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钓鱼邮件报告自动化处置工作流
building-phishing-reporting-button-workflow
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
187
本方案指导用户在邮件客户端部署钓鱼邮件报告按钮,构建安全反馈闭环。通过与SOAR平台集成,系统能对报告的可疑邮件进行自动化分级和处置,包括IOC提取、沙盒分析和威胁情报比对。这实现了威胁的快速分类、自动加固(如批量撤回、阻止发件人),并及时向用户提供反馈,极大提升了整体安全防御能力。
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开源情报威胁行为者画像分析
building-threat-actor-profile-from-osint
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
197
本技能提供了一个系统化的方法,利用开源情报(OSINT)构建全面的威胁行为者档案。它涵盖了从多个公开来源收集、关联和分析数据(如供应商报告、暗网论坛等)的过程,能够将对手的TTP映射到MITRE ATT&CK,评估动机,从而生成结构化的报告,用于主动防御和归因分析。
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威胁情报源聚合构建
building-threat-feed-aggregation-with-misp
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本内容详细介绍了使用MISP平台构建威胁情报聚合系统。它涵盖了架构设计、如何从多个OSINT和商业源(如abuse.ch),汇集指标(IOCs),并利用Docker和Python API实现自动化关联、管理和分发,最终集成到SIEM和SOAR安全系统。
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威胁狩猎假设框架构建
building-threat-hunt-hypothesis-framework
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本框架提供了一个系统化的威胁狩猎方法论,帮助安全分析师将威胁情报、攻击模式和环境数据转化为可验证的假设。它指导用户完成从假设制定、跨平台数据查询到深度关联分析的整个流程,实现主动威胁检测和安全范围评估。
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威胁指标收集与分析
collecting-indicators-of-compromise
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能包提供了一个系统化的框架,用于在安全事件发生前后收集、分类和富集威胁指标(IOCs)。它涵盖了网络、主机、邮件等多种来源的证据,并使用STIX/TAXII标准格式化数据,支持威胁情报的共享、安全系统(SIEM/EDR)的自动化防御构建与阻断。
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OAuth 2.0 安全授权流配置
configuring-oauth2-authorization-flow
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南全面介绍了如何配置安全的 OAuth 2.0 授权流程,涵盖了带 PKCE 的授权码流、客户端凭证流和设备授权等最佳实践。学习如何实施强制安全控制、管理令牌生命周期,以构建符合 OAuth 2.1 标准的健壮身份和访问管理系统。
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Suricata网络威胁检测配置
configuring-suricata-for-network-monitoring
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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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自动化AI数据采集代理
data-scraper-agent
affaan-m/everything-claude-code
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该代理旨在为任何公开数据源(如招聘板、价格、新闻等)构建一个全自动、AI驱动的数据采集系统。它能定时抓取数据,利用免费的大语言模型(如Gemini Flash)进行数据富集和分析,并将结果结构化地存储到Notion、Sheets或Supabase等数据库中。适用于需要持续监控和跟踪网络数据的场景。
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工业控制系统异常检测
detecting-anomalies-in-industrial-control-systems
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能旨在为工业控制系统(ICS/OT)提供异常行为检测能力。它利用机器学习模型,通过分析SCADA协议通信、网络流量的时序和拓扑基线,构建正常操作模型。可用于发现协议异常、设备行为漂移和潜在的网络入侵。
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检测生活化利用攻击(LOLBin)
detecting-living-off-the-land-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能专注于利用高级威胁检测技术,识别合法Windows系统二进制文件(LOLBins)被恶意滥用的行为。通过监控进程创建、命令行参数和网络活动,用于发现文件less和生活化利用攻击。适用于构建SIEM/EDR规则、进行威胁狩猎和加固端点安全策略。
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CI/CD供应链攻击检测
detecting-supply-chain-attacks-in-ci-cd
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具用于扫描CI/CD流水线(如GitHub Actions)的配置文件,以检测潜在的供应链安全漏洞。它可以识别未固定版本的依赖、脚本注入风险、依赖混乱以及敏感信息泄露,帮助用户强化构建系统,提升安全防护等级。
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部署最小化Distroless容器镜像
implementing-container-image-minimal-base-with-distroless
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本文档指导如何使用Google Distroless镜像,为容器化应用构建具有最小攻击面的安全镜像。通过去除shell、包管理器和冗余系统组件,极大地提升了容器的安全性,有助于满足合规性要求。适用于在Kubernetes或Docker环境中进行安全加固的场景,并提供了多语言(Go, Java, Python, Node.js)的构建模式。
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