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恶意软件分析
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受损主机易失证据采集
collecting-volatile-evidence-from-compromised-host
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
433
本指南详细介绍了在网络安全事件中,对受损主机进行易失证据采集的完整流程。遵循易失性顺序,在系统被隔离或关闭前,捕获内存转储、网络连接、运行进程和系统状态等关键数据,是进行根因分析、调查文件型恶意软件以及维护法律证据链的必要步骤。
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恶意软件事件响应流程
conducting-malware-incident-response
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
378
这是一个全面的、多阶段的企业级恶意软件事件响应框架。它覆盖了整个事件生命周期,包括检测、范围界定、隔离、深度分析(映射至MITRE ATT&CK)、彻底清除和系统恢复。该流程旨在提供结构化的指南,确保事件处理的完整性、可追溯性和合规性。
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解混淆恶意JavaScript代码
deobfuscating-javascript-malware
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
67
提供一套系统化的流程,用于分析和解混淆高度复杂的恶意JavaScript代码。该指南指导用户从网络钓鱼页面或Web窃取器中提取脚本,识别各种混淆技术(如Base64、Unicode转义、eval链),移除反分析保护机制,并逐步解码字符串层,从而揭示原始的恶意载荷,用于深入威胁情报和恶意软件分析。
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解混淆PowerShell恶意代码
deobfuscating-powershell-obfuscated-malware
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
86
适用于安全事件响应和恶意软件分析场景。本方法论旨在系统性地解混淆多层的PowerShell恶意代码。通过利用抽象语法树(AST)分析和动态执行追踪,可以揭示被Base64编码、字符串拼接或复杂调用技巧隐藏的原始命令、载荷和C2服务器信息。
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无文件恶意软件检测
detecting-fileless-malware-techniques
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
138
检测并分析完全在内存中运行的无文件恶意软件,利用PowerShell、WMI、.NET反射、注册表驻留载荷和LOLBins等技术。适用于无文件威胁检测、内存恶意软件调查、LOLBin滥用分析及WMI持久化检查。
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移动恶意软件行为检测分析
detecting-mobile-malware-behavior
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
94
本技能旨在进行深度安全分析,用于检测移动应用(Android/iOS)中的恶意行为。它提供多层次的分析能力,包括静态指标检查(如权限滥用)、动态运行时监控(使用Frida)、网络流量捕获(监控C2通信和数据泄露),以及自动化扫描。适用于恶意软件取证和安全研究。
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恶意软件进程注入检测
detecting-process-injection-techniques
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
155
本技能用于检测高级恶意软件的进程注入行为,涵盖DLL注入、进程空洞、APC注入和线程劫持等。通过使用内存取证(Volatility)、API监控(Sysmon)和行为分析,识别恶意代码痕迹和可疑的进程活动,用于深度安全防御。
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恶意样本IOC提取与分析
extracting-iocs-from-malware-samples
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
96
本工具用于从恶意软件样本中自动化提取各类攻击指标(IOCs)。它支持从文件哈希、网络流量(IP/域名/URL)、以及系统宿主痕迹(注册表键、Mutex)中获取证据。适用于威胁情报分析、构建防御规则和进行事件响应。
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使用Rekall提取内存取证证据
extracting-memory-artifacts-with-rekall
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172
本工具利用Rekall内存取证框架,对内存转储文件进行深度分析。它旨在检测复杂的恶意行为,如进程空心化、VAD异常导致的代码注入、隐藏的操作系统进程以及根套件的存在。它是进行安全事件响应和恶意软件分析的关键步骤。
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使用SOAR构建事件响应自动化流程
implementing-soar-playbook-with-palo-alto-xsoar
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
361
本文档指导如何使用Palo Alto XSOAR构建安全编排自动化(SOAR)工作流。它涵盖了从设计到实现的完整流程,包括定义事件类型、编写YAML Playbook结构、集成各种安全工具(如邮件系统、威胁情报平台)进行自动化响应(如钓鱼邮件分析、恶意软件处置),从而显著缩短事件处理时间。
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CAPE自动化恶意软件分析
performing-automated-malware-analysis-with-cape
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
277
CAPE是一个基于Cuckoo的开源沙箱,用于自动化恶意软件的动态分析。它具备行为监控、文件系统和网络流量(PCAP)捕获能力,并包含多种解析器以提取恶意软件的配置信息。适用于安全评估、事件响应和验证安全防御措施。
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云沙箱动态恶意软件分析
performing-dynamic-analysis-with-any-run
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
306
利用ANY.RUN云沙箱进行交互式动态恶意软件分析。该功能允许分析师在安全环境中执行可疑样本,并实时观察其行为,包括与弹窗、凭证输入等用户提示的交互。能够全面捕获进程树、网络流量、系统修改和所有威胁指标(IOCs),并自动映射至MITRE ATT&CK框架,适用于需要高交互性和云环境的恶意样本分析。
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