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假设驱动的持久威胁狩猎

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
311
本技能提供一个主动、假设驱动的框架，用于在复杂的企业环境中搜寻高级持久威胁（APT）。它通过分析端点遥测、网络日志和内存工件，并结合MITRE ATT&CK等框架。适用于调查UEBA警报、执行定期威胁狩猎或验证环境是否暴露于已知攻击战术和技术（TTPs）。
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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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Cobalt Strike信标网络检测

hunting-for-cobalt-strike-beacons
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
444
该技能指导威胁研究人员如何检测Cobalt Strike命令与控制(C2)信标。它利用高级网络取证技术，包括分析默认TLS证书序列号、JA3/JA3S/JARM指纹、信标抖动和HTTP流量模式匹配。通过关联Zeek日志、Suricata规则和Python PCAP分析，识别可疑的C2通信。
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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

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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

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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

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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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钻石模型入侵行为分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能实现了钻石模型（Diamond Model）分析框架，提供了一个结构化的方法来分析复杂的网络入侵事件。它支持程序化地关联和分类事件，基于攻击者、能力、基础设施和受害者这四个核心要素。主要功能包括构建活动链、识别枢纽点和生成完整的威胁情报报告。
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工控网络安全监控：拖格斯平台部署

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
177
用于部署和配置Dragos平台，实现工业控制系统（ICS/OT）的网络监控。该工具利用超过600种工业协议解析器，提供威胁检测、资产可见性管理和漏洞分析能力，帮助用户构建专业的OT安全运营中心（SOC），保护关键基础设施免受高级威胁攻击。
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OT网络分段与安全架构

implementing-network-segmentation-for-ot
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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