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工业控制系统异常检测

detecting-anomalies-in-industrial-control-systems
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
129
该技能旨在为工业控制系统（ICS/OT）提供异常行为检测能力。它利用机器学习模型，通过分析SCADA协议通信、网络流量的时序和拓扑基线，构建正常操作模型。可用于发现协议异常、设备行为漂移和潜在的网络入侵。
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异常认证模式检测

detecting-anomalous-authentication-patterns
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能利用用户和实体行为分析（UEBA）、统计基线和机器学习模型，持续监控认证日志。可实时识别不可能旅行、凭证堆积、暴力破解和账户被盗用等高级威胁，是安全运营和身份访问管理的核心工具。
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网络ARP欺骗检测与防御

detecting-arp-poisoning-in-network-traffic
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
202
本技能提供了一份关于检测和防御ARP欺骗攻击的综合指南。内容涵盖了多层次的防御机制，包括在交换机上部署动态ARP检查（DAI）、使用ARPWatch进行持续监控、通过Wireshark进行深度数据包分析，以及编写自定义Python脚本进行实时异常检测。适用于网络安全分析师和渗透测试人员，以抵御第二层协议的中间人攻击。
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SCADA系统网络攻击检测

detecting-attacks-on-scada-systems
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能用于检测针对SCADA和工控系统的复杂网络攻击。它专注于识别传统IT安全工具难以发现的异常行为，例如工业协议（如Modbus、DNP3）的中间人攻击、非法命令注入以及数据篡改。核心流程是建立系统正常通信基线，并持续监控网络流量是否存在偏差。
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AWS云日志异常检测

detecting-aws-cloudtrail-anomalies
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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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检测源代码中的AWS凭证泄露

detecting-aws-credential-exposure-with-trufflehog
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本工具用于在源代码、配置文件和Git历史记录中检测并阻止AWS凭证、API密钥和会话令牌的泄露。通过集成TruffleHog和git-secrets到CI/CD流水线和预提交钩子，可为开发流程提供关键的安全性保护，有效防止凭证被窃取或用于未经授权的云访问，是DevSecOps环境下的重要安全审计工具。
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AWS GuardDuty威胁检测自动化响应

detecting-aws-guardduty-findings-automation
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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。
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检测AWS IAM权限提升路径

detecting-aws-iam-privilege-escalation
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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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检测Azure服务主体滥用

detecting-azure-service-principal-abuse
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本指南提供了检测Azure服务主体滥用的高级方法和威胁狩猎查询（KQL/SPL）。它涵盖了特权提升、凭证泄露、未经授权的角色分配和枚举等技术，对于监控Microsoft Entra ID的SOC分析师和安全团队至关重要。
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审计Azure存储账户安全配置

detecting-azure-storage-account-misconfigurations
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400
本技能使用Python SDK对Azure Blob和ADLS存储账户进行全面的安全审计。它能检测出关键配置错误，例如公开访问权限、过期的SAS令牌、缺乏休息加密、未强制使用HTTPS等，并生成包含修复建议的风险评分报告，适用于安全运营中心和安全态势管理。
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Zeek日志回波行为检测

detecting-beaconing-patterns-with-zeek
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389
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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检测商业邮件欺诈（BEC）

detecting-business-email-compromise
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本技能提供了检测商业邮件欺诈（BEC）的全面指南。它涵盖了使用邮件网关规则、行为分析和财务流程控制等检测技术。了解如何识别异常支付请求、域名不匹配和社交工程模式等红色警报，从而有效防范财务损失。
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