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使用Rekall提取内存取证证据
extracting-memory-artifacts-with-rekall
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
459
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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Docker守护进程安全加固指南
hardening-docker-daemon-configuration
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
415
本指南提供了全面的Docker守护进程安全加固步骤,涵盖了用户命名空间重映射、禁用容器间通信、配置TLS认证和实现Rootless模式。部署这些安全控制措施,可以有效减小攻击面,防止容器逃逸和权限提升,确保容器环境安全合规。
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基于CIS基准的Linux端点加固
hardening-linux-endpoint-with-cis-benchmark
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
439
本技能旨在自动化加固Linux终端设备(如Ubuntu、RHEL等),遵循CIS基准推荐的最佳实践。它系统性地加固了多个安全层面,包括文件系统配置、网络参数(sysctl)、SSH服务、用户访问控制和审计日志(auditd)。此工具对于满足PCI DSS、HIPAA和SOC 2等严格的行业合规性要求至关重要。
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使用CIS标准加固Windows端点
hardening-windows-endpoint-with-cis-benchmark
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
357
本技能指导用户使用CIS基准测试,为Windows终端(如Win10/11和Server 2019/2022)进行系统安全加固。流程涵盖了从组策略配置(GPO)到账户策略、审计日志和防火墙设置的全套安全基线建立过程,适用于满足PCI DSS、HIPAA等行业合规性要求,帮助用户大幅降低攻击面。
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假设驱动的持久威胁狩猎
hunting-advanced-persistent-threats
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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Cobalt Strike信标网络检测
hunting-for-cobalt-strike-beacons
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
445
该技能指导威胁研究人员如何检测Cobalt Strike命令与控制(C2)信标。它利用高级网络取证技术,包括分析默认TLS证书序列号、JA3/JA3S/JARM指纹、信标抖动和HTTP流量模式匹配。通过关联Zeek日志、Suricata规则和Python PCAP分析,识别可疑的C2通信。
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搜索系统内置恶意利用(LOLBins)
hunting-for-living-off-the-land-binaries
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
361
提供一套系统化的进阶威胁狩猎流程,用于主动发现攻击者滥用操作系统内置工具(LOLBins)的行为。该方法适用于调查文件型恶意软件、规避传统安全检测,并结合EDR/SIEM日志分析,以识别隐蔽的攻击链和异常行为。
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计划任务持久性狩猎指南
hunting-for-scheduled-task-persistence
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130
这是一份结构化的指南,用于主动狩猎利用Windows计划任务(T1053)建立持久性后门的攻击者。它概述了所需的先决条件(如EDR、SIEM和Sysmon),并提供了一个完整的狩猎工作流,指导用户从假设制定、数据查询到威胁关联,以检测可疑的任务创建、异常的定时模式及攻击者的TTP。
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查找启动文件夹持久化机制
hunting-for-startup-folder-persistence
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
247
用于检测攻击者利用Windows启动文件夹建立的持久化机制(T1547.001)。系统通过实时监控启动目录,并分析文件元数据和可疑文件类型,帮助安全分析师发现潜在的恶意植入物和未经授权的自启动程序。
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异常网络连接威胁狩猎
hunting-for-unusual-network-connections
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
405
该方法提供了一套主动检测机制,用于分析出站网络流量,旨在发现潜在的恶意活动。通过识别罕见的连接目标、非标准端口或异常的连接频率,可以有效定位指挥与控制(C2)通信或数据泄露的迹象。
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使用AppLocker实现应用白名单
implementing-application-whitelisting-with-applocker
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
259
本技能指导如何使用Windows AppLocker实现应用白名单机制,从而严格限制端点上未经授权的软件执行。通过强制执行应用程序控制策略,它可以有效阻止恶意软件、非法工具和影子IT的运行,是满足PCI DSS、NIST等严格合规性要求的关键安全措施,能够显著降低整体攻击面。
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AWS配置规则合规性监控
implementing-aws-config-rules-for-compliance
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
256
本技能指导如何为AWS资源建立持续的合规性监控机制。内容涵盖部署与CIS、PCI DSS等行业标准对齐的托管和自定义Config规则。工作流程包括配置记录、利用SSM实现自动化修复,并通过AWS Organizations跨账户聚合合规数据,适用于安全审计和构建云环境的防御护栏。
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