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WMI横向移动行为检测

hunting-for-lateral-movement-via-wmi
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
249
该工具用于安全威胁狩猎，旨在分析Windows事件日志（如4688、Sysmon 1）和WMI活动日志。核心功能是检测利用WMI进行横向移动的迹象，例如WmiPrvSE.exe启动的恶意子进程，或发现用于持久化的WMI事件订阅。
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端点日志LOLBins执行行为检测

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
207
本技能提供了一套完整的指南，用于在端点日志中检测“利用土地内置二进制文件”（LOLBins）的滥用行为。通过分析进程创建日志和命令行参数，可以发现攻击者用于防御规避或数据传输的恶意行为，适用于威胁狩猎和构建高级安全检测规则。
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进程注入技术检测

hunting-for-process-injection-techniques
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
225
用于安全事件调查和威胁狩猎，通过分析Sysmon日志（事件ID 8和10）和进程关系，识别恶意进程注入行为，如创建远程线程和DLL注入。该技能帮助安全分析师发现内存中的代码注入和防御规避战术，适用于Windows端点的安全监控和事件响应。
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启动文件夹持久化检测

hunting-for-startup-folder-persistence
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
83
本技能用于检测通过系统启动文件夹实现持久化（T1547.001）的潜在恶意行为。它通过实时文件系统监控（如Python watchdog）和文件元数据分析，扫描用户和系统启动目录，从而发现那些能够在系统重启后依然存活的恶意植入物或持久化程序，是威胁狩猎的核心技术。
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账户操纵T1098威胁狩猎

hunting-for-t1098-account-manipulation
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
329
本技能用于安全威胁狩猎，旨在检测网络攻击者利用T1098等技术进行的账户操纵行为。通过分析Windows安全事件日志（如4738、4728），识别异常的组权限变更、特权账户创建或SID历史注入，是进行事件调查和提升安全态势感知的关键方法。
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异常网络连接威胁狩猎

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389
本技能旨在进行基于假设的威胁狩猎，主动检测命令与控制（C2）活动（T1071）。通过分析SIEM/EDR网络遥测数据，查找异常的出站流量、罕见的目的地、非标准端口以及不寻常的连接频率，以发现潜在的信标或数据泄露行为。适用于主动防御和事件响应。
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检测异常服务安装

hunting-for-unusual-service-installations
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148
该技能用于威胁狩猎，通过解析Windows系统事件日志（事件ID 7045），检测异常的服务安装行为。它能分析服务二进制路径，并结合Sysmon等高级遥测数据，识别潜在的持久化机制和攻击指标，适用于安全事件响应和安全审计。
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LOLBAS 检测规则

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
103
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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259
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
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
371
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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网络流量基线建立与异常检测

implementing-network-traffic-baselining
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
370
该技能利用Python pandas分析历史NetFlow/IPFIX流量数据，建立网络流量的正常基线模型。它计算小时/天级别的数据分布、主机统计和呼叫方画像，并使用Z分数和IQR等统计方法，帮助安全分析师识别数据泄露、心跳包等异常行为。
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Nozomi实战OT网络流量分析

implementing-ot-network-traffic-analysis-with-nozomi
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218
本指南展示了如何部署Nozomi Guardian传感器，对操作技术（OT）和工业控制系统（ICS）进行被动、非中断式的网络流量监测。它提供全面的资产可见性、行为异常检测和协议分析能力，适用于构建强大的OT安全运营中心（SOC），帮助用户在不影响生产运行的前提下，实现实时安全态势感知和合规性检查。
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