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生成结构化网络威胁报告

generating-threat-intelligence-reports
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
240
本技能指导撰写高质量、结构化的网络威胁情报报告。它根据目标受众（高管、安全运营团队、技术分析师）调整内容，生成战略、战术或运营级别的情报产品。适用于将原始收集数据转化为可操作的威胁简报或事件后评估报告，确保报告符合行业标准。
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分析凭证填充攻击行为

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供结构化的方法，用于通过分析认证日志来检测凭证填充攻击。它重点识别登录速度异常、高源IP多样性、密码喷洒模式以及失败登录的地理分布异常。适用于安全运营中心（SOC）进行威胁狩猎和构建账户接管检测规则。
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Webshell活动威胁狩猎

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南提供了一套主动检测公网服务器上Webshell植入的流程和方法。重点在于分析文件系统异常、从Web应用发起的可疑进程和非正常HTTP流量，适用于安全运营中心（SOC）在进行威胁狩猎、事件响应和红色/蓝色团队演练时使用。
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基于风险的SOC告警疲劳缓解

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了一套系统化的方法论，用于缓解安全运营中心（SOC）的告警疲劳问题。它指导用户通过实施基于风险的告警（RBA），将海量、低质量的阈值告警，转化为具有高价值、高上下文的风险评分。核心在于量化告警质量，通过分析真阳性/假阳性比率，系统性地调优检测规则，从而大幅提升分析师的警报处理效率。
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工控网络安全监控：拖格斯平台部署

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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用于部署和配置Dragos平台，实现工业控制系统（ICS/OT）的网络监控。该工具利用超过600种工业协议解析器，提供威胁检测、资产可见性管理和漏洞分析能力，帮助用户构建专业的OT安全运营中心（SOC），保护关键基础设施免受高级威胁攻击。
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MITRE ATT&CK检测覆盖映射

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本方法论为SOC团队提供了一个以对抗者为中心的评估框架，用于衡量安全检测能力。通过系统性地映射现有SIEM规则和数据源，可识别关键的检测漏洞，优先制定规则开发，并持续衡量安全运营中心的防御成熟度。
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Python 网络流量基线构建

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本技能指导使用历史 NetFlow/IPFIX 数据构建网络流量基线。利用 Python 的 pandas 库，计算小时/日分布、每主机指标和协议比例等详细统计档案。通过 z-score 和 IQR 方法检测异常，帮助安全运营中心（SOC）分析师识别数据外泄、心跳包等异常行为。
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工业控制系统事件响应手册

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本手册专为工业控制系统（ICS）和运行技术（OT）环境设计，提供了结构化的分阶段事件响应流程。它遵循SANS PICERL、IEC 62443和NIST标准，重点解决工业环境特有的安全关键挑战、过程可用性问题，以及在网络攻击（如勒索软件）中，IT安全、OT工程和运营团队之间所需的跨部门协调。
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工业控制系统OT网络流量分析

implementing-ot-network-traffic-analysis-with-nozomi
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本文档指导如何利用Nozomi Guardian传感器进行非侵入式的OT网络流量分析。它能够在不干扰关键工业控制系统（ICS）运行的前提下，实现全面的资产可见性、实时威胁检测和漏洞评估，是构建安全运营中心（SOC）和满足行业标准的关键步骤。
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工业控制系统补丁管理

implementing-patch-management-for-ot-systems
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本技能提供一套结构化的流程，用于在运营技术（OT）和工业控制系统（ICS）环境实施补丁管理。它解决了网络安全补丁应用与维持系统连续运行安全性和可用性之间的关键平衡问题。涵盖风险评估、兼容性测试、分阶段部署、维护窗口协调以及无法打补丁时的替代控制措施。
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安全混沌工程实施

implementing-security-chaos-engineering
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导如何实施安全混沌工程实验。通过在受控环境中故意降低或禁用安全控制措施（如WAF、防火墙或日志管道），来严格验证安全运营中心（SOC）的检测、告警和响应能力。用户将使用Python和boto3等工具，模拟系统故障场景，以评估系统的韧性和合规性。
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SIEM规则调优与误报减少

implementing-siem-use-case-tuning
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本技能提供一套系统化的方法，用于调优安全信息和事件管理（SIEM）的检测规则。通过分析历史告警数据、建立环境基线、创建白名单并统计调整规则阈值，可以大幅减少误报，提高安全运营的准确性和效率。
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