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USB设备连接历史分析
analyzing-usb-device-connection-history
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
77
这是一项数字取证技术,用于调查可移动存储设备的连接历史。它通过深度解析Windows注册表(如USBSTOR、MountedDevices)、事件日志和SetupAPI日志中的关键数据,追踪设备连接和使用时间线,是识别数据外泄或内部威胁的关键证据链。
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AWS云日志异常检测
detecting-aws-cloudtrail-anomalies
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
482
本技能利用boto3分析AWS CloudTrail日志,建立正常API调用行为的统计基线。它可以检测出异常的API调用模式,例如新来源、地理位置异常或高频使用,从而识别出凭证泄露、权限提升或内部威胁,为安全调查和威胁狩猎提供详细报告。
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内部数据泄露检测与分析
detecting-insider-data-exfiltration-via-dlp
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
141
本技能提供结构化流程和Python代码示例,用于检测内部数据泄露行为。通过建立用户行为基线和进行统计异常分析,它分析端点、云存储和邮件日志中的异常模式。适用于安全运营中心(SOC)进行内部威胁调查、DLP违规监控和构建高级行为分析规则。
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检测内部威胁行为
detecting-insider-threat-behaviors
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
118
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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基于UEBA的内部威胁检测
detecting-insider-threat-with-ueba
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
187
本技能实现了用户和实体行为分析(UEBA),用于检测复杂的内部威胁。它利用Elasticsearch/OpenSearch构建行为基线,从认证、文件访问和网络等多源日志中学习正常模式。通过计算异常分数和进行同伴组分析,能够识别出数据外泄、特权滥用或未授权访问等行为异常。
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部署邮件目标威胁防护
implementing-mimecast-targeted-attack-protection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
440
本指南详细介绍了Mimecast目标威胁保护(TTP)的部署流程。该功能套件旨在防御高级网络钓鱼、鱼叉式网络钓鱼和商业邮件欺诈(BEC)攻击,通过整合URL保护、附件沙箱、身份冒用保护和内部邮件保护四大核心模块,帮助用户建立强大的邮件安全防御体系。
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内部威胁指标调查
investigating-insider-threat-indicators
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
202
本技能为安全运营中心(SOC)提供了一个结构化的多源调查流程,用于侦查潜在的内部威胁。它通过关联SIEM、DLP、EDR和HR数据,来检测数据泄露尝试(包括云端、USB和邮件)、未经授权的访问模式以及政策违规,特别适用于处理离职员工或可疑数据窃取事件,帮助构建完整的调查时间线。
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部署欺骗技术增强检测能力
performing-deception-technology-deployment
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
377
本技能指导如何部署蜜罐、蜜令牌和诱饵系统等欺骗技术,用于安全运营中心(SOC)。其主要目的是在攻击者绕过边界防御后,通过监控横向移动、凭证滥用和内部侦察等行为,提前发现威胁。这为威胁狩猎和事件响应提供了高保真、极低误报率的预警机制。
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内部威胁调查流程指南
performing-insider-threat-investigation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
259
本技能提供一套完整的内部威胁调查流程指南。它详细涵盖了从接收指控、获取法律授权、到收集DLP日志、进行端点取证、分析用户行为异常,直至重建活动时间线的全过程。适用于处理员工滥用权限、数据外泄或内部作恶的情景。
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用户行为分析与异常检测
performing-user-behavior-analytics
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
297
本技能执行用户和实体行为分析(UEBA),通过建立行为基线和统计分析模型,检测异常用户活动。它可以识别“不可能旅行”、异常登录模式、特权滥用等行为,帮助安全运营中心(SOC)团队及时发现被盗账户或内部威胁。
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