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云环境加密货币挖矿检测
detecting-cryptomining-in-cloud
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
161
本指南为安全团队提供了一套全面的检测方案,用于发现和响应云环境(AWS, Azure)中的未经授权的加密货币挖矿行为。它通过结合成本异常检测、计算资源利用率监控、GuardDuty安全警报以及VPC/流量日志分析等多个信号源,来识别和阻止资源劫持和可疑的挖矿活动。
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检测DLL侧加载攻击
detecting-dll-sideloading-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
277
本指南用于检测DLL侧加载攻击。攻击者会利用此方法将恶意DLL放置在合法应用程序附近,劫持其执行流程。本方法适用于威胁狩猎和事件响应,通过监控系统调用、验证数字签名和分析文件路径异常来识别潜在的APT持久化威胁。
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DNS流量分析:数据外泄检测
detecting-dns-exfiltration-with-dns-query-analysis
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
197
本技能提供一套全面的DNS数据外泄检测框架。它通过分析DNS日志中的异常模式,如高香农熵、超长子域名、异常查询频率以及TXT/CNAME记录滥用等,有效识别攻击者利用DNS隧道传输窃取数据的行为。适用于安全运营中心和威胁分析师。
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利用Zeek检测DNS数据外泄
detecting-exfiltration-over-dns-with-zeek
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
249
本技能旨在提供一套检测数据通过DNS隧道外泄的方法。通过分析Zeek生成的dns.log文件,系统计算子域名的香农熵,并监测异常长的标签和过多的唯一子域名。这对于安全运营中心(SOC)分析人员识别绕过传统安全控制的恶意隧道工具至关重要。
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检测无文件恶意软件与持久化技术
detecting-fileless-malware-techniques
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
233
本工具旨在检测和分析在内存中运行的无文件恶意软件技术。它专注于识别利用LOLBins(如PowerShell, WMI等)、WMI事件订阅和注册表载荷等高级持久化机制的威胁,无需写入传统文件。适用于专业的威胁狩猎和深度取证分析。
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检测金票假造:Kerberos安全分析
detecting-golden-ticket-forgery
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
256
本技能用于检测Kerberos中的“金票”攻击,这是一种高级威胁,涉及伪造域内访问票据。通过分析Windows事件ID 4769,重点查找RC4加密降级、异常票据生命周期和TGS/TGT请求的不一致性。适用于安全运营中心(SOC)分析师和威胁搜寻人员,用于利用SIEM平台加强凭证窃取检测能力。
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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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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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检测生活化利用攻击(LOLBin)
detecting-living-off-the-land-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
204
本技能专注于利用高级威胁检测技术,识别合法Windows系统二进制文件(LOLBins)被恶意滥用的行为。通过监控进程创建、命令行参数和网络活动,用于发现文件less和生活化利用攻击。适用于构建SIEM/EDR规则、进行威胁狩猎和加固端点安全策略。
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检测本地二进制文件滥用行为
detecting-living-off-the-land-with-lolbas
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
346
本技能提供了一套完整的检测生活在土地上(LOLBAS)恶意工具滥用的框架,可识别certutil、regsvr32等系统工具被恶意利用的行为。它结合了Sysmon和Windows事件日志的进程遥测数据、Sigma规则匹配以及父子进程异常分析,适用于安全运营中心(SOC)分析师和威胁猎手,以应对规避传统安全控制的复杂攻击。
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使用Sysmon检测恶意计划任务
detecting-malicious-scheduled-tasks-with-sysmon
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
144
本技能提供了一套检测通过恶意计划任务实现持久化和横向移动的方法论。它利用Sysmon事件ID和Windows安全事件,关联进程创建、任务文件写入和任务注册详情,适用于威胁狩猎和构建T1053.005检测规则。
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