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使用GuardDuty检测云威胁
detecting-cloud-threats-with-guardduty
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
147
本技能指导安全团队如何部署和运营Amazon GuardDuty,实现对整个AWS账户和工作负载的持续、全方位的威胁检测。内容涵盖S3、EKS、EC2运行时监控和Lambda的保护计划启用,如何解读发现的严重级别,以及如何利用EventBridge和Lambda构建自动化响应流程,实现威胁自动遏制。
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云环境加密货币挖矿检测
detecting-cryptomining-in-cloud
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
161
本指南为安全团队提供了一套全面的检测方案,用于发现和响应云环境(AWS, Azure)中的未经授权的加密货币挖矿行为。它通过结合成本异常检测、计算资源利用率监控、GuardDuty安全警报以及VPC/流量日志分析等多个信号源,来识别和阻止资源劫持和可疑的挖矿活动。
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移动恶意软件行为检测分析
detecting-mobile-malware-behavior
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
94
本技能旨在进行深度安全分析,用于检测移动应用(Android/iOS)中的恶意行为。它提供多层次的分析能力,包括静态指标检查(如权限滥用)、动态运行时监控(使用Frida)、网络流量捕获(监控C2通信和数据泄露),以及自动化扫描。适用于恶意软件取证和安全研究。
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网络流量勒索软件前兆检测
detecting-ransomware-precursors-in-network
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
134
本技能旨在在数据被加密前,通过网络流量进行早期勒索软件行为检测。它整合了Zeek、Suricata等网络检测工具和SIEM关联规则,监控整个攻击前置阶段。核心功能包括识别初始访问活动、C2信标、凭证窃取尝试以及数据准备阶段的行为,帮助安全团队进行及时预警和遏制。
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基于频率分析的C2信标检测
hunting-for-beaconing-with-frequency-analysis
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
403
本技能提供一套系统化的网络威胁溯源流程,用于主动搜索和检测C2信标行为。通过对网络流量日志(如Zeek、代理日志)进行统计分析,计算连接间隔的方差和变异系数(CV),结合抖动(Jitter)分析,识别出周期性、异常的恶意通信,是网络安全威胁狩猎的关键步骤。
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Cobalt Strike信标网络检测
hunting-for-cobalt-strike-beacons
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
444
该技能指导威胁研究人员如何检测Cobalt Strike命令与控制(C2)信标。它利用高级网络取证技术,包括分析默认TLS证书序列号、JA3/JA3S/JARM指纹、信标抖动和HTTP流量模式匹配。通过关联Zeek日志、Suricata规则和Python PCAP分析,识别可疑的C2通信。
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网络C2信标检测与溯源
hunting-for-command-and-control-beaconing
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
453
本技能旨在通过分析网络流量日志(如DNS、代理和连接元数据),利用频率分析、抖动检测和信誉评分等技术,主动识别网络中被攻陷的设备,从而检测出与攻击者C2基础设施的周期性、恶意通信行为。适用于安全威胁狩猎和事件响应场景。
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检测DNS隧道与数据泄露
hunting-for-dns-tunneling-with-zeek
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
250
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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异常网络连接威胁狩猎
hunting-for-unusual-network-connections
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
404
该方法提供了一套主动检测机制,用于分析出站网络流量,旨在发现潜在的恶意活动。通过识别罕见的连接目标、非标准端口或异常的连接频率,可以有效定位指挥与控制(C2)通信或数据泄露的迹象。
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云工作负载保护实现
implementing-cloud-workload-protection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
243
本工具用于在云工作负载(如EC2/GCE)上实现全面的工作负载保护(CWPP)。它提供运行时安全控制,用于实时监控进程行为、文件完整性、网络连接和资源利用率,能够检测恶意行为如加密挖矿和反向Shell,适用于建立强大的云安全防御体系和满足合规性要求。
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Arkime网络流量分析
implementing-network-traffic-analysis-with-arkime
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
472
本技能详细介绍了使用Arkime进行全包捕获的网络流量分析。用户可以通过Arkime API查询会话,下载PCAP数据,检测C2信标行为,并分析DNS、HTTP和TLS流量中的异常模式。适用于网络安全监控、威胁情报和专业取证调查。
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