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Elastic SIEM告警分类处理指南

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
349
本指南为安全运营中心（SOC）分析师提供了一套系统性的告警分类处理流程。它详细指导用户如何利用Elastic Security SIEM平台，通过初次评估、ES|QL查询获取上下文、威胁情报富集等步骤，对海量安全告警进行分类和优先级排序，从而快速识别真实威胁并制定事件响应计划。
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跨渠道品牌冒充监测系统

performing-brand-monitoring-for-impersonation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
272
本技能提供一套全面的品牌监测系统，用于跨越多个数字攻击面检测品牌冒充攻击。它覆盖了域名的拼写错误攻击（squatting）、社交媒体虚假账号、网络钓鱼网站、移动应用和暗网泄露等。通过结合 dnstwist 等工具和主流 API，帮助用户主动识别未经授权的品牌使用和潜在的网络威胁。
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AWS云环境取证分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具提供一套完整的AWS云环境取证调查工作流。通过利用CloudTrail日志和boto3/Athena等工具，用户可以重构攻击者的行为链，识别受损的凭证，分析可疑的API调用模式，并生成详细的事件响应报告。
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暗网威胁监测与情报分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导用户系统地进行暗网监测，扫描地下论坛、数据泄露站点和暗网市场，以识别针对组织的威胁。内容涵盖使用Tor代理进行自动化爬取、泄露凭证检测和威胁情报分析，是进行主动安全防御和事件响应的专业技术。
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恶意软件IOC提取与分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了一个全面的恶意软件分析工作流程，用于提取可操作的威胁指标（IOCs）。它涵盖了静态分析（PE文件解析、哈希生成、字符串提取）和动态分析技术。用户可以学习识别文件哈希、网络指标（C2 IP、域名）、注册表修改和行为特征，并将结果格式化为标准的STIX 2.1格式，用于安全评估和事件响应。
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NIST网络安全框架成熟度评估

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本技能指导用户使用NIST网络安全框架（CSF）2.0进行全面的成熟度评估。流程涵盖了六大核心功能（治理、识别、保护、检测、响应、恢复）和四级实施层级（部分到适应性）。通过评估当前状态与目标状态之间的差距，最终生成一份详细的安全改进路线图，帮助提升组织的网络安全防护能力。
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工业控制系统网络安全评估

performing-ot-network-security-assessment
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用于对工业控制系统（OT）网络进行全面安全评估，覆盖SCADA和DCS等现场系统。评估工作基于Purdue模型，通过被动监测工业协议流量，识别IT/OT融合风险和潜在攻击面，帮助用户实现高度安全和合规性。
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PE文件静态恶意软件分析

performing-static-malware-analysis-with-pe-studio
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导用户使用PEStudio等工具对Windows PE文件进行静态取证和恶意软件分析。核心功能包括检查文件结构、计算代码节熵值、识别可疑的系统API调用（如进程注入、持久化机制），以及从文件中提取混淆字符串和攻击指标（IoCs），用于安全地进行初步恶意样本分类和溯源。
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使用OWASP威胁龙进行威胁建模

performing-threat-modeling-with-owasp-threat-dragon
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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这套指南介绍了使用OWASP Threat Dragon进行系统威胁建模的完整流程。它指导用户绘制数据流图，应用STRIDE和LINDDUN等成熟方法论，系统性地识别出系统架构中的潜在安全威胁，并生成用于安全设计评审和合规性要求的详细报告。
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用户行为分析与异常检测

performing-user-behavior-analytics
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能执行用户和实体行为分析（UEBA），通过建立行为基线和统计分析模型，检测异常用户活动。它可以识别“不可能旅行”、异常登录模式、特权滥用等行为，帮助安全运营中心（SOC）团队及时发现被盗账户或内部威胁。
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YARA恶意软件检测规则开发

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导用户掌握YARA规则的开发流程，用于恶意软件检测。通过识别独特的字节模式、字符串和PE文件结构，创建高准确度的检测签名，适用于安全分析师进行威胁狩猎和事件响应。
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外部专家研究评审与批判

research-review
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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提供深度、多轮次的学术研究评审和批判，模拟顶级机器学习会议（如NeurIPS/ICML）专家的视角。它能够帮助用户识别研究中的逻辑漏洞、缺失的实验或叙事说服力不足的论点，从而全面提升研究的完整性和学术严谨性。
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