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构建威胁情报平台
building-threat-intelligence-platform
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
273
通过 Docker Compose 部署 MISP、OpenCTI、TheHive、Cortex 等 CTI 工具,构建集采集、分析、丰富、响应和分享于一体的威胁情报平台,配合 STIX/TAXII 和 SIEM 实现协同运维。
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威胁指标采集与共享
collecting-indicators-of-compromise
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
92
在安全事件中持续采集网络、主机、邮件等 IOC,分析后用 STIX/TAXII 发送给防御系统与合作伙伴,便于阻断对手基础设施并共享威胁情报。
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开放源情报收集
collecting-open-source-intelligence
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
244
借助 Maltego、Shodan、SpiderFoot 等工具以及证书、WHOIS、ASN 等被动公开数据,收集并分析网络威胁参与者与恶意基础设施的信息,适用于钓鱼攻击调查、外部攻击面勘查或补充威胁情报报告。
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威胁活动关联分析
correlating-threat-campaigns
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
388
通过基础设施、能力、时间和受害者特征等枢纽,将多个事件与指标关联为统一的威胁活动,并产出图谱与情报报告,辅助检测与归因。
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钻石模型入侵分析
executing-diamond-model-analysis
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
411
通过钻石模型将入侵中的对手、能力、基础设施和受害者及其关联整理成结构化信息,以扩展事件聚类、定位活动链、提升归因与情报输出的清晰度。
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恶意软件IOC提取
extracting-iocs-from-malware-samples
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
490
从分析完成的恶意软件样本中提取文件、网络、主机及行为类IOC,用于情报共享、黑名单构建以及检测规则编写,强调验证与溯源。
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威胁情报报告生成
generating-threat-intelligence-reports
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
414
指导分析人员面向不同受众撰写战略/运营/战术/闪报情报,结合TLP分类、证据引用及重点行动建议,适用于领导简报、事件评估与完成情报产品。
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频率分析信标狩猎
hunting-for-beaconing-with-frequency-analysis
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
441
通过统计频率分析、抖动评分和情报关联,对周期性指挥控制信标流量进行识别和优先级排序,帮助主动搜寻受控终端的回连行为。
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Zeek DNS 隧道追踪
hunting-for-dns-tunneling-with-zeek
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
95
利用 Zeek dns.log 分析高熵子域、异常查询长度、记录类型及查询量,并结合连接元数据与情报,迅速识别 DNS 隧道与数据外传行为。
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本地执行器滥用追踪
hunting-for-living-off-the-land-binaries
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
92
通过分析EDR与SIEM进程日志、对比正常使用基线、关联网络与威胁情报,定位LOLBin滥用行为并输出检测与响应措施。
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注册表持久性狩猎
hunting-for-registry-persistence-mechanisms
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
253
逐步指导如何利用 SIEM、EDR 和威胁情报追踪注册表持久化技术(Run key、Winlogon、IFEO、COM 劫持),分析日志、关联攻击行为,并输出调查与应对建议。
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钻石模型入侵分析
implementing-diamond-model-analysis
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
430
用 Python 实现钻石模型入侵分析,完整记录对手、能力、基础设施和受害方,按时间串联事件、识别基础设施/能力枢纽,并生成可供威胁情报团队进一步关联分析的报告。
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