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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
228
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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AWS S3存储桶安全权限审计
auditing-aws-s3-bucket-permissions
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
389
本指南提供一套系统化脚本,用于审计AWS S3存储桶的安全性。它能够识别数据公开暴露、权限过大的访问控制列表(ACL)和存储桶策略、以及缺少加密设置等安全漏洞,确保数据访问符合最小权限原则和合规性要求。
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开源情报威胁行为者画像分析
building-threat-actor-profile-from-osint
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
197
本技能提供了一个系统化的方法,利用开源情报(OSINT)构建全面的威胁行为者档案。它涵盖了从多个公开来源收集、关联和分析数据(如供应商报告、暗网论坛等)的过程,能够将对手的TTP映射到MITRE ATT&CK,评估动机,从而生成结构化的报告,用于主动防御和归因分析。
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威胁狩猎假设框架构建
building-threat-hunt-hypothesis-framework
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
201
本框架提供了一个系统化的威胁狩猎方法论,帮助安全分析师将威胁情报、攻击模式和环境数据转化为可验证的假设。它指导用户完成从假设制定、跨平台数据查询到深度关联分析的整个流程,实现主动威胁检测和安全范围评估。
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威胁指标收集与分析
collecting-indicators-of-compromise
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
486
本技能包提供了一个系统化的框架,用于在安全事件发生前后收集、分类和富集威胁指标(IOCs)。它涵盖了网络、主机、邮件等多种来源的证据,并使用STIX/TAXII标准格式化数据,支持威胁情报的共享、安全系统(SIEM/EDR)的自动化防御构建与阻断。
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收集受损主机易失证据
collecting-volatile-evidence-from-compromised-host
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
387
本指南提供了一套系统化的流程,用于在安全事件发生后,从受损主机上收集易失的数字取证证据。它严格遵循“易失性顺序”,捕获内存转储、网络连接、运行进程及系统状态等关键数据,为事件响应和根因分析提供完整的证据链。
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基于频率分析的C2信标检测
hunting-for-beaconing-with-frequency-analysis
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
403
本技能提供一套系统化的网络威胁溯源流程,用于主动搜索和检测C2信标行为。通过对网络流量日志(如Zeek、代理日志)进行统计分析,计算连接间隔的方差和变异系数(CV),结合抖动(Jitter)分析,识别出周期性、异常的恶意通信,是网络安全威胁狩猎的关键步骤。
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搜索系统内置恶意利用(LOLBins)
hunting-for-living-off-the-land-binaries
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
360
提供一套系统化的进阶威胁狩猎流程,用于主动发现攻击者滥用操作系统内置工具(LOLBins)的行为。该方法适用于调查文件型恶意软件、规避传统安全检测,并结合EDR/SIEM日志分析,以识别隐蔽的攻击链和异常行为。
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Windows持久化机制威胁狩猎
hunting-for-persistence-mechanisms-in-windows
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
133
本指南提供一套系统化的Windows端点威胁狩猎方法论,用于主动发现攻击者留下的持久化后门。重点覆盖注册表Run Keys、恶意服务、WMI订阅和计划任务等多种机制。适用于事件响应和安全审计,发现休眠的恶意代码。
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具身智能想法发掘管线
idea-discovery-robot
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
453
这是一个系统化的机器人研究项目想法发掘工具。它能将一个宏观的机器人方向,通过结构化的文献调研、新颖性验证和批判性审查等多个阶段,提炼成多个可上手的、可基准测试的、且具备模拟环境优先验证的落地项目。旨在确保想法的科学性和工程可行性。
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基于风险的SOC告警疲劳缓解
implementing-alert-fatigue-reduction
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
301
本技能提供了一套系统化的方法论,用于缓解安全运营中心(SOC)的告警疲劳问题。它指导用户通过实施基于风险的告警(RBA),将海量、低质量的阈值告警,转化为具有高价值、高上下文的风险评分。核心在于量化告警质量,通过分析真阳性/假阳性比率,系统性地调优检测规则,从而大幅提升分析师的警报处理效率。
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实施CISA零信任成熟度模型
implementing-cisa-zero-trust-maturity-model
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
372
本技能详细指导如何根据CISA零信任成熟度模型(ZTMM)v2.0,系统化地评估和提升组织的安全架构。它涵盖身份、设备、网络、应用和数据五个核心支柱,提供从传统到最佳的成熟度提升路线图,帮助组织实现全面的零信任合规。
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