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威胁行为TTP与MITRE ATT&CK分析

analyzing-threat-actor-ttps-with-mitre-navigator
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
147
该工具用于将高级持续威胁（APT）团体的战术、技术和流程（TTPs）映射到MITRE ATT&CK框架。它通过查询STIX/TAXII数据，生成专门的Navigator层文件，帮助安全分析师可视化地构建威胁模型，比较不同攻击者，并评估防御体系相对于已知威胁的覆盖盲点。
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使用MISP分析威胁态势

analyzing-threat-landscape-with-misp
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
475
本工具通过PyMISP查询MISP实例，计算详细的事件统计数据、IOC类型分布、威胁行为者集群和标签趋势。它生成全面的威胁态势报告，可视化时间趋势。适用于安全事件调查、总结主要威胁行为者或恶意软件家族，以及生成专业网络威胁情报报告。
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网络日志入侵分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
309
本工具提供了一个全面的框架，用于分析Web服务器日志（Apache/Nginx）以检测各种安全威胁。它利用高级正则表达式匹配OWASP攻击签名，识别SQL注入、本地文件包含和目录遍历尝试，并进行行为分析以检测暴力破解和Web扫描器指纹。系统使用GeoIP丰富数据以进行源头归属，为SOC分析师生成优先级的报告。
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攻击者基础设施追踪与关联分析

building-adversary-infrastructure-tracking-system
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本系统用于构建自动化对抗者基础设施追踪平台。通过整合被动DNS、证书透明度日志和WHOIS记录，能够绘制出攻击者C2网络复杂的关联图谱。可实现从已知指标向相关基础设施的扩展分析（Pivoting），用于发现和监测威胁行为者的网络布局。
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开源情报收集与威胁分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
353
本技能提供了一套全面的开源情报（OSINT）收集和综合方法，用于调查威胁行为者、恶意基础设施和攻击活动。它利用公共数据源、被动侦察工具（如WHOIS、证书透明日志）以及专业平台（如Maltego、Shodan），来绘制对手的背景信息，并为授权的红队评估进行预先情报收集。所有操作均强调被动性，以确保合法性和安全。
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威胁活动关联与分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
248
该技能用于关联分散的安全事件、IOCs和对手行为，分析跨时间线和跨组织的共同威胁活动。它能够识别统一的威胁战役，归因于共同的威胁行为体，并提取共享指标，从而显著提升检测能力。适用于跨组织威胁情报共享和构建完整的战役报告。
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工控系统异常行为检测

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该工具利用机器学习技术，为工控系统（ICS）和运营技术（OT）环境提供异常检测能力。它通过分析网络通信流量、时间间隔和协议行为，构建行为基线。可用于发现网络中的异常波动、未经授权的设备以及潜在的安全违规行为，是增强传统入侵检测系统的关键补充。
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异常认证模式检测

detecting-anomalous-authentication-patterns
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该技能利用用户和实体行为分析（UEBA）、统计基线和机器学习模型，持续监控认证日志。可实时识别不可能旅行、凭证堆积、暴力破解和账户被盗用等高级威胁，是安全运营和身份访问管理的核心工具。
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AWS云日志异常检测

detecting-aws-cloudtrail-anomalies
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能利用boto3分析AWS CloudTrail日志，建立正常API调用行为的统计基线。它可以检测出异常的API调用模式，例如新来源、地理位置异常或高频使用，从而识别出凭证泄露、权限提升或内部威胁，为安全调查和威胁狩猎提供详细报告。
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Zeek日志回波行为检测

detecting-beaconing-patterns-with-zeek
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
480
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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检测商业邮件欺诈（BEC）

detecting-business-email-compromise
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本技能提供了检测商业邮件欺诈（BEC）的全面指南。它涵盖了使用邮件网关规则、行为分析和财务流程控制等检测技术。了解如何识别异常支付请求、域名不匹配和社交工程模式等红色警报，从而有效防范财务损失。
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利用AI检测业务邮件欺诈

detecting-business-email-compromise-with-ai
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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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