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搜索系统内置恶意利用（LOLBins）

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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提供一套系统化的进阶威胁狩猎流程，用于主动发现攻击者滥用操作系统内置工具（LOLBins）的行为。该方法适用于调查文件型恶意软件、规避传统安全检测，并结合EDR/SIEM日志分析，以识别隐蔽的攻击链和异常行为。
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端点日志LOLBins滥用行为检测

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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这是一项威胁狩猎技能，用于检测攻击者利用“生活在土地上”的二进制程序（LOLBins）。通过分析详细的端点进程创建日志，可以识别出使用合法Windows系统二进制文件（如certutil, mshta等）进行文件less攻击或防御规避的异常执行模式，对提升对抗高级威胁（APT）的检测能力至关重要。
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检测WMI事件订阅持久化

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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这是一个关于威胁狩猎的指南，用于检测利用Windows管理工具（WMI）事件订阅建立的持久化后门。它通过监控WMI事件的创建和触发，帮助安全分析师发现传统方法难以发现的、高级的无文件恶意行为，适用于事件响应和威胁调查。
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进程注入技术检测与溯源

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本技能提供了一个结构化的安全检测流程，用于检测进程注入技术（MITRE ATT&CK T1055）。它通过分析详细日志，特别是利用Sysmon事件ID 8（CreateRemoteThread）和事件ID 10（ProcessAccess），结合源-目标进程关系图谱，以识别恶意越权的行为，帮助安全分析师进行安全事件调查和威胁狩猎。
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账户操纵威胁狩猎

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能旨在指导安全分析师进行威胁狩猎，检测账户操纵（T1098）行为。通过分析Windows安全事件日志，它可以发现影子管理员、可疑的组权限变更、SID历史注入和凭证修改等异常活动，是进行事件响应和构建检测规则的关键步骤。
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发现异常Windows服务安装

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本技能用于安全威胁狩猎，通过解析Windows系统事件日志（Event ID 7045），检测可疑的服务安装行为。它能够分析服务二进制路径、识别持久化痕迹，并将发现的攻击模式与MITRE ATT&CK框架关联，帮助安全分析师发现隐蔽的系统植入。
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LOLBAS 检测规则

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通过分析 Windows 进程创建日志（事件 4688/Sysmon 1）并对照 LOLBAS 数据库命令，在 SIEM 或威胁狩猎中识别 certutil、wmic 等零文件攻击工具的滥用行为。
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AWS CloudTrail日志分析与安全审计

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本指南详细介绍了如何配置AWS CloudTrail日志，并利用Amazon Athena进行深度SQL查询，实现AWS环境的全面安全监控。掌握日志分析技术，可用于检测未经授权的访问、权限提升行为和可疑API操作，是进行合规性审计和安全取证的必备技能。
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钻石模型入侵行为分析

implementing-diamond-model-analysis
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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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Arkime网络流量分析

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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

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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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MITRE ATT&CK检测技术映射与覆盖率分析

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该技能用于将观察到的攻击者行为、安全告警和检测规则映射到MITRE ATT&CK框架。它能够量化当前的安全检测覆盖率，帮助构建ATT&CK热力图，为SIEM告警打标签，并根据威胁行为者手册来优先排序安全控制措施，从而进行全面的安全风险评估。
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