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分析勒索软件泄露网站情报
analyzing-ransomware-leak-site-intelligence
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
346
本技能提供了一套结构化的方法论和Python实现,用于监控和分析勒索软件的泄露网站(DLS)。它帮助安全分析师追踪受害者信息,提取关于攻击者战术的情报,评估特定行业的风险,从而实现主动防御,掌握威胁态势。
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生成结构化网络威胁报告
generating-threat-intelligence-reports
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导撰写高质量、结构化的网络威胁情报报告。它根据目标受众(高管、安全运营团队、技术分析师)调整内容,生成战略、战术或运营级别的情报产品。适用于将原始收集数据转化为可操作的威胁简报或事件后评估报告,确保报告符合行业标准。
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行业威胁态势评估分析器
performing-threat-landscape-assessment-for-sector
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该工具用于对特定行业(如金融、医疗、能源)进行威胁态势评估。通过分析目标威胁行为体、常见攻击载体和行业漏洞,生成可操作的风险情报。帮助组织进行安全投资规划和高层风险报告。
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CVSS漏洞评分与优先级排序
prioritizing-vulnerabilities-with-cvss-scoring
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能详细介绍了通用漏洞评分系统(CVSS v4.0),这是行业标准的漏洞严重性评估框架。内容涵盖了基础指标、威胁指标和环境指标的计算方法,并指导用户如何结合EPSS、CISA KEV等实时威胁情报,实现系统化、可操作的漏洞风险分级和优先修复。
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威胁行为体群组画像分析
profiling-threat-actor-groups
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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用于构建高级持续性威胁(APT)组织、犯罪集团和黑客行为体的全面画像。该技能汇集了来自MITRE ATT&CK、Mandiant和CrowdStrike等主要情报源的战术、技术和流程(TTPs)文档、历史战役数据和归因指标,帮助组织更新威胁模型、确定防御控制优先级,并为行业特定风险准备高管简报。
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