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搜索 恶意软件 ，共找到 76 条记录
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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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端点数字取证调查

performing-endpoint-forensics-investigation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
161
本技能用于对受损端点进行全面的数字取证调查。流程涵盖证据保全（内存、磁盘镜像）、关键系统文件和恶意软件分析，以及活动时间线重建。适用于安全事件调查、法律取证和扩大泄露范围分析。
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嵌入式固件恶意软件分析

performing-firmware-malware-analysis
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
300
本工具集用于对嵌入式设备（如路由器、物联网设备、UEFI/BIOS）的固件镜像进行深度安全分析。它通过固件提取、文件系统完整性检测、二进制逆向工程和底层分析，帮助用户识别和检测植入的恶意软件、后门、引导程序和系统级的非授权修改。
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恶意软件IOC提取与分析

performing-malware-ioc-extraction
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
334
本技能提供了一个全面的恶意软件分析工作流程，用于提取可操作的威胁指标（IOCs）。它涵盖了静态分析（PE文件解析、哈希生成、字符串提取）和动态分析技术。用户可以学习识别文件哈希、网络指标（C2 IP、域名）、注册表修改和行为特征，并将结果格式化为标准的STIX 2.1格式，用于安全评估和事件响应。
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恶意软件持久性分析

performing-malware-persistence-investigation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
432
本工具用于系统性地调查Windows和Linux系统的持久性机制。通过分析注册表（如Run Key、服务）、计划任务和各种启动项，帮助安全分析师识别恶意程序隐藏的驻留机制，从而进行彻底的取证和清除，适用于事件响应和威胁狩猎。
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使用YARA进行恶意软件分类和取证

performing-malware-triage-with-yara
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
334
本指南详细介绍了如何使用YARA规则进行恶意软件的快速分级和分类。用户可以学习编写匹配文件模式、独特字符串、字节序列和PE结构特征的规则，适用于自动化签名扫描、为未知威胁开发自定义检测规则和构建高效的取证分析流程。
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PEStudio静态恶意软件分析

performing-static-malware-analysis-with-pe-studio
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
306
本指南详细介绍了如何使用PEStudio、pefile和FLOSS等工具对Windows PE恶意软件样本进行预执行静态分析。重点在于检查文件头、节熵、导入表以及嵌入字符串，从而在不运行二进制文件的情况下，识别恶意功能、打包技术和可疑指标，适用于对可疑可执行文件进行初步分类和排查。
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使用YARA规则进行威胁狩猎

performing-threat-hunting-with-yara-rules
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
280
本指南展示了使用YARA规则进行主动威胁狩猎的完整工作流程。它能够扫描文件系统、内存转储和网络工件，识别未知恶意软件、可疑模式和入侵指标（IOC），是安全分析和事件响应的关键技术。
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YARA规则开发与恶意软件检测

performing-yara-rule-development-for-detection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
118
本技能指南详细介绍了如何使用YARA和YARA-X开发高精度的恶意软件检测规则。学习如何分析解包后的恶意软件样本，提取独特的字符串、字节序列和PE文件特征，从而用于威胁狩猎、恶意软件家族分类，并构建高可靠性的安全检测签名。
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安卓恶意软件逆向分析

reverse-engineering-android-malware-with-jadx
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
107
本技能提供了一套完整的安卓恶意软件逆向分析流程。它指导用户使用JADX、apktool和androguard等工具，对可疑的Android APK进行静态分析，从而深入了解其Java/Kotlin源代码、权限结构，并识别出数据泄露、C2通信、权限滥用和叠加攻击等核心恶意功能。
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使用dnSpy逆向分析.NET恶意软件

reverse-engineering-dotnet-malware-with-dnspy
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
264
本技能详细介绍了如何使用dnSpy和de4dot进行.NET恶意软件的逆向工程分析。覆盖了从初步识别恶意样本、到使用de4dot去除ConfuserEx等混淆，再到在dnSpy中进行代码深度分析和调试的全流程。核心目标是提取恶意软件内硬编码的C2服务器地址、加密密钥和敏感凭证。
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