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搜索 C2检测，共找到 26 条记录

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基础设施合规检测器

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

针对 SOC2、HIPAA 与 PCI-DSS 标准评估云基础设施配置，识别违规项并给出改进建议，适用于合规审核或安全风险排查场景。

高级安全运维套件

alirezarezvani/claude-skills

提供高级安全运维能力，执行代码扫描、依赖CVE检测、策略校验和SOC2/PCI-DSS/HIPAA/GDPR合规自动化，适用于审计、响应漏洞、CI/CD加固等场景。

Cobalt Strike 可塑配置分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

使用 pyMalleableC2 解析 Cobalt Strike 可塑 C2 配置，提取信标、HTTP 模式以及睡眠/抖动，并结合 JARM 指纹识别可疑 C2 服务器，适用于调查或构建检测签名。

Cobalt Strike C2配置文件分析

analyzing-cobaltstrike-malleable-c2-profiles

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本工具集用于深度解析Cobalt Strike可变C2配置文件。它能提取关键的攻击指示器（IOCs），包括HTTP头、DNS配置、URI模式和用户代理。该分析过程对于进行威胁狩猎、开发网络检测签名（如Suricata/Snort规则）以及理解高级持久性威胁所使用的规避技术至关重要。

命令与控制通信协议分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能旨在帮助安全分析师对恶意软件的命令与控制（C2）通信协议进行逆向分析。通过分析捕获的网络流量，可以识别信标（beacon）模式、解码自定义协议结构（如HTTP、DNS），并绘制C2基础设施图谱，从而用于高级威胁检测和威胁情报收集。

DNS日志分析：检测数据泄露与C2

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能用于分析DNS查询日志，以检测通过DNS隧道、DGA或隐蔽的C2通道进行的复杂数据泄露攻击。它利用熵值分析、查询量异常检测和子域名长度分析等高级技术，帮助安全运营中心（SOC）识别出绕过传统网络安全控制的威胁。

恶意软件网络隐蔽信道分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

该工具用于检测和分析恶意软件利用的网络隐蔽通信信道。它专注于识别网络流量中的异常行为，例如DNS隧道、ICMP数据外泄以及HTTP协议滥用，这些行为通常用于恶意软件的命令与控制（C2）和数据窃取。适用于安全事件响应、威胁狩猎和构建高级网络检测规则。

使用Netflow分析网络流量数据

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

该工具用于解析NetFlow v9和IPFIX记录，进行深入的网络安全分析。它通过构建流量基线和应用统计学方法，帮助用户调查安全事件。核心功能包括检测端口扫描、数据泄露行为、C2信标模式以及网络流量的总体异常波动。

恶意网络流量分析指南

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本指南提供了一套完整的恶意软件网络流量分析方法。使用Wireshark、Zeek、Suricata和Python等工具，分析PCAP文件，旨在识别C2通信、数据外泄通道、DGA行为和周期性心跳包（Beaconing），是进行安全取证和网络威胁检测的必备技能。

勒索软件网络指标检测

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

该技能用于分析Zeek conn.log和NetFlow数据，旨在检测勒索软件的复杂网络活动。具体包括识别C2命令与控制信标（beaconing）、异常的大数据外泄流、对TOR节点连接以及可疑的DNS行为，是进行威胁狩猎和安全事件调查的关键工具。

AWS GuardDuty威胁检测自动化响应

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

该方案利用EventBridge和Lambda自动化处理AWS GuardDuty的安全检测结果。它能够实现实时事件响应，包括自动隔离受损的EC2资源、创建完整的取证快照，并通过SNS发送高优先级安全警报。适用于安全运营中心（SOC）团队，旨在显著降低平均响应时间（MTTR）和增强云安全防护能力。

Zeek日志回波行为检测

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本工具旨在对Zeek网络连接日志（conn.log）执行统计分析，用于检测潜在的C2（命令与控制）回波行为。通过计算连接时间间隔的标准差和变异系数，可以识别出具有高度规律性、低抖动特征的周期性网络通信，是安全威胁狩猎和事件调查的关键技术。

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