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事件网络流量分析

analyzing-network-traffic-for-incidents

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

通过 PCAP、Zeek 日志与 NetFlow 数据识别 C2 通信、横向移动与数据外传，提供抓包、过滤与指标提取的全流程网络事件分析指导。

网络横向移动检测

detecting-lateral-movement-in-network

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

通过分析认证日志、SMB/RDP流量与Zeek、Velociraptor等数据，在SIEM中构建告警规则，识别企业网络中的横向移动行为（如NTLM复用、RDP跳转），辅助调查与威胁狩猎。

网络勒索软件早期检测

detecting-ransomware-precursors-in-network

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

利用 Zeek/Suricata/Arkime、SIEM 关联规则与威胁情报，识别初始访问中介行为、Cobalt Strike 信标、凭证窃取、横向移动与堆叠阶段，对网络流量中的勒索软件前兆事件进行早期预警。

防火墙区域网络划分

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

围绕防火墙安全域、VLAN、ACL 及微分段策略构建网络隔离，限制横向移动、强化最小权限访问，并满足合规与零信任架构的东-西向流量管控。

横向移动检测

performing-lateral-movement-detection

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

通过对 Windows 安全日志、Sysmon、网络流量和 SIEM 的跨源关联，识别 Pass-the-Hash、PsExec、WMI、RDP 和 SMB 等横向移动行为，辅助 SOC 还原攻击路径与完善检测规则。

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