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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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Splunk Windows事件日志分析工具包
analyzing-windows-event-logs-in-splunk
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
420
本工具包利用Splunk的SPL语言,分析包括Windows安全、系统和Sysmon在内的事件日志。它将高级检测查询映射到MITRE ATT&CK框架,帮助SOC分析师调查认证攻击(如暴力破解、密码喷洒)、识别权限提升、定位持久化机制和追踪横向移动,进行详细的取证时间线分析。
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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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Timesketch:协作取证时间线分析
building-incident-timeline-with-timesketch
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
74
Timesketch是一个协作式的开源取证平台,专为安全团队设计。它能够摄取和标准化来自多种来源(如日志、工件)的安全数据,用于重建复杂的攻击时间线。通过可视化和内置分析器,用户可以追踪事件发生的时间顺序,进行深度取证调查和完整的事件报告撰写。
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开源情报收集与威胁分析
collecting-open-source-intelligence
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
225
本技能提供了一套全面的开源情报(OSINT)收集和综合方法,用于调查威胁行为者、恶意基础设施和攻击活动。它利用公共数据源、被动侦察工具(如WHOIS、证书透明日志)以及专业平台(如Maltego、Shodan),来绘制对手的背景信息,并为授权的红队评估进行预先情报收集。所有操作均强调被动性,以确保合法性和安全。
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Suricata网络威胁检测配置
configuring-suricata-for-network-monitoring
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
270
本指南详细介绍了Suricata(入侵检测/防御系统)的部署和配置流程。涵盖了高性能网络数据包捕获、集成威胁规则集、生成结构化的EVE JSON日志以及深度协议检测(如HTTP、TLS、DNS)。可实现实时网络威胁检测,并支持与SIEM平台集成,构建完善的中央安全监控系统。
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Windows事件日志配置与安全检测
configuring-windows-event-logging-for-detection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导如何利用组策略和高级审计策略配置Windows事件日志。它旨在启用高保真度的安全事件记录,例如进程创建、登录/登出活动和对象访问。流程涵盖了优化日志大小和配置Windows事件转发(WEF),以便将数据集中传输到SIEM平台,用于高效的威胁检测和取证分析。
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异常认证模式检测
detecting-anomalous-authentication-patterns
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
219
该技能利用用户和实体行为分析(UEBA)、统计基线和机器学习模型,持续监控认证日志。可实时识别不可能旅行、凭证堆积、暴力破解和账户被盗用等高级威胁,是安全运营和身份访问管理的核心工具。
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检测API枚举和BOLA攻击
detecting-api-enumeration-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
370
本指南用于检测API枚举和BOLA(对象级授权破坏)等漏洞。它通过监控API访问日志,识别异常的资源访问模式,例如源IP发起的连续、顺序的ID探测、状态码的混合分布(200/403/401),以及超出正常范围的资源ID尝试,帮助安全团队提升API安全监控覆盖率。
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AWS云日志异常检测
detecting-aws-cloudtrail-anomalies
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
482
本技能利用boto3分析AWS CloudTrail日志,建立正常API调用行为的统计基线。它可以检测出异常的API调用模式,例如新来源、地理位置异常或高频使用,从而识别出凭证泄露、权限提升或内部威胁,为安全调查和威胁狩猎提供详细报告。
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检测Azure横向移动威胁
detecting-azure-lateral-movement
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
52
本技能专注于Azure AD/Entra ID的高级威胁检测。它指导用户如何利用Microsoft Sentinel中的Graph API审计日志、登录异常和KQL查询,识别包括权限升级、OAuth滥用和跨租户跳板在内的复杂横向移动技术,是安全运营中心(SOC)进行威胁狩猎的必备工具。
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Zeek日志回波行为检测
detecting-beaconing-patterns-with-zeek
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
388
本工具旨在对Zeek网络连接日志(conn.log)执行统计分析,用于检测潜在的C2(命令与控制)回波行为。通过计算连接时间间隔的标准差和变异系数,可以识别出具有高度规律性、低抖动特征的周期性网络通信,是安全威胁狩猎和事件调查的关键技术。
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