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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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使用DNSTwist分析变体域名和钓鱼攻击
analyzing-typosquatting-domains-with-dnstwist
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
209
该工具利用DNSTwist强大的域名变体生成引擎,用于检测各种类型的域名欺骗和品牌冒用。它能生成数千个潜在的相似域名(包括错别字和异形字符),并检查其DNS记录和网页内容相似度,帮助安全分析师和威胁猎手主动监控和发现针对组织的钓鱼和域名劫持威胁。
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USB设备连接历史分析
analyzing-usb-device-connection-history
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
77
这是一项数字取证技术,用于调查可移动存储设备的连接历史。它通过深度解析Windows注册表(如USBSTOR、MountedDevices)、事件日志和SetupAPI日志中的关键数据,追踪设备连接和使用时间线,是识别数据外泄或内部威胁的关键证据链。
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网络日志入侵分析
analyzing-web-server-logs-for-intrusion
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
494
本工具提供了一个全面的框架,用于分析Web服务器日志(Apache/Nginx)以检测各种安全威胁。它利用高级正则表达式匹配OWASP攻击签名,识别SQL注入、本地文件包含和目录遍历尝试,并进行行为分析以检测暴力破解和Web扫描器指纹。系统使用GeoIP丰富数据以进行源头归属,为SOC分析师生成优先级的报告。
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Windows Amcache取证分析
analyzing-windows-amcache-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
298
这是一个专业的数字取证工具,用于解析Windows Amcache.hve注册表数据。它可以提取关于程序执行历史、应用安装信息和驱动程序加载的关键证据。通过关联SHA-1哈希值和重建时间线,帮助调查人员确定系统上运行过的可执行文件,是进行事件响应和威胁检测的核心工具。
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IOC威胁情报自动富集
automating-ioc-enrichment
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
439
本技能旨在指导构建自动化工作流,用于利用多源威胁情报对原始的IOC(指标)进行自动富集。适用于集成到SOAR平台或Python管道中。通过自动查询VirusTotal、AbuseIPDB、MISP等多个数据源,可显著降低分析师的事件分诊时间,并标准化威胁上下文及置信度评分。
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对抗方基础设施追踪系统
building-adversary-infrastructure-tracking-system
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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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从威胁报告构建攻击模式库
building-attack-pattern-library-from-cti-reports
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231
该技能用于解析复杂的网络威胁情报报告(CTI),提取对手的攻击行为。它将这些行为精准映射至MITRE ATT&CK框架,并构建为标准化的STIX 2.1攻击模式库。最终生成检测规则模板,用于提升防御能力和安全架构设计。
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自动化恶意软件分析流水线
building-automated-malware-submission-pipeline
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
193
用于构建全面的自动化恶意软件分析流水线。该工具能从EDR和邮件网关等多个源头收集可疑文件,自动提交至沙箱和多引擎扫描器,并生成详细的威胁判定和IOCs。适用于需要扩大高容量恶意软件初筛和事件响应能力的安全运营中心(SOC)团队。
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使用Sentinel构建云端SIEM
building-cloud-siem-with-sentinel
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145
本技能指南详细介绍了如何使用Microsoft Sentinel构建云原生SIEM和SOAR平台。内容涵盖多云日志(AWS, Azure, GCP)的统一数据采集、撰写KQL高级检测查询进行威胁狩猎,以及利用Logic Apps实现自动化事件响应工作流,是复杂多云环境下的安全运营核心技能。
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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
299
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
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141
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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