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开源情报威胁行为者画像分析
building-threat-actor-profile-from-osint
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
197
本技能提供了一个系统化的方法,利用开源情报(OSINT)构建全面的威胁行为者档案。它涵盖了从多个公开来源收集、关联和分析数据(如供应商报告、暗网论坛等)的过程,能够将对手的TTP映射到MITRE ATT&CK,评估动机,从而生成结构化的报告,用于主动防御和归因分析。
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威胁情报源聚合构建
building-threat-feed-aggregation-with-misp
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
255
本内容详细介绍了使用MISP平台构建威胁情报聚合系统。它涵盖了架构设计、如何从多个OSINT和商业源(如abuse.ch),汇集指标(IOCs),并利用Docker和Python API实现自动化关联、管理和分发,最终集成到SIEM和SOAR安全系统。
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威胁狩猎假设框架构建
building-threat-hunt-hypothesis-framework
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
201
本框架提供了一个系统化的威胁狩猎方法论,帮助安全分析师将威胁情报、攻击模式和环境数据转化为可验证的假设。它指导用户完成从假设制定、跨平台数据查询到深度关联分析的整个流程,实现主动威胁检测和安全范围评估。
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Splunk威胁情报增强管道构建
building-threat-intelligence-enrichment-in-splunk
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
440
本指南详细介绍了如何在Splunk企业安全中构建自动化威胁情报增强管道。通过利用威胁情报框架,用户可以从多种外部源(如TAXII、CSV、自定义API)摄取、标准化和关联指纹识别物(IOCs)。该流程使用KV Store集合和查找搜索,将关键威胁上下文丰富到原始安全事件中,从而显著加速安全运营中心(SOC)的事件响应和分析。
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使用MISP收集威胁情报
collecting-threat-intelligence-with-misp
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
244
本技能介绍如何使用MISP(恶意软件信息共享平台)收集和管理威胁情报。内容涵盖MISP的部署、配置多种威胁源(如TAXII、CSV),并利用PyMISP Python API进行编程自动化。它帮助用户构建完善的数据聚合流程,从而实现IOCs(指征)的自动化收集和关联分析,提升安全运营能力。
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QRadar安全事件关联分析
correlating-security-events-in-qradar
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能旨在指导安全运营中心(SOC)分析师和检测工程师,如何在IBM QRadar SIEM平台上关联复杂的、多阶段的网络攻击。内容涵盖使用AQL深入调查事件、构建自定义关联规则和进行跨源数据关联,帮助用户优化告警逻辑,显著提高对高级威胁的检测准确性。
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威胁活动关联与分析
correlating-threat-campaigns
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能用于关联分散的安全事件、IOCs和对手行为,分析跨时间线和跨组织的共同威胁活动。它能够识别统一的威胁战役,归因于共同的威胁行为体,并提取共享指标,从而显著提升检测能力。适用于跨组织威胁情报共享和构建完整的战役报告。
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检测凭证转储攻击技术
detecting-credential-dumping-techniques
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能专注于检测凭证转储技术,这是高级网络攻击者渗透后的关键阶段。它通过分析Sysmon事件ID 10、Windows安全日志和SIEM高级关联规则,精准识别从LSASS内存、SAM数据库和NTDS.dit文件中的凭证窃取行为,是安全分析师和威胁猎手进行事件响应和威胁狩猎的重要工具。
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检测金票攻击
detecting-golden-ticket-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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分析 Windows 安全 EVTX 日志,通过关联 4768、4624、4672 事件,识别超长 TGT、无成员变更的权限提升、域 SID 异常等金票迹象,并按时间线生成检测报告。
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检测内部威胁行为
detecting-insider-threat-behaviors
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了主动检测内部威胁行为的方法论。核心在于识别异常的数据访问、非工作时间活动、大规模文件外泄以及越权滥用等指标。通过关联EDR和SIEM平台的日志数据,安全团队可以缩小攻击范围,提高威胁检测的预警能力。
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企业网络横向移动检测
detecting-lateral-movement-in-network
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
145
本框架提供了一套用于检测企业网络中攻击者横向移动的完整方案。它详细介绍了如何利用网络流量分析(Zeek)、身份认证日志(Windows Event Logs, Kerberos)以及SIEM关联规则(Splunk, Elastic),来识别如Pass-the-Hash和远程桌面跳板等高级攻击技术,适用于威胁狩猎和安全工程人员构建检测流程。
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使用Splunk检测横向移动
detecting-lateral-movement-with-splunk
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
309
本指南提供了一套全面的威胁狩猎方法,用于检测网络环境中的攻击者横向移动。它利用Splunk SPL查询,结合Windows事件日志(如身份验证、SMB流量和Sysmon数据)进行分析。通过关联源到目的地的活动和异常的登录类型,用户可以主动追踪攻击者在初始系统入侵后的渗透路径,有效防御攻击行为。
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