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Autoruns 恶意软件持久性分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
469
借助 Sysinternals Autoruns 扫描 Windows 启动点，识别无签名、可疑路径与 LOLBin 启动项，并通过基线对比与 VirusTotal 校验，实现恶意软件持久性调查与检测规则构建。
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恶意软件沙箱规避检测

analyzing-malware-sandbox-evasion-techniques
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
475
通过分析 Cuckoo/AnyRun 行为报告中的计时检查、虚拟机痕迹、用户交互异常与睡眠膨胀，识别恶意软件沙箱规避行为，辅助 SOC 深入调查。
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恶意软件隐蔽通道分析

analyzing-network-covert-channels-in-malware
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
286
指导分析师识别恶意软件通过DNS隧道、ICMP泄露、协议滥用及HTTP隐写的隐蔽通信，结合Python包解析、熵评分和SOC流程整理取证步骤。
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恶意软件网络流量分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
452
利用 Wireshark、Zeek、Suricata 和 Python 脚本分析恶意软件生成的网络流量，识别 C2 协议、数据外泄、DNS 隧道、HTTP/HTTPS 载荷以及信标行为，支持沙箱与实战响应中的网络检测与追踪。
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UPX 打包恶意软件还原

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
428
识别 UPX 及变体打包的恶意样本，通过自动解包、魔改头修复和调试器手动还原，实现 Ghidra/IDA 等工具的静态分析准备。
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勒索软件加密机制分析

analyzing-ransomware-encryption-mechanisms
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347
分析勒索软件的加密算法、密钥管理与文件处理流程，评估解密可能性、发现实现缺陷并支撑恢复行动，适用于样本逆向、解密能力评估与事件响应。
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勒索软件泄露监控情报

analyzing-ransomware-leak-site-intelligence
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89
从勒索软件泄露站点抓取结构化情报，追踪受害者曝光与集团动向，评估行业风险，辅助 SOC 采取前置防御。
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勒索软件网络指标分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
59
通过解析 Zeek conn.log 与 NetFlow 数据，识别勒索软件的 C2 信标、TOR 网关连接、大量外发传输与可疑 DNS 行为，并综合评分以强化应急响应与检测策略。
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供应链恶意软件分析

analyzing-supply-chain-malware-artifacts
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207
分析供应链恶意软件的后门组件、注入代码和签名异常，追踪感染路径，提取 IOC，辅助制定检测规则与态势感知。
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MISP 威胁态势分析

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268
通过 PyMISP 拉取 MISP 事件数据、IOC 类型分布、威胁行为者簇和标签趋势，帮助分析人员生成带有攻击者、恶意软件、MITRE 技术和时间趋势的威胁态势报告。
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Windows 注册表工件分析

analyzing-windows-registry-for-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
282
指导调查员从取证镜像中提取注册表 hive，并使用 RegRipper 与 python-registry 分析安装软件、启动项、持久化与用户活动，以便在事件响应与威胁追踪中揭示系统滥用痕迹。
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恶意软件事件沟通模板

building-malware-incident-communication-template
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65
提供恶意软件事件通知、管理层通报、技术建议与合规披露模板，依据严重性驱动升级流程，确保响应期间对内外各方的信息一致且及时。
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