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网络战役归因证据分析
analyzing-campaign-attribution-evidence
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
311
该技能提供系统化的网络战役归因分析框架。它涉及收集、加权和关联多样化的证据指标,包括基础设施重叠、战术技术流程(TTP)一致性、恶意代码相似性及运营模式,以确定网络攻击事件的责任方。通过应用如竞争假设分析(ACH)等结构化方法,构建可信度加权的评估报告,大幅提升威胁情报的精确度。
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云存储访问模式分析
analyzing-cloud-storage-access-patterns
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
85
该工具用于检测AWS S3、GCS和Azure等主流云存储平台的异常访问模式。通过分析云审计日志,能够识别出关键的安全威胁,例如非工作时间的大批量数据下载、API调用激增、来源IP地址异常变化等,从而利用统计基线和时间序列异常检测技术,协助进行主动威胁狩猎和安全事件调查。
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Cobalt Strike信标配置分析
analyzing-cobalt-strike-beacon-configuration
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
287
本工具用于安全事件响应和威胁狩猎,能够从PE文件或内存转储中提取Cobalt Strike信标的关键配置信息。包括C2服务器地址、可塑性C2配置文件、水印以及通信参数。分析这些数据对于绘制攻击者基础设施和制定防御规则至关重要。
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网络攻击链分析
analyzing-cyber-kill-chain
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
223
本技能用于进行事件后分析,依据网络攻击链模型(Kill Chain)分析入侵活动。它能识别攻击者已完成的攻击阶段、防御的成功或失败点,并帮助专业人员构建防御深度,从而生成详细的漏洞报告、威胁情报和安全改进路线图。
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Docker容器取证分析
analyzing-docker-container-forensics
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
342
本指南提供了完整的Docker容器取证工作流,用于调查被攻陷的容器。它指导专家分析容器镜像层、卷、日志、运行时产物和宿主机配置,从而识别恶意活动、权限提升尝试和安全漏洞,是事件响应中的关键工具。
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使用Ghidra分析Go语言恶意软件
analyzing-golang-malware-with-ghidra
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
409
本技能提供了一套完整的Go语言恶意软件逆向工程工作流,使用Ghidra进行分析。它专注于处理Go独特的二进制结构,如非空终止字符串、pclntab元数据以及剥离二进制中的函数名恢复,帮助安全分析师进行威胁情报和事件响应。
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妥协指标威胁分析
analyzing-indicators-of-compromise
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
500
本技能用于对IOC(如IP地址、域名、文件哈希)进行多源威胁情报分析。通过查询VirusTotal、AbuseIPDB、MISP等系统,评估指标的恶意程度、所属威胁活动,并确定阻断或监控的优先级,是安全事件响应和威胁溯源的关键步骤。
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K8s审计日志安全分析
analyzing-kubernetes-audit-logs
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
144
用于解析Kubernetes API服务器审计日志,检测如进入Pod、访问Secret、RBAC权限提升、特权Pod创建等关键安全事件。适用于安全运营中心(SOC)进行安全事件调查和构建威胁检测规则。
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Linux审计日志入侵检测
analyzing-linux-audit-logs-for-intrusion
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
154
本指南详细介绍了如何利用Linux审计框架(auditd)进行深度安全监控。它指导用户配置规则,以追踪敏感文件访问、权限提升、进程注入等关键行为。通过ausearch和aureport工具,安全人员可以高效地查询和总结日志,从而进行完整的事件响应和安全审计。
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使用Autoruns自动化恶意软件持久性分析
analyzing-malware-persistence-with-autoruns
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
433
本技能提供了一套完整的恶意软件持久性分析流程。通过自动化脚本调用Autoruns工具,系统扫描Windows系统上数百个自启动扩展点(ASEPs),包括注册表、服务和计划任务。它能够标记出未签名文件、可疑路径或危险的命令行为,是进行安全事件响应和威胁狩猎的关键技术。
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Volatility内存取证指南
analyzing-memory-dumps-with-volatility
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
253
使用 Volatility 分析内存镜像,识别注入代码、隐藏进程、网络连接与凭证等痕迹,辅助内存取证与事件响应。
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使用LiME和Volatility进行内存取证分析
analyzing-memory-forensics-with-lime-and-volatility
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
472
本技能指导用户如何对受感染的Linux系统执行内存取证。首先使用LiME模块采集内存镜像,然后利用Volatility 3框架分析该镜像,提取进程列表、网络连接、Bash历史记录、加载内核模块等关键证据,是安全事件响应和威胁狩猎的核心技术。
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