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开源情报评估工具
osint-evals
sickn33/antigravity-awesome-skills
159
Osint Evals 为安全团队提供一个结构化的开源情报评估流程,便于基于既定场景对情报采集与分析能力、工具链进行模拟验证与比对。
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妥协指标威胁分析
analyzing-indicators-of-compromise
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
500
本技能用于对IOC(如IP地址、域名、文件哈希)进行多源威胁情报分析。通过查询VirusTotal、AbuseIPDB、MISP等系统,评估指标的恶意程度、所属威胁活动,并确定阻断或监控的优先级,是安全事件响应和威胁溯源的关键步骤。
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使用Cuckoo沙盒进行恶意软件分析
analyzing-malware-behavior-with-cuckoo-sandbox
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
136
本技能用于在高度隔离的Cuckoo沙盒环境中执行恶意软件样本,以安全地观察其完整的运行时行为。它可以捕获进程创建、文件系统修改、注册表变动、网络通信和关键API调用等细节,并生成详细的恶意行为报告和威胁情报,用于恶意软件分类和威胁溯源。
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威胁情报分析与数据标准化
analyzing-threat-intelligence-feeds
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
303
本技能提供了全面的框架,用于摄取、标准化和丰富来自多个结构化和非结构化源的威胁情报(CTI)。它指导用户对情报源进行评分,将异构的IOC格式(如OpenIOC, YARA)转换为标准的STIX 2.1格式,并通过外部服务进行丰富。适用于构建用于SIEM和EDR系统的自动化威胁检测流程。
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IOC威胁情报自动富集
automating-ioc-enrichment
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
439
本技能旨在指导构建自动化工作流,用于利用多源威胁情报对原始的IOC(指标)进行自动富集。适用于集成到SOAR平台或Python管道中。通过自动查询VirusTotal、AbuseIPDB、MISP等多个数据源,可显著降低分析师的事件分诊时间,并标准化威胁上下文及置信度评分。
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对抗方基础设施追踪系统
building-adversary-infrastructure-tracking-system
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
165
该系统用于自动化追踪并绘制敌对威胁行为者的C2网络图谱。通过整合被动DNS、WHOIS数据、证书透明度和IP富集等多种数据源,实现基础设施的交叉引爆(Pivoting),帮助安全分析师发现共享托管模式、监控域名重用,并构建完整的威胁情报关系图谱。
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使用OpenCTI构建IOC富集流水线
building-ioc-enrichment-pipeline-with-opencti
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导如何使用OpenCTI平台构建自动化IOC富集流水线。通过集成VirusTotal、Shodan等外部威胁情报源,系统能自动为新采集的指标添加上下文信息、关联威胁行为,并计算置信度分数,极大地增强了安全分析的能力和威胁优先级判断。
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开源情报威胁行为者画像分析
building-threat-actor-profile-from-osint
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了一个系统化的方法,利用开源情报(OSINT)构建全面的威胁行为者档案。它涵盖了从多个公开来源收集、关联和分析数据(如供应商报告、暗网论坛等)的过程,能够将对手的TTP映射到MITRE ATT&CK,评估动机,从而生成结构化的报告,用于主动防御和归因分析。
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威胁情报源聚合构建
building-threat-feed-aggregation-with-misp
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
255
本内容详细介绍了使用MISP平台构建威胁情报聚合系统。它涵盖了架构设计、如何从多个OSINT和商业源(如abuse.ch),汇集指标(IOCs),并利用Docker和Python API实现自动化关联、管理和分发,最终集成到SIEM和SOAR安全系统。
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Splunk威胁情报增强管道构建
building-threat-intelligence-enrichment-in-splunk
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
440
本指南详细介绍了如何在Splunk企业安全中构建自动化威胁情报增强管道。通过利用威胁情报框架,用户可以从多种外部源(如TAXII、CSV、自定义API)摄取、标准化和关联指纹识别物(IOCs)。该流程使用KV Store集合和查找搜索,将关键威胁上下文丰富到原始安全事件中,从而显著加速安全运营中心(SOC)的事件响应和分析。
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威胁情报自动化数据流集成
building-threat-intelligence-feed-integration
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
57
该技能旨在构建自动化流水线,用于摄取、标准化和运营化威胁情报(TI)。它连接了各种来源(如STIX/TAXII、开源和商业平台),并将指标(IOC)实时导入SIEM和安全工具。适用于SOC团队需要自动化整个IOC生命周期管理,以实现实时威胁检测的场景。
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漏洞扫描与修复工作流
building-vulnerability-scanning-workflow
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
348
本流程指导安全运营中心(SOC)建立全面的漏洞管理体系。它整合了Nessus、Qualys等主流扫描工具,用于发现、优先级排序和跟踪基础设施中的安全漏洞。通过引入资产重要性和威胁情报(如CISA KEV),实现了基于风险的评分,确保资源聚焦于最高优先级的威胁。
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