的凭证。适用于渗透测试的规划阶段、资产摸底或社交工程准备，且不会主动触碰目标系统。
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使用Volatility进行内存取证分析

conducting-memory-forensics-with-volatility
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
219
本指南详细介绍了使用Volatility 3进行内存取证的完整流程。覆盖了从捕获原始内存转储文件到分析进程、检测Rootkit、调查网络连接，以及提取凭证和代码注入等关键步骤。适用于网络安全事件响应中的内存分析任务。
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事故后经验教训分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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提供一套结构化的安全事件复盘流程，用于在安全事件完全解决后，进行无指责的总结。重点在于使用“5个为什么”等方法找出根本原因、计算关键指标（如平均检测时间MTTD），并生成可操作的改进措施，从而提升未来的事件响应能力和流程效率。
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