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使用Splunk SPL构建安全检测规则
building-detection-rule-with-splunk-spl
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
98
本技能指导如何使用Splunk SPL编写高级的关联搜索规则。内容涵盖基于阈值、序列和异常检测等多种方法,用于在安全运营中心(SOC)环境中识别复杂的安全威胁,如暴力破解、横向移动和数据外泄,是提升SIEM检测能力的关键。
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Sigma规则生成与SIEM检测
building-detection-rules-with-sigma
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
168
本技能提供了一套完整的Sigma规则构建流程,用于生成跨越不同SIEM平台(如Splunk、Elastic、Sentinel)的通用检测规则。它帮助安全团队将威胁情报和MITRE ATT&CK战术技术转换为标准化的、可移植的检测逻辑,实现检测规则的自动化生成、校验,并映射到具体的SIEM查询语言。
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威胁情报自动化数据流集成
building-threat-intelligence-feed-integration
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
136
该技能旨在构建自动化流水线,用于摄取、标准化和运营化威胁情报(TI)。它连接了各种来源(如STIX/TAXII、开源和商业平台),并将指标(IOC)实时导入SIEM和安全工具。适用于SOC团队需要自动化整个IOC生命周期管理,以实现实时威胁检测的场景。
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云端安全事件响应指南
conducting-cloud-incident-response
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
307
本指南提供了针对AWS、Azure和GCP等主流云平台安全事件的全面响应流程。内容涵盖利用云原生日志进行威胁检测、身份凭证泄露的遏制策略、关键证据的采集与保留,以及对多种云攻击模式的深入调查步骤。
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全范围红队渗透测试
conducting-full-scope-red-team-engagement
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
199
模拟高级持续性威胁(APT)行为,覆盖整个网络攻击生命周期,从侦察到数据窃取。它不是简单的漏洞扫描,而是根据MITRE ATT&CK框架,评估目标组织在检测、预防和响应方面的综合防御能力,适用于目标导向和紫队演练。
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Windows事件日志配置与安全检测
configuring-windows-event-logging-for-detection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
417
本技能指导如何利用组策略和高级审计策略配置Windows事件日志。它旨在启用高保真度的安全事件记录,例如进程创建、登录/登出活动和对象访问。流程涵盖了优化日志大小和配置Windows事件转发(WEF),以便将数据集中传输到SIEM平台,用于高效的威胁检测和取证分析。
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QRadar安全事件关联分析
correlating-security-events-in-qradar
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
331
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
248
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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部署CrowdStrike EDR代理
deploying-edr-agent-with-crowdstrike
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
336
本技能用于指导在各类终端(Windows、macOS、Linux)上部署和配置CrowdStrike Falcon EDR代理。它涵盖了通过SCCM、Intune、GPO等多种方式进行静默安装,并详细指导了如何设置预防和响应策略。适用于新设备接入、增强威胁检测能力以及将Falcon数据与SIEM平台整合,支持专业的安全运营工作。
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异常认证模式检测
detecting-anomalous-authentication-patterns
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
219
该技能利用用户和实体行为分析(UEBA)、统计基线和机器学习模型,持续监控认证日志。可实时识别不可能旅行、凭证堆积、暴力破解和账户被盗用等高级威胁,是安全运营和身份访问管理的核心工具。
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API枚举和BOLA攻击检测
detecting-api-enumeration-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
213
本技能提供检测API枚举攻击的方法论和SIEM规则。它专注于识别攻击者通过顺序ID或可预测参数进行探测的行为,如BOLA和IDOR。适用于安全事件调查、威胁狩猎和加强API访问控制监控。
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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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