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使用Malpedia分析恶意软件家族关系
analyzing-malware-family-relationships-with-malpedia
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
272
本技能指导如何利用Malpedia API进行高级恶意软件情报分析。用户可以追踪恶意软件家族关系,分析变种演变,提取用于检测的YARA规则,并绘制与特定威胁行为者的关联图谱。适用于安全研究人员和SOC分析师构建威胁模型。
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使用MISP分析威胁态势
analyzing-threat-landscape-with-misp
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
65
本工具利用MISP平台对网络安全威胁态势进行全面分析。它可以查询事件统计、分析IOC类型分布(如IP、域名、哈希),识别主要的威胁行为者和恶意软件家族,并追踪时间趋势。适用于安全运营中心分析师进行事件响应、威胁狩猎和构建检测规则。
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对抗方基础设施追踪系统
building-adversary-infrastructure-tracking-system
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
165
该系统用于自动化追踪并绘制敌对威胁行为者的C2网络图谱。通过整合被动DNS、WHOIS数据、证书透明度和IP富集等多种数据源,实现基础设施的交叉引爆(Pivoting),帮助安全分析师发现共享托管模式、监控域名重用,并构建完整的威胁情报关系图谱。
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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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开源情报收集与威胁分析
collecting-open-source-intelligence
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
225
本技能提供了一套全面的开源情报(OSINT)收集和综合方法,用于调查威胁行为者、恶意基础设施和攻击活动。它利用公共数据源、被动侦察工具(如WHOIS、证书透明日志)以及专业平台(如Maltego、Shodan),来绘制对手的背景信息,并为授权的红队评估进行预先情报收集。所有操作均强调被动性,以确保合法性和安全。
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检测容器逃逸攻击
detecting-container-escape-attempts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
260
本技能用于检测容器逃逸攻击,即攻击者突破容器隔离限制,访问宿主机或其它容器的严重安全漏洞。通过实时监控系统调用、命名空间操作、敏感文件系统访问和特权行为,使用Falco等工具进行深度安全防御和威胁狩猎。
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检测凭证转储攻击技术
detecting-credential-dumping-techniques
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
269
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AD域控DCSync凭证窃取
detecting-dcsync-attack-in-active-directory
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
259
本技能是针对Active Directory域控安全威胁狩猎的指南。它指导用户重点监控Windows事件ID 4662,追踪非域控制器账户对AD域复制权限的异常访问。这类异常行为是DCSync攻击的关键指标,常被攻击者用来窃取域控哈希,实施凭证窃取和横向移动。
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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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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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网络C2信标检测与溯源
hunting-for-command-and-control-beaconing
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
453
本技能旨在通过分析网络流量日志(如DNS、代理和连接元数据),利用频率分析、抖动检测和信誉评分等技术,主动识别网络中被攻陷的设备,从而检测出与攻击者C2基础设施的周期性、恶意通信行为。适用于安全威胁狩猎和事件响应场景。
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搜索系统内置恶意利用(LOLBins)
hunting-for-living-off-the-land-binaries
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
360
提供一套系统化的进阶威胁狩猎流程,用于主动发现攻击者滥用操作系统内置工具(LOLBins)的行为。该方法适用于调查文件型恶意软件、规避传统安全检测,并结合EDR/SIEM日志分析,以识别隐蔽的攻击链和异常行为。
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