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网络日志入侵分析

analyzing-web-server-logs-for-intrusion
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
494
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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对抗方基础设施追踪系统

building-adversary-infrastructure-tracking-system
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该系统用于自动化追踪并绘制敌对威胁行为者的C2网络图谱。通过整合被动DNS、WHOIS数据、证书透明度和IP富集等多种数据源，实现基础设施的交叉引爆（Pivoting），帮助安全分析师发现共享托管模式、监控域名重用，并构建完整的威胁情报关系图谱。
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使用OpenCTI构建IOC富集流水线

building-ioc-enrichment-pipeline-with-opencti
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导如何使用OpenCTI平台构建自动化IOC富集流水线。通过集成VirusTotal、Shodan等外部威胁情报源，系统能自动为新采集的指标添加上下文信息、关联威胁行为，并计算置信度分数，极大地增强了安全分析的能力和威胁优先级判断。
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开源情报威胁行为者画像分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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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开源情报收集与威胁分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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
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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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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

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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
388
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）

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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

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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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