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恶意软件IOC提取

extracting-iocs-from-malware-samples

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

从恶意样本提取文件哈希、网络域名/IP、主机路径、注册表、互斥体等IOC，以便共享情报并生成检测规则、签名或防护黑名单。

勒索软件诱捕部署

implementing-honeypot-for-ransomware-detection

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

部署诱捕共享、金丝雀文件和 Thinkst Canary 设备，通过欺骗告警在文件访问或修改初期识别勒索软件活动，作为现有EDR/SIEM的高置信度补充。

STIX 2.1 威胁信息共享

implementing-security-information-sharing-with-stix2

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

通过 stix2 和 TAXII 2.1 构建指标、恶意软件、战役和关联对象，并打包发布至下游 SIEM/SOAR，实现结构化威胁情报的自动化交换与共享。

恶意软件IOC提取指南

performing-malware-ioc-extraction

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

该技能分析恶意软件提取文件哈希、C2域名、IP、URL、注册表及行为性IOC，结合PE静态分析、沙箱动态执行、YARA规则与STIX 2.1 格式，供安全评估或事件响应共享线索。

勒索软件诱饵文件监控

deploying-decoy-files-for-ransomware-detection

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

在高价值共享和终端部署诱饵文件，通过监控工具侦测其被勒索软件篡改或加密，快速触发告警，提升检测准确性并验证响应流程。

游戏技术细节搜索

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EverMind-AI/EverOS

本指南提供了一种识别特定电子游戏的高级搜索技巧。它强调利用高度具区分度的技术细节，例如特定的游戏平台（如DOS、NES、PS4）、发行方式（共享软件）、游戏引擎、游戏时代和特定网站的评级分数。通过组合多个约束条件（平台+时代+细节），用户可以极大地缩小搜索范围，甚至定位到游戏中特定的开发者或艺术家。

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