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EDR凭证转储检测

detecting-credential-dumping-with-edr
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
318
指导安全团队利用EDR、Sysmon进程访问和AD复制日志，识别LSASS/SAM/NTDS/DCSync等凭证转储手法、分析上下文并推荐处置方案。
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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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检测DLL侧加载攻击

detecting-dll-sideloading-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
207
本指南提供高级威胁狩猎方法，重点检测DLL侧加载和搜索顺序劫持（MITRE T1574）。通过分析Sysmon Event ID 7日志、验证文件签名和哈希值，并识别路径异常，帮助安全人员发现APT的持久化机制。适用于企业环境的事件响应和主动威胁检测。
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检测邮件账户泄露

detecting-email-account-compromise
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
259
本指南提供一套全面的框架，用于检测Office 365或Google Workspace账户是否被盗用。通过分析统一审计日志和Azure AD登录日志，可识别账户接管（ATO）或商业邮件欺诈（BEC）的迹象。核心检测点包括监测异常的旅行路径、发现恶意收件箱规则（如外部转发或删除规则），以及分析可疑的Microsoft Graph API访问模式。
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端点日志逃避技术检测

detecting-evasion-techniques-in-endpoint-logs
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
94
本技能提供检测对手先进逃避技术的综合规则，涵盖日志篡改、时间戳欺骗、进程注入和安全工具禁用等。适用于威胁狩猎、构建EDR检测规则，以及调查使用Sysmon和SIEM数据的隐蔽攻击行为。
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使用Zeek检测DNS数据外泄

detecting-exfiltration-over-dns-with-zeek
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
352
本技能通过分析Zeek捕获的DNS日志，检测基于DNS协议的数据外泄行为。它通过计算子域名的香农熵、识别超长标签和异常的查询量，帮助安全分析师进行威胁狩猎和事件调查，有效发现DNS隧道和隐蔽的C2通信。
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检测金票攻击

detecting-golden-ticket-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
335
分析 Windows 安全 EVTX 日志，通过关联 4768、4624、4672 事件，识别超长 TGT、无成员变更的权限提升、域 SID 异常等金票迹象，并按时间线生成检测报告。
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Kerberos日志中黄金票攻击检测

detecting-golden-ticket-attacks-in-kerberos-logs
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
480
本指南提供在活动目录环境中检测黄金票攻击的方法和查询集。通过分析Kerberos TGT异常，包括加密类型不匹配（如在AES环境中使用RC4）、不可能的票据生命周期以及缺少前置TGT的TGS请求。适用于威胁狩猎或后泄露评估，尤其在KRBTGT账户哈希可能被攻陷时。
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检测黄金票据伪造攻击

detecting-golden-ticket-forgery
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
86
本技能利用SIEM平台（如Splunk/Elastic）和Windows安全事件日志（ID 4769）来检测黄金票据（Golden Ticket）伪造的迹象。它通过分析Kerberos日志，查找包括加密降级（RC4）、异常票据生命周期和TGT/TGS请求不匹配等关键安全异常，适用于Active Directory环境的高级威胁狩猎和安全事件调查。
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内部数据泄露检测与分析

detecting-insider-data-exfiltration-via-dlp
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
161
本技能提供结构化流程和Python代码示例，用于检测内部数据泄露行为。通过建立用户行为基线和进行统计异常分析，它分析端点、云存储和邮件日志中的异常模式。适用于安全运营中心（SOC）进行内部威胁调查、DLP违规监控和构建高级行为分析规则。
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企业网络横向移动检测

detecting-lateral-movement-in-network
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
229
本框架提供了一套用于检测企业网络中攻击者横向移动的完整方案。它详细介绍了如何利用网络流量分析（Zeek）、身份认证日志（Windows Event Logs, Kerberos）以及SIEM关联规则（Splunk, Elastic），来识别如Pass-the-Hash和远程桌面跳板等高级攻击技术，适用于威胁狩猎和安全工程人员构建检测流程。
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利用Splunk检测横向移动攻击

detecting-lateral-movement-with-splunk
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
264
本指南详细介绍了如何使用Splunk的SPL查询能力，进行攻击者的横向移动（MITRE ATT&CK TA0008）威胁搜寻。核心在于分析Windows认证日志（如远程和网络登录），结合进程创建数据（Sysmon），识别环境中的异常源-目标关系，从而确定入侵的范围和路径。
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