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恶意软件网络隐蔽信道分析
analyzing-network-covert-channels-in-malware
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
433
该工具用于检测和分析恶意软件利用的网络隐蔽通信信道。它专注于识别网络流量中的异常行为,例如DNS隧道、ICMP数据外泄以及HTTP协议滥用,这些行为通常用于恶意软件的命令与控制(C2)和数据窃取。适用于安全事件响应、威胁狩猎和构建高级网络检测规则。
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使用Netflow分析网络流量数据
analyzing-network-flow-data-with-netflow
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
321
该工具用于解析NetFlow v9和IPFIX记录,进行深入的网络安全分析。它通过构建流量基线和应用统计学方法,帮助用户调查安全事件。核心功能包括检测端口扫描、数据泄露行为、C2信标模式以及网络流量的总体异常波动。
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使用Scapy分析网络数据包
analyzing-network-packets-with-scapy
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
197
本技能指导用户使用Scapy进行高级网络安全分析。内容涵盖数据包的构建、发送、嗅探和解构(如TCP/UDP/ICMP),分析pcap文件,并检测SYN泛洪、DNS隧道泄露等异常流量。适用于安全运营中心(SOC)分析师、取证调查员和安全研究人员。
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恶意网络流量分析指南
analyzing-network-traffic-of-malware
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
117
本指南提供了一套完整的恶意软件网络流量分析方法。使用Wireshark、Zeek、Suricata和Python等工具,分析PCAP文件,旨在识别C2通信、数据外泄通道、DGA行为和周期性心跳包(Beaconing),是进行安全取证和网络威胁检测的必备技能。
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Wireshark网络流量分析与取证
analyzing-network-traffic-with-wireshark
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
222
本技能是使用Wireshark和tshark进行的深度数据包检测和网络取证指南。它用于事件响应和网络安全调查,帮助用户捕获、过滤和分析网络数据包,以识别恶意命令与控制流量、诊断协议问题、提取攻击指标(IOCs)和重构数据泄露路径。适用于安全规则验证和网络异常分析。
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勒索软件网络指标检测
analyzing-ransomware-network-indicators
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
114
该技能用于分析Zeek conn.log和NetFlow数据,旨在检测勒索软件的复杂网络活动。具体包括识别C2命令与控制信标(beaconing)、异常的大数据外泄流、对TOR节点连接以及可疑的DNS行为,是进行威胁狩猎和安全事件调查的关键工具。
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MITRE导航仪威胁行为分析
analyzing-threat-actor-ttps-with-mitre-navigator
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具帮助安全分析师将高级持续性威胁(APT)群组的战术、技术和过程(TTPs)映射到MITRE ATT&CK框架。它利用ATT&CK Navigator和attackcti库,通过查询STIX/TAXII数据,生成可视化图层文件,从而评估防御覆盖盲点,为网络事件调查和威胁狩猎提供结构化支持。
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网络日志入侵分析
analyzing-web-server-logs-for-intrusion
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
494
本工具提供了一个全面的框架,用于分析Web服务器日志(Apache/Nginx)以检测各种安全威胁。它利用高级正则表达式匹配OWASP攻击签名,识别SQL注入、本地文件包含和目录遍历尝试,并进行行为分析以检测暴力破解和Web扫描器指纹。系统使用GeoIP丰富数据以进行源头归属,为SOC分析师生成优先级的报告。
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AWS S3存储桶安全权限审计
auditing-aws-s3-bucket-permissions
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
389
本指南提供一套系统化脚本,用于审计AWS S3存储桶的安全性。它能够识别数据公开暴露、权限过大的访问控制列表(ACL)和存储桶策略、以及缺少加密设置等安全漏洞,确保数据访问符合最小权限原则和合规性要求。
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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Sentinel构建云端SIEM
building-cloud-siem-with-sentinel
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
145
本技能指南详细介绍了如何使用Microsoft Sentinel构建云原生SIEM和SOAR平台。内容涵盖多云日志(AWS, Azure, GCP)的统一数据采集、撰写KQL高级检测查询进行威胁狩猎,以及利用Logic Apps实现自动化事件响应工作流,是复杂多云环境下的安全运营核心技能。
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使用Splunk SPL构建安全检测规则
building-detection-rule-with-splunk-spl
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
299
本技能指导如何使用Splunk SPL编写高级的关联搜索规则。内容涵盖基于阈值、序列和异常检测等多种方法,用于在安全运营中心(SOC)环境中识别复杂的安全威胁,如暴力破解、横向移动和数据外泄,是提升SIEM检测能力的关键。
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