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工控系统异常行为检测

detecting-anomalies-in-industrial-control-systems
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
410
该工具利用机器学习技术，为工控系统（ICS）和运营技术（OT）环境提供异常检测能力。它通过分析网络通信流量、时间间隔和协议行为，构建行为基线。可用于发现网络中的异常波动、未经授权的设备以及潜在的安全违规行为，是增强传统入侵检测系统的关键补充。
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工业控制历史服务器攻击检测

detecting-attacks-on-historian-servers
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
406
本技能是一个专业的Python检测工具，用于监控工控（OT）历史服务器（如OSIsoft PI, Ignition等）。它能识别关键的入侵指标，包括未经授权的连接、数据篡改行为以及跨越IT和OT区域的侧向移动迹象。适用于工业环境中的数据完整性验证和网络安全事件调查。
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检测源代码中的AWS凭证泄露

detecting-aws-credential-exposure-with-trufflehog
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
73
本工具用于在源代码、配置文件和Git历史记录中检测并阻止AWS凭证、API密钥和会话令牌的泄露。通过集成TruffleHog和git-secrets到CI/CD流水线和预提交钩子，可为开发流程提供关键的安全性保护，有效防止凭证被窃取或用于未经授权的云访问，是DevSecOps环境下的重要安全审计工具。
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检测对象属性级授权漏洞

detecting-broken-object-property-level-authorization
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
298
本工具/方法论用于检测对象属性级授权漏洞（BOPLA），涵盖了OWASP API安全Top 10中的两个关键漏洞：过度数据暴露和批量赋值。适用于API安全审计场景，确保API响应的数据范围受限，且写入操作不会被攻击者用于修改未经授权的属性。
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云端密码货币挖矿检测

detecting-cloud-cryptomining-activity
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
461
利用 AWS、Azure、GCP 原生安全服务融合 GuardDuty/Defender/SCC 发现、计算异常、网络流量以及容器和无服务器行为，从而识别并响应云端未经授权的加密货币挖矿活动。
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检测跨云环境凭证泄露与滥用

detecting-compromised-cloud-credentials
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
406
该技能旨在检测跨越AWS、Azure和GCP等主流云环境的凭证泄露和滥用行为。通过分析异常的API活动、不可能的地理旅行模式和未经授权的访问迹象，利用GuardDuty等专业工具，帮助安全团队进行威胁检测和事件响应，评估泄露范围。
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容器运行时漂移检测

detecting-container-drift-at-runtime
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
323
通过监控容器内的二进制执行、文件系统变更及与原始不可变镜像的配置偏离，检测未经授权的运行时漂移。支持Falco和Microsoft Defender for Containers，适用于验证不可变基础设施控制、追踪意外安装的软件包或二进制文件，以及判断容器是否偏离其构建镜像。
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云环境加密货币挖矿检测

detecting-cryptomining-in-cloud
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
161
本指南为安全团队提供了一套全面的检测方案，用于发现和响应云环境（AWS, Azure）中的未经授权的加密货币挖矿行为。它通过结合成本异常检测、计算资源利用率监控、GuardDuty安全警报以及VPC/流量日志分析等多个信号源，来识别和阻止资源劫持和可疑的挖矿活动。
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DNP3协议异常检测

detecting-dnp3-protocol-anomalies
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
78
本工具用于检测SCADA和ICS系统中的DNP3协议异常。它通过深度包检测和机器学习方法，实时监控未经授权的控制命令、协议违规、固件更新尝试以及与网络基线的偏差，是保护能源电网和工业控制网络的重要安全和监控手段。
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检测恶意邮件转发规则攻击

detecting-email-forwarding-rules-attack
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
266
本指南用于威胁狩猎，帮助安全团队主动检测攻击者建立的持久化、未经授权的邮件转发规则。其核心用途是发现攻击者在账户被攻陷后，为持续获取企业通信内容而设置的恶意转发规则，常与商业邮件泄密（BEC）或T1114技术相关，适用于事件响应和安全评估。
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使用UEBA检测内部威胁

detecting-insider-threat-with-ueba
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
310
本技能利用用户和实体行为分析（UEBA）结合Elasticsearch/OpenSearch，构建用户和实体的行为基线模型。它超越了传统的静态规则检测，通过计算异常得分和对等群体分析，来识别数据外泄、权限滥用或未授权访问等可疑行为，帮助组织主动发现高风险的内部威胁。
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检测Modbus命令注入攻击

detecting-modbus-command-injection-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
408
本模块专为工控系统（ICS/SCADA）环境设计，用于检测Modbus协议的命令注入攻击。通过建立通信基线，实时监控协议流量，识别未经授权的写操作、异常功能码和通信偏差，是应对工业网络安全威胁的关键工具。
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