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供应链恶意软件分析
analyzing-supply-chain-malware-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
390
该工具和工作流用于深入调查供应链攻击。它帮助安全分析师比较合法软件与可疑二进制文件,以分析被污染的软件更新、木马化二进制文件和依赖项工件。核心功能包括二进制差异分析、识别注入代码和记录代码签名异常,从而确定安全漏洞的范围。
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MITRE导航仪威胁行为分析
analyzing-threat-actor-ttps-with-mitre-navigator
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
328
本工具帮助安全分析师将高级持续性威胁(APT)群组的战术、技术和过程(TTPs)映射到MITRE ATT&CK框架。它利用ATT&CK Navigator和attackcti库,通过查询STIX/TAXII数据,生成可视化图层文件,从而评估防御覆盖盲点,为网络事件调查和威胁狩猎提供结构化支持。
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USB设备连接历史分析
analyzing-usb-device-connection-history
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
77
这是一项数字取证技术,用于调查可移动存储设备的连接历史。它通过深度解析Windows注册表(如USBSTOR、MountedDevices)、事件日志和SetupAPI日志中的关键数据,追踪设备连接和使用时间线,是识别数据外泄或内部威胁的关键证据链。
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Windows Amcache取证分析
analyzing-windows-amcache-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
298
这是一个专业的数字取证工具,用于解析Windows Amcache.hve注册表数据。它可以提取关于程序执行历史、应用安装信息和驱动程序加载的关键证据。通过关联SHA-1哈希值和重建时间线,帮助调查人员确定系统上运行过的可执行文件,是进行事件响应和威胁检测的核心工具。
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Splunk Windows事件日志分析工具包
analyzing-windows-event-logs-in-splunk
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
420
本工具包利用Splunk的SPL语言,分析包括Windows安全、系统和Sysmon在内的事件日志。它将高级检测查询映射到MITRE ATT&CK框架,帮助SOC分析师调查认证攻击(如暴力破解、密码喷洒)、识别权限提升、定位持久化机制和追踪横向移动,进行详细的取证时间线分析。
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Windows预取文件取证分析
analyzing-windows-prefetch-with-python
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
459
该技能使用Python解析Windows预取文件(.pf),帮助安全分析师重建详细的应用执行历史。它在事件响应中至关重要,可用于检测重命名二进制文件、识别可疑执行模式,并为深入的数字取证调查构建准确的时间线。
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Timesketch:协作取证时间线分析
building-incident-timeline-with-timesketch
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74
Timesketch是一个协作式的开源取证平台,专为安全团队设计。它能够摄取和标准化来自多种来源(如日志、工件)的安全数据,用于重建复杂的攻击时间线。通过可视化和内置分析器,用户可以追踪事件发生的时间顺序,进行深度取证调查和完整的事件报告撰写。
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开源情报收集与威胁分析
collecting-open-source-intelligence
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225
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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使用Volatility进行内存取证分析
conducting-memory-forensics-with-volatility
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
457
本指南详细介绍了使用Volatility 3进行内存取证的完整流程。覆盖了从捕获原始内存转储文件到分析进程、检测Rootkit、调查网络连接,以及提取凭证和代码注入等关键步骤。适用于网络安全事件响应中的内存分析任务。
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QRadar安全事件关联分析
correlating-security-events-in-qradar
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108
本技能旨在指导安全运营中心(SOC)分析师和检测工程师,如何在IBM QRadar SIEM平台上关联复杂的、多阶段的网络攻击。内容涵盖使用AQL深入调查事件、构建自定义关联规则和进行跨源数据关联,帮助用户优化告警逻辑,显著提高对高级威胁的检测准确性。
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AWS云日志异常检测
detecting-aws-cloudtrail-anomalies
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
482
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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检测AWS IAM权限提升路径
detecting-aws-iam-privilege-escalation
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399
该技能利用boto3和云安全分析模型,检测AWS账户中的IAM权限提升路径。它可以识别出过度宽松的权限策略、危险的权限组合(例如角色传递与资源创建的结合),并找出任何违反最小权限原则的配置,适用于安全事件调查和安全态势管理。
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