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DNS日志分析：检测数据泄露与C2

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
291
本技能用于分析DNS查询日志，以检测通过DNS隧道、DGA或隐蔽的C2通道进行的复杂数据泄露攻击。它利用熵值分析、查询量异常检测和子域名长度分析等高级技术，帮助安全运营中心（SOC）识别出绕过传统网络安全控制的威胁。
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使用Ghidra分析Go语言恶意软件

analyzing-golang-malware-with-ghidra
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
409
本技能提供了一套完整的Go语言恶意软件逆向工程工作流，使用Ghidra进行分析。它专注于处理Go独特的二进制结构，如非空终止字符串、pclntab元数据以及剥离二进制中的函数名恢复，帮助安全分析师进行威胁情报和事件响应。
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妥协指标威胁分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
500
本技能用于对IOC（如IP地址、域名、文件哈希）进行多源威胁情报分析。通过查询VirusTotal、AbuseIPDB、MISP等系统，评估指标的恶意程度、所属威胁活动，并确定阻断或监控的优先级，是安全事件响应和威胁溯源的关键步骤。
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K8s审计日志安全分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
144
用于解析Kubernetes API服务器审计日志，检测如进入Pod、访问Secret、RBAC权限提升、特权Pod创建等关键安全事件。适用于安全运营中心（SOC）进行安全事件调查和构建威胁检测规则。
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恶意PDF文档静态分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
387
本指南详细介绍了如何对可疑的PDF附件进行静态取证分析。通过使用peepdf、pdfid等专业工具，可以深入挖掘并提取PDF中嵌入的JavaScript代码、shellcode和可疑对象。适用于处理钓鱼邮件附件或进行恶意文档的深度取证调查，以发现攻击载荷和威胁指标。
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使用Cuckoo沙盒进行恶意软件分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
136
本技能用于在高度隔离的Cuckoo沙盒环境中执行恶意软件样本，以安全地观察其完整的运行时行为。它可以捕获进程创建、文件系统修改、注册表变动、网络通信和关键API调用等细节，并生成详细的恶意行为报告和威胁情报，用于恶意软件分类和威胁溯源。
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使用Malpedia分析恶意软件家族关系

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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Autoruns自动化恶意软件持久性分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了一套完整的恶意软件持久性分析流程。通过自动化脚本调用Autoruns工具，系统扫描Windows系统上数百个自启动扩展点（ASEPs），包括注册表、服务和计划任务。它能够标记出未签名文件、可疑路径或危险的命令行为，是进行安全事件响应和威胁狩猎的关键技术。
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恶意软件沙箱逃避技术分析

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388
本技能用于分析恶意软件行为报告，旨在检测恶意程序用来逃避沙箱检测的反分析技术。涵盖包括时间检查、虚拟机指纹识别、用户交互行为分析等多个层面，帮助安全分析师和威胁猎手理解恶意软件的真实能力。
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使用LiME和Volatility进行内存取证分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
472
本技能指导用户如何对受感染的Linux系统执行内存取证。首先使用LiME模块采集内存镜像，然后利用Volatility 3框架分析该镜像，提取进程列表、网络连接、Bash历史记录、加载内核模块等关键证据，是安全事件响应和威胁狩猎的核心技术。
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恶意软件网络隐蔽信道分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
432
该工具用于检测和分析恶意软件利用的网络隐蔽通信信道。它专注于识别网络流量中的异常行为，例如DNS隧道、ICMP数据外泄以及HTTP协议滥用，这些行为通常用于恶意软件的命令与控制（C2）和数据窃取。适用于安全事件响应、威胁狩猎和构建高级网络检测规则。
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恶意网络流量分析指南

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
117
本指南提供了一套完整的恶意软件网络流量分析方法。使用Wireshark、Zeek、Suricata和Python等工具，分析PCAP文件，旨在识别C2通信、数据外泄通道、DGA行为和周期性心跳包（Beaconing），是进行安全取证和网络威胁检测的必备技能。
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