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收集受损主机易失证据

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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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使用Volatility进行内存取证分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了使用Volatility 3进行内存取证的完整流程。覆盖了从捕获原始内存转储文件到分析进程、检测Rootkit、调查网络连接，以及提取凭证和代码注入等关键步骤。适用于网络安全事件响应中的内存分析任务。
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移动应用安全渗透测试

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了一份全面的iOS和Android移动应用渗透测试指南，遵循OWASP MASTG标准。内容涵盖了完整的移动攻击面，包括应用二进制文件的静态分析、动态运行时测试和API安全评估。指导用户掌握绕过证书固定、分析本地数据存储（如Keychain、SQLite）以及发现认证和网络传输漏洞的专业技术。
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QRadar安全事件关联分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能旨在指导安全运营中心（SOC）分析师和检测工程师，如何在IBM QRadar SIEM平台上关联复杂的、多阶段的网络攻击。内容涵盖使用AQL深入调查事件、构建自定义关联规则和进行跨源数据关联，帮助用户优化告警逻辑，显著提高对高级威胁的检测准确性。
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自动化AI数据采集代理

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affaan-m/everything-claude-code
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该代理旨在为任何公开数据源（如招聘板、价格、新闻等）构建一个全自动、AI驱动的数据采集系统。它能定时抓取数据，利用免费的大语言模型（如Gemini Flash）进行数据富集和分析，并将结果结构化地存储到Notion、Sheets或Supabase等数据库中。适用于需要持续监控和跟踪网络数据的场景。
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JS恶意代码反混淆与分析

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该工具包专为网络安全分析师设计，用于反混淆恶意JavaScript代码。它能够逆转复杂的编码层（如Base64、Hex、Unicode）、eval链以及控制流混淆技术，从而揭示钓鱼页面、网页木马和投递脚本中的原始恶意逻辑，支持深度取证分析。
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工业控制系统异常检测

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该技能旨在为工业控制系统（ICS/OT）提供异常行为检测能力。它利用机器学习模型，通过分析SCADA协议通信、网络流量的时序和拓扑基线，构建正常操作模型。可用于发现协议异常、设备行为漂移和潜在的网络入侵。
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网络ARP欺骗检测与防御

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本技能提供了一份关于检测和防御ARP欺骗攻击的综合指南。内容涵盖了多层次的防御机制，包括在交换机上部署动态ARP检查（DAI）、使用ARPWatch进行持续监控、通过Wireshark进行深度数据包分析，以及编写自定义Python脚本进行实时异常检测。适用于网络安全分析师和渗透测试人员，以抵御第二层协议的中间人攻击。
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Zeek日志回波行为检测

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本工具旨在对Zeek网络连接日志（conn.log）执行统计分析，用于检测潜在的C2（命令与控制）回波行为。通过计算连接时间间隔的标准差和变异系数，可以识别出具有高度规律性、低抖动特征的周期性网络通信，是安全威胁狩猎和事件调查的关键技术。
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利用AI检测业务邮件欺诈

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本功能利用AI、NLP和行为分析技术，用于检测高度复杂的业务邮件欺诈（BEC）。它不依赖于传统的恶意链接规则，而是通过分析写作风格、语气、语境异常和行为模式，识别纯粹的社会工程学欺骗，为企业提供坚实的高级反网络钓鱼和反欺诈防御层。
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检测凭证转储攻击技术

detecting-credential-dumping-techniques
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本技能专注于检测凭证转储技术，这是高级网络攻击者渗透后的关键阶段。它通过分析Sysmon事件ID 10、Windows安全日志和SIEM高级关联规则，精准识别从LSASS内存、SAM数据库和NTDS.dit文件中的凭证窃取行为，是安全分析师和威胁猎手进行事件响应和威胁狩猎的重要工具。
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基于UEBA的内部威胁检测

detecting-insider-threat-with-ueba
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能实现了用户和实体行为分析（UEBA），用于检测复杂的内部威胁。它利用Elasticsearch/OpenSearch构建行为基线，从认证、文件访问和网络等多源日志中学习正常模式。通过计算异常分数和进行同伴组分析，能够识别出数据外泄、特权滥用或未授权访问等行为异常。
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