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查找供应链泄密指标

hunting-for-supply-chain-compromise
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
487
本指南提供主动的供应链泄密威胁狩猎方法，用于检测软件更新篡改、依赖包污染或构建工件被恶意修改等风险。适用于事件响应或安全评估，通过SIEM和EDR平台的数据进行深度关联分析和溯源。
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Python 网络流量基线构建

implementing-network-traffic-baselining
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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SOAR网络钓鱼事件自动化响应

implementing-soar-playbook-for-phishing
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
417
本技能利用Splunk SOAR REST API自动化整个网络钓鱼事件响应流程。它可以解析报告的邮件，提取包括URL、IP地址等攻击指标，创建事件容器，附加证据，并触发自动化编排流程进行深入分析和报告。适用于需要建立和优化安全运营体系的团队。
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勒索软件攻击证据取证分析

investigating-ransomware-attack-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
415
本工作流旨在指导数字取证专家系统性地分析勒索软件攻击证据。涵盖的关键步骤包括：保留内存快照、识别勒索软件变种（通过文件扩展名和赎金信息）、构建攻击时间线（利用Prefetch和事件日志），以及提取比特币地址、Tor站点等关键入侵指标（IoCs）。适用于安全事件响应和损害评估。
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实验结果监控与分析

monitor-experiment
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
282
本技能提供一套完整的实验结果监控工作流，用于跨平台（如SSH、Vast.ai、Modal）检查正在运行的实验。它指导用户收集实时日志、提取结构化JSON结果，并通过Weights & Biases (W&B) API拉取详细的训练指标（如损失曲线、准确率）。最后，它将结果进行汇总、与基线进行对比，并提供后续的行动建议。
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DNS隧道检测与熵值分析

performing-dns-tunneling-detection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能用于检测通过DNS协议进行的隧道式数据外泄（DNS Tunneling）。它通过计算DNS查询名称的香农熵、分析查询长度和子域名数量等统计指标，从而识别出非标准、可疑的流量模式。适用于安全评估、事件响应和威胁狩猎。
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IOC指标富集自动化

performing-ioc-enrichment-automation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能自动化对威胁指标（IOC）进行多源富集，集成了VirusTotal、AbuseIPDB、Shodan等多个威胁情报源。它可以为IP地址、域名、URL等提供综合的风险评分和处置建议，帮助安全运营中心（SOC）分析师在告警分流和事件调查中快速评估风险和缩小调查范围。
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恶意软件IOC提取与分析

performing-malware-ioc-extraction
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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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网络流量安全分析自动化

performing-network-traffic-analysis-with-tshark
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能利用tshark和pyshark自动化进行深度网络抓包（PCAP）分析。它适用于安全评估和事件响应场景，能够提取协议统计信息，识别可疑网络流（如端口扫描、心跳信标），并全面提取攻击指标（IOCs），包括IP、域名和URL。尤其擅长检测DNS隧道等复杂网络异常行为。
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PE文件静态恶意软件分析

performing-static-malware-analysis-with-pe-studio
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导用户使用PEStudio等工具对Windows PE文件进行静态取证和恶意软件分析。核心功能包括检查文件结构、计算代码节熵值、识别可疑的系统API调用（如进程注入、持久化机制），以及从文件中提取混淆字符串和攻击指标（IoCs），用于安全地进行初步恶意样本分类和溯源。
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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
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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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威胁行为体群组画像分析

profiling-threat-actor-groups
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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用于构建高级持续性威胁（APT）组织、犯罪集团和黑客行为体的全面画像。该技能汇集了来自MITRE ATT&CK、Mandiant和CrowdStrike等主要情报源的战术、技术和流程（TTPs）文档、历史战役数据和归因指标，帮助组织更新威胁模型、确定防御控制优先级，并为行业特定风险准备高管简报。
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