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网络攻击链分析

analyzing-cyber-kill-chain
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
223
本技能用于进行事件后分析，依据网络攻击链模型（Kill Chain）分析入侵活动。它能识别攻击者已完成的攻击阶段、防御的成功或失败点，并帮助专业人员构建防御深度，从而生成详细的漏洞报告、威胁情报和安全改进路线图。
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Autopsy磁盘镜像取证分析指南

analyzing-disk-image-with-autopsy
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
134
本指南详细介绍了使用Autopsy和The Sleuth Kit对磁盘镜像进行全面的数字取证分析流程。涵盖了环境配置、数据源导入、恢复删除文件、提取关键元数据（如EXIF和MFT）以及执行高级关键词搜索，帮助构建完整的调查时间线和案件报告。
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K8s审计日志安全分析

analyzing-kubernetes-audit-logs
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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用于解析Kubernetes API服务器审计日志，检测如进入Pod、访问Secret、RBAC权限提升、特权Pod创建等关键安全事件。适用于安全运营中心（SOC）进行安全事件调查和构建威胁检测规则。
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使用Malpedia分析恶意软件家族关系

analyzing-malware-family-relationships-with-malpedia
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导如何利用Malpedia API进行高级恶意软件情报分析。用户可以追踪恶意软件家族关系，分析变种演变，提取用于检测的YARA规则，并绘制与特定威胁行为者的关联图谱。适用于安全研究人员和SOC分析师构建威胁模型。
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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
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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
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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
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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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威胁情报分析与数据标准化

analyzing-threat-intelligence-feeds
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了全面的框架，用于摄取、标准化和丰富来自多个结构化和非结构化源的威胁情报（CTI）。它指导用户对情报源进行评分，将异构的IOC格式（如OpenIOC, YARA）转换为标准的STIX 2.1格式，并通过外部服务进行丰富。适用于构建用于SIEM和EDR系统的自动化威胁检测流程。
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使用MISP分析威胁态势

analyzing-threat-landscape-with-misp
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具利用MISP平台对网络安全威胁态势进行全面分析。它可以查询事件统计、分析IOC类型分布（如IP、域名、哈希），识别主要的威胁行为者和恶意软件家族，并追踪时间趋势。适用于安全运营中心分析师进行事件响应、威胁狩猎和构建检测规则。
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Windows预取文件取证分析

analyzing-windows-prefetch-with-python
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能使用Python解析Windows预取文件（.pf），帮助安全分析师重建详细的应用执行历史。它在事件响应中至关重要，可用于检测重命名二进制文件、识别可疑执行模式，并为深入的数字取证调查构建准确的时间线。
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自动研究评审循环系统

auto-review-loop-llm
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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该技能旨在自动化研究改进流程，构建一个“评审→实施修复→再评审”的闭环系统。它利用任何兼容OpenAI的LLM API，循环迭代优化研究内容，直到获得积极的评估，或达到设定的最大轮次。适用于学术论文撰写或技术项目完善。
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IOC威胁情报自动富集

automating-ioc-enrichment
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
439
本技能旨在指导构建自动化工作流，用于利用多源威胁情报对原始的IOC（指标）进行自动富集。适用于集成到SOAR平台或Python管道中。通过自动查询VirusTotal、AbuseIPDB、MISP等多个数据源，可显著降低分析师的事件分诊时间，并标准化威胁上下文及置信度评分。
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