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分析凭证填充攻击行为
hunting-credential-stuffing-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
139
本技能提供结构化的方法,用于通过分析认证日志来检测凭证填充攻击。它重点识别登录速度异常、高源IP多样性、密码喷洒模式以及失败登录的地理分布异常。适用于安全运营中心(SOC)进行威胁狩猎和构建账户接管检测规则。
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检测DCSync攻击事件日志
hunting-for-dcsync-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
338
本指南提供检测DCSync攻击的方法,通过分析Windows事件ID 4662,识别来自非域控制器账户的未经授权的域复制请求。适用于安全事件响应和威胁狩猎,旨在防止凭证被盗。
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MFT分析:检测文件时间戳篡改
hunting-for-defense-evasion-via-timestomping
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
70
本技能用于通过分析NTFS主文件表(MFT)条目来检测反取证时间戳篡改(Timestomping)。其核心原理是比较$STANDARD_INFORMATION和$FILE_NAME两个属性的时间戳差异。当两个时间戳出现不一致时,强烈暗示文件已被恶意篡改,是进行高级威胁狩猎和数字取证分析的关键技术。
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搜索DNS持久化机制
hunting-for-dns-based-persistence
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
103
本技能指导安全分析师进行高级威胁搜寻,重点检测基于DNS的持久化机制。它通过分析被动DNS历史、区域文件审计和API数据(如SecurityTrails),识别未经授权的记录修改、子域劫持和DNS劫持企图。适用于SOC分析师和威胁搜寻人员。
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检测DNS隧道与数据泄露
hunting-for-dns-tunneling-with-zeek
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南提供了一套完整的检测方法,用于发现利用DNS记录建立的隐蔽信道。通过分析Zeek的dns.log,可以识别出高熵、超长查询、异常查询量或异常记录类型等指标,从而揭示潜在的数据泄露或命令与控制(C2)活动。
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检测域前置C2流量
hunting-for-domain-fronting-c2-traffic
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
459
本技能用于检测域前置(Domain Fronting)攻击,这是一种攻击者用于伪装C2流量的高级技术。它通过分析代理/网关日志中TLS SNI字段和HTTP Host头部的差异,并结合pyOpenSSL进行深度证书检查,帮助安全团队发现复杂的网络威胁。
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搜索系统内置恶意利用(LOLBins)
hunting-for-living-off-the-land-binaries
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
360
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
hunting-for-lolbins-execution-in-endpoint-logs
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128
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
hunting-for-persistence-via-wmi-subscriptions
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
115
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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检测注册表Run键持久性
hunting-for-registry-run-key-persistence
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429
本指南提供了一种威胁狩猎技术,用于检测利用Windows注册表Run键(T1547.001)建立的恶意持久化机制。通过分析Sysmon Event ID 13日志,可以识别出指向临时目录、编码命令或滥用LOLBin的恶意自启动项。适用于安全分析师和安全工程师进行事件调查和构建检测规则。
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鱼叉式网络钓鱼指标狩猎
hunting-for-spearphishing-indicators
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
443
本指南提供了一套结构化的威胁狩猎方法论,用于主动检测复杂的鱼叉式网络钓鱼攻击。它指导用户在邮件日志、端点遥测和网络数据等多个维度关联指标,以发现目标性威胁,支持安全事件响应和防御提升。
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查找供应链泄密指标
hunting-for-supply-chain-compromise
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
487
本指南提供主动的供应链泄密威胁狩猎方法,用于检测软件更新篡改、依赖包污染或构建工件被恶意修改等风险。适用于事件响应或安全评估,通过SIEM和EDR平台的数据进行深度关联分析和溯源。
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