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Cobalt Strike信标网络检测

hunting-for-cobalt-strike-beacons
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
444
该技能指导威胁研究人员如何检测Cobalt Strike命令与控制(C2)信标。它利用高级网络取证技术，包括分析默认TLS证书序列号、JA3/JA3S/JARM指纹、信标抖动和HTTP流量模式匹配。通过关联Zeek日志、Suricata规则和Python PCAP分析，识别可疑的C2通信。
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网络C2信标检测与溯源

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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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数据外泄行为检测

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了数据外泄（Data Exfiltration）的威胁狩猎方法。通过分析网络流量、DNS查询和云存储上传，旨在检测不正常的数据流、DNS隧道和加密通道滥用，是安全事件响应和防止数据丢失的关键技术。
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发现数据外泄前的暂存活动

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导安全分析师发现数据暂存行为，这是数据外泄的关键前兆。它通过监控压缩工具（如7-Zip、RAR）的使用、异常的文件合并模式以及写入临时或隐藏目录的活动，利用EDR和进程遥测数据进行检测。适用于主动威胁狩猎和增强T1074检测覆盖率。
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检测DCSync攻击事件日志

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南提供检测DCSync攻击的方法，通过分析Windows事件ID 4662，识别来自非域控制器账户的未经授权的域复制请求。适用于安全事件响应和威胁狩猎，旨在防止凭证被盗。
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MFT分析：检测文件时间戳篡改

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能用于通过分析NTFS主文件表（MFT）条目来检测反取证时间戳篡改（Timestomping）。其核心原理是比较$STANDARD_INFORMATION和$FILE_NAME两个属性的时间戳差异。当两个时间戳出现不一致时，强烈暗示文件已被恶意篡改，是进行高级威胁狩猎和数字取证分析的关键技术。
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搜索DNS持久化机制

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本技能指导安全分析师进行高级威胁搜寻，重点检测基于DNS的持久化机制。它通过分析被动DNS历史、区域文件审计和API数据（如SecurityTrails），识别未经授权的记录修改、子域劫持和DNS劫持企图。适用于SOC分析师和威胁搜寻人员。
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检测域前置C2流量

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本技能用于检测域前置（Domain Fronting）攻击，这是一种攻击者用于伪装C2流量的高级技术。它通过分析代理/网关日志中TLS SNI字段和HTTP Host头部的差异，并结合pyOpenSSL进行深度证书检查，帮助安全团队发现复杂的网络威胁。
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WMI横向移动威胁狩猎

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本技能专用于检测基于WMI（Windows Management Instrumentation）的横向移动攻击。通过分析Windows事件日志（如4688）和Sysmon日志，识别由WmiPrvSE.exe进程触发的异常子进程、可疑命令列以及WMI事件订阅的持久化痕迹，帮助安全分析师进行深度威胁狩猎和安全事件调查。
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云原生环境持久化技术狩猎

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这是一份关于主动狩猎对手利用合法云服务技术（如Azure, AWS, GCP, SaaS）进行攻击的指南。它重点关注那些利用正常云功能建立C2、数据暂存和数据外泄的行为，是应对现代云安全威胁的重要方法。
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搜索系统内置恶意利用（LOLBins）

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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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端点日志LOLBins滥用行为检测

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这是一项威胁狩猎技能，用于检测攻击者利用“生活在土地上”的二进制程序（LOLBins）。通过分析详细的端点进程创建日志，可以识别出使用合法Windows系统二进制文件（如certutil, mshta等）进行文件less攻击或防御规避的异常执行模式，对提升对抗高级威胁（APT）的检测能力至关重要。
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