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使用Cuckoo沙盒进行恶意软件分析

analyzing-malware-behavior-with-cuckoo-sandbox
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能用于在高度隔离的Cuckoo沙盒环境中执行恶意软件样本，以安全地观察其完整的运行时行为。它可以捕获进程创建、文件系统修改、注册表变动、网络通信和关键API调用等细节，并生成详细的恶意行为报告和威胁情报，用于恶意软件分类和威胁溯源。
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Linux持久化机制检测

analyzing-persistence-mechanisms-in-linux
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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这是一个用于网络安全威胁狩猎和事件响应的综合技能。它系统地扫描Linux系统，用于检测攻击者设置的各种持久化后门，包括可疑的crontab任务、未经授权的systemd服务、LD_PRELOAD劫持、配置文件篡改和SSH密钥后门。通过关联auditd日志，生成详细的入侵时间线。
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威胁行为体TTPs与MITRE ATT&CK映射

analyzing-threat-actor-ttps-with-mitre-attack
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了一个系统化的框架，用于将真实世界的威胁行为体战术、技术和流程（TTPs）映射到知名的MITRE ATT&CK框架。用户将学习如何利用ATT&CK Navigator和Python库等工具，分析安全事件，可视化技术覆盖热图，识别关键的检测漏洞，并生成可操作的情报报告，将观察到的IOCs与特定的对手技术相关联。
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MITRE导航仪威胁行为分析

analyzing-threat-actor-ttps-with-mitre-navigator
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具帮助安全分析师将高级持续性威胁（APT）群组的战术、技术和过程（TTPs）映射到MITRE ATT&CK框架。它利用ATT&CK Navigator和attackcti库，通过查询STIX/TAXII数据，生成可视化图层文件，从而评估防御覆盖盲点，为网络事件调查和威胁狩猎提供结构化支持。
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使用DNSTwist分析变体域名和钓鱼攻击

analyzing-typosquatting-domains-with-dnstwist
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该工具利用DNSTwist强大的域名变体生成引擎，用于检测各种类型的域名欺骗和品牌冒用。它能生成数千个潜在的相似域名（包括错别字和异形字符），并检查其DNS记录和网页内容相似度，帮助安全分析师和威胁猎手主动监控和发现针对组织的钓鱼和域名劫持威胁。
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网络日志入侵分析

analyzing-web-server-logs-for-intrusion
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具提供了一个全面的框架，用于分析Web服务器日志（Apache/Nginx）以检测各种安全威胁。它利用高级正则表达式匹配OWASP攻击签名，识别SQL注入、本地文件包含和目录遍历尝试，并进行行为分析以检测暴力破解和Web扫描器指纹。系统使用GeoIP丰富数据以进行源头归属，为SOC分析师生成优先级的报告。
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论文自动优化循环

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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该技能用于自动化优化学术论文的写作质量。它通过循环机制（审阅→修改→重编译），利用先进的语言模型对已生成的论文进行多轮次的深度润色和优化。主要目的是提升文章的逻辑结构、修正理论不一致性，并增强整体的表达和呈现质量，帮助用户将初稿提升至可提交的优秀状态。
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AI驱动的端到端Web测试

awt-e2e-testing
sickn33/antigravity-awesome-skills
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AWT是一款AI驱动的端到端（E2E）网页测试工具。它允许AI代码生成工具通过真实浏览器执行测试，支持声明式YAML场景。它采用视觉匹配和OCR技术，而非依赖脆弱的DOM选择器，适用于需要高鲁棒性的AI辅助测试流程。
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从威胁报告构建攻击模式库

building-attack-pattern-library-from-cti-reports
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能用于解析复杂的网络威胁情报报告（CTI），提取对手的攻击行为。它将这些行为精准映射至MITRE ATT&CK框架，并构建为标准化的STIX 2.1攻击模式库。最终生成检测规则模板，用于提升防御能力和安全架构设计。
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自动化恶意软件分析流水线

building-automated-malware-submission-pipeline
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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用于构建全面的自动化恶意软件分析流水线。该工具能从EDR和邮件网关等多个源头收集可疑文件，自动提交至沙箱和多引擎扫描器，并生成详细的威胁判定和IOCs。适用于需要扩大高容量恶意软件初筛和事件响应能力的安全运营中心（SOC）团队。
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Sigma规则生成与SIEM检测

building-detection-rules-with-sigma
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了一套完整的Sigma规则构建流程，用于生成跨越不同SIEM平台（如Splunk、Elastic、Sentinel）的通用检测规则。它帮助安全团队将威胁情报和MITRE ATT&CK战术技术转换为标准化的、可移植的检测逻辑，实现检测规则的自动化生成、校验，并映射到具体的SIEM查询语言。
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恶意软件事件沟通模板构建

building-malware-incident-communication-template
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本框架提供一套结构化的流程，用于管理恶意软件事件期间的沟通内容。它为不同级别的利益相关者（包括高管、技术团队和监管机构）生成定制化报告，并根据事件的严重程度和威胁类型，确保在危机发生时信息传递的结构化、及时性和合规性。
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