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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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端点日志LOLBins滥用行为检测

hunting-for-lolbins-execution-in-endpoint-logs
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
128
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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计划任务持久性狩猎指南

hunting-for-scheduled-task-persistence
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
130
这是一份结构化的指南，用于主动狩猎利用Windows计划任务（T1053）建立持久性后门的攻击者。它概述了所需的先决条件（如EDR、SIEM和Sysmon），并提供了一个完整的狩猎工作流，指导用户从假设制定、数据查询到威胁关联，以检测可疑的任务创建、异常的定时模式及攻击者的TTP。
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影副本删除行为溯源

hunting-for-shadow-copy-deletion
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
424
本指南旨在指导安全专家主动搜寻影副本删除的异常活动。通过监控vssadmin、wmic和PowerShell等命令的使用，可以有效地检测出勒索软件或攻击者执行的反取证行为，尤其适用于事件响应和威胁狩猎场景。
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检测可疑计划任务

hunting-for-suspicious-scheduled-tasks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
173
这是一个全面的威胁狩猎指南，用于检测利用Windows计划任务（T1053.005）实现的对手持久化和执行机制。内容覆盖了分析任务创建事件、可疑属性、异常触发器以及与进程执行日志的关联分析。适用于进行主动威胁狩猎的事件响应人员和安全分析师。
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账户操纵威胁狩猎

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
404
本技能旨在指导安全分析师进行威胁狩猎，检测账户操纵（T1098）行为。通过分析Windows安全事件日志，它可以发现影子管理员、可疑的组权限变更、SID历史注入和凭证修改等异常活动，是进行事件响应和构建检测规则的关键步骤。
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异常网络连接威胁狩猎

hunting-for-unusual-network-connections
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404
该方法提供了一套主动检测机制，用于分析出站网络流量，旨在发现潜在的恶意活动。通过识别罕见的连接目标、非标准端口或异常的连接频率，可以有效定位指挥与控制（C2）通信或数据泄露的迹象。
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发现异常Windows服务安装

hunting-for-unusual-service-installations
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117
本技能用于安全威胁狩猎，通过解析Windows系统事件日志（Event ID 7045），检测可疑的服务安装行为。它能够分析服务二进制路径、识别持久化痕迹，并将发现的攻击模式与MITRE ATT&CK框架关联，帮助安全分析师发现隐蔽的系统植入。
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Webshell活动威胁狩猎

hunting-for-webshell-activity
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154
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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Arkime网络流量分析

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472
本技能详细介绍了使用Arkime进行全包捕获的网络流量分析。用户可以通过Arkime API查询会话，下载PCAP数据，检测C2信标行为，并分析DNS、HTTP和TLS流量中的异常模式。适用于网络安全监控、威胁情报和专业取证调查。
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Python 网络流量基线构建

implementing-network-traffic-baselining
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124
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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Osquery 端点监控部署指南

implementing-osquery-for-endpoint-monitoring
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
291
自动部署 osquery 定时查询，持续监控端点的进程、网络监听、文件完整性与持久化机制，生成配置与差异日志，分析异常并输出安全调查报告。
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