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VirusTotal 哈希情报增强
performing-malware-hash-enrichment-with-virustotal
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
319
通过 VirusTotal API v3 查询恶意文件哈希,获取检测率、沙箱行为、YARA 匹配、关联情报等内容,辅助安全团队完成告警分级、IOC 验证与响应流程。
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粘贴站点凭证监控
performing-paste-site-monitoring-for-credentials
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
85
自动爬取Pastebin、Gist等粘贴站点,结合关键字和正则识别凭证、API密钥等敏感内容并触发告警,帮助安全团队在数据扩散前快速响应。
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紫队协同演练验证
performing-purple-team-exercise
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
226
通过 MITRE ATT&CK 场景协调红队攻击与蓝队检测,实时验证告警、锻炼分析师、记录漏洞并跟进补救,适合 SOC 检测能力复审与强化。
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安全事件分级手册
triaging-security-incident-with-ir-playbook
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
279
引导SOC分析员按流程处理安全告警:接收确认、丰富情报、判定类别、打分评级、启动响应手册并调度团队,保证快速且可复用的事件响应。
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安全事件分级处置
triaging-security-incident
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
325
指导安全运营团队依照 NIST SP 800-61r3 与 SANS PICERL 框架为 SIEM/EDR 告警做初步分类、严重程度评估、补充情报并按等级转交响应队伍。
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证书透明度日志审计
auditing-tls-certificate-transparency-logs
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
89
通过crt.sh与RFC 6962接口持续监听证书透明度日志,识别未经授权的签发、跟踪CA行为、挖掘子域并对可疑TLS证书发出告警,适用于自有域名的安全监控。
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勒索软件诱饵文件监控
deploying-decoy-files-for-ransomware-detection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
260
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。
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NTLM 中继检测与关联
detecting-ntlm-relay-with-event-correlation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
392
通过分析 Windows 安全事件4624(LogonType 3)、IP到主机名匹配、SMB/LDAP签名审核及NTLM降级迹象等日志,识别NTLM中继和Responder/PetitPotam攻击,辅助SIEM实现关联与告警。
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勒索软件加密行为侦测
detecting-ransomware-encryption-behavior
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
213
实时监控熵值激增、文件 I/O 和行为特征,识别勒索软件式加密轨迹并在蔓延前触发告警和响应。
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网络金丝雀令牌告警
implementing-canary-tokens-for-network-intrusion
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
321
在企业网络中部署 DNS、HTTP 与 AWS API Key 金丝雀令牌,并结合 Slack/Teams/邮件等 webhook 实时告警,帮助团队捕捉未授权访问与横向移动行为。
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AWS Detective 云原生威胁追踪
performing-cloud-native-threat-hunting-with-aws-detective
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
169
利用 AWS Detective 的行为图、GuardDuty 关联告警与自动实体时间线,在 IAM 用户、EC2 实例和 IP 地址等维度上快速识别云原生环境中的威胁并支撑事件调查。
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Monte Carlo 数据防护
monte-carlo-prevent
sickn33/antigravity-awesome-skills
459
在修改 dbt 模型或 SQL 管道前,先展现 Monte Carlo 的数据观测上下文(表健康、血缘、告警、监控即代码),帮助开发者评估风险再动手。
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