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网络C2信标检测与溯源

hunting-for-command-and-control-beaconing
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
453
本技能旨在通过分析网络流量日志（如DNS、代理和连接元数据），利用频率分析、抖动检测和信誉评分等技术，主动识别网络中被攻陷的设备，从而检测出与攻击者C2基础设施的周期性、恶意通信行为。适用于安全威胁狩猎和事件响应场景。
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数据外泄行为检测

hunting-for-data-exfiltration-indicators
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
237
本技能提供了数据外泄（Data Exfiltration）的威胁狩猎方法。通过分析网络流量、DNS查询和云存储上传，旨在检测不正常的数据流、DNS隧道和加密通道滥用，是安全事件响应和防止数据丢失的关键技术。
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检测域前置C2流量

hunting-for-domain-fronting-c2-traffic
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
459
本技能用于检测域前置（Domain Fronting）攻击，这是一种攻击者用于伪装C2流量的高级技术。它通过分析代理/网关日志中TLS SNI字段和HTTP Host头部的差异，并结合pyOpenSSL进行深度证书检查，帮助安全团队发现复杂的网络威胁。
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异常网络连接威胁狩猎

hunting-for-unusual-network-connections
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
404
该方法提供了一套主动检测机制，用于分析出站网络流量，旨在发现潜在的恶意活动。通过识别罕见的连接目标、非标准端口或异常的连接频率，可以有效定位指挥与控制（C2）通信或数据泄露的迹象。
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Webshell活动威胁狩猎

hunting-for-webshell-activity
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
154
本指南提供了一套主动检测公网服务器上Webshell植入的流程和方法。重点在于分析文件系统异常、从Web应用发起的可疑进程和非正常HTTP流量，适用于安全运营中心（SOC）在进行威胁狩猎、事件响应和红色/蓝色团队演练时使用。
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OT网络分段与安全架构

implementing-network-segmentation-for-ot
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294
本技能旨在指导如何在工控（OT）环境中实现安全网络分段。它基于Purdue模型和流量基线分析，利用VLAN、工业防火墙和数据二极管等技术，帮助用户将扁平化的OT网络划分为多个安全区域，从而实现从无缝切换到高安全性的分段架构，达到IEC 62443标准。
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Arkime网络流量分析

implementing-network-traffic-analysis-with-arkime
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472
本技能详细介绍了使用Arkime进行全包捕获的网络流量分析。用户可以通过Arkime API查询会话，下载PCAP数据，检测C2信标行为，并分析DNS、HTTP和TLS流量中的异常模式。适用于网络安全监控、威胁情报和专业取证调查。
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Python 网络流量基线构建

implementing-network-traffic-baselining
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124
本技能指导使用历史 NetFlow/IPFIX 数据构建网络流量基线。利用 Python 的 pandas 库，计算小时/日分布、每主机指标和协议比例等详细统计档案。通过 z-score 和 IQR 方法检测异常，帮助安全运营中心（SOC）分析师识别数据外泄、心跳包等异常行为。
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工业控制系统OT网络流量分析

implementing-ot-network-traffic-analysis-with-nozomi
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196
本文档指导如何利用Nozomi Guardian传感器进行非侵入式的OT网络流量分析。它能够在不干扰关键工业控制系统（ICS）运行的前提下，实现全面的资产可见性、实时威胁检测和漏洞评估，是构建安全运营中心（SOC）和满足行业标准的关键步骤。
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Burp Suite移动流量拦截与分析

intercepting-mobile-traffic-with-burpsuite
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135
本技能提供了一份使用Burp Suite拦截和分析移动应用HTTP/HTTPS流量的完整指南。内容涵盖了在Android和iOS设备上配置代理、处理CA证书安装，并指导用户执行先进的渗透测试，用于评估API安全性、发现数据泄露和认证漏洞等。
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API接口盘点与攻击面发现

performing-api-inventory-and-discovery
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172
本工具执行全面的API接口盘点和发现，旨在识别组织环境中所有类型的API端点，包括已记录、未记录、幽灵（Shadow）和废弃的API。它结合了被动流量分析、主动扫描、DNS枚举和云资源审计，用于绘制完整的API攻击面图，是进行安全评估和满足PCI-DSS、SOC2等合规性要求的关键步骤。
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DNS隧道检测与熵值分析

performing-dns-tunneling-detection
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85
本技能用于检测通过DNS协议进行的隧道式数据外泄（DNS Tunneling）。它通过计算DNS查询名称的香农熵、分析查询长度和子域名数量等统计指标，从而识别出非标准、可疑的流量模式。适用于安全评估、事件响应和威胁狩猎。
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