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Suricata网络威胁检测配置
configuring-suricata-for-network-monitoring
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
270
本指南详细介绍了Suricata(入侵检测/防御系统)的部署和配置流程。涵盖了高性能网络数据包捕获、集成威胁规则集、生成结构化的EVE JSON日志以及深度协议检测(如HTTP、TLS、DNS)。可实现实时网络威胁检测,并支持与SIEM平台集成,构建完善的中央安全监控系统。
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配置TLS 1.3安全通信协议
configuring-tls-1-3-for-secure-communications
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
94
本指南详细介绍了如何配置和验证TLS 1.3协议,这是比TLS 1.2更安全、性能更高的最新安全协议。内容涵盖在Web服务器(如Nginx/Apache)和Python应用中实现TLS 1.3,利用openssl和testssl.sh等专业工具进行安全验证,确保系统达到最高安全标准。
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配置Windows Defender高级安全设置
configuring-windows-defender-advanced-settings
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
489
本技能提供全面的指南和PowerShell脚本,用于使用Microsoft Defender端点保护(MDE)强化Windows端点安全。内容涵盖攻击面缩减(ASR)规则、受控文件夹访问(防止勒索软件)和网络保护等高级功能,适用于通过Intune或组策略部署企业级安全和合规性策略。
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Windows事件日志配置与安全检测
configuring-windows-event-logging-for-detection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
104
本技能指导如何利用组策略和高级审计策略配置Windows事件日志。它旨在启用高保真度的安全事件记录,例如进程创建、登录/登出活动和对象访问。流程涵盖了优化日志大小和配置Windows事件转发(WEF),以便将数据集中传输到SIEM平台,用于高效的威胁检测和取证分析。
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ZPA零信任网络访问配置指南
configuring-zscaler-private-access-for-ztna
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
157
本指南详细介绍了如何部署Zscaler Private Access (ZPA)来取代传统的VPN,构建基于零信任的网络访问架构。流程包括部署App Connectors、定义应用资源段,并通过结合用户身份和设备安全态势(如加密状态、防火墙启用情况)来配置精细化的访问策略。
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活跃入侵遏制与事件响应
containing-active-breach
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
263
本指南提供了一套结构化、多阶段的活跃安全入侵遏制流程。它涵盖了短期和长期策略,包括网络分段、终端隔离、凭证撤销和证据保存。当确认发生入侵、勒索软件爆发或攻击者横向移动时,遵循此流程可有效阻止攻击者活动,保护核心资产。
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控制活跃安全事件
containing-active-security-breach
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
352
指导 SOC 团队在发现活动入侵时快速确认告警、隔离网络与终端、保全证据并禁用受损账号,务求在最短时间内控制影响。
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QRadar安全事件关联分析
correlating-security-events-in-qradar
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
108
本技能旨在指导安全运营中心(SOC)分析师和检测工程师,如何在IBM QRadar SIEM平台上关联复杂的、多阶段的网络攻击。内容涵盖使用AQL深入调查事件、构建自定义关联规则和进行跨源数据关联,帮助用户优化告警逻辑,显著提高对高级威胁的检测准确性。
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威胁活动关联与分析
correlating-threat-campaigns
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
137
该技能用于关联分散的安全事件、IOCs和对手行为,分析跨时间线和跨组织的共同威胁活动。它能够识别统一的威胁战役,归因于共同的威胁行为体,并提取共享指标,从而显著提升检测能力。适用于跨组织威胁情报共享和构建完整的战役报告。
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自动化AI数据采集代理
data-scraper-agent
affaan-m/everything-claude-code
301
该代理旨在为任何公开数据源(如招聘板、价格、新闻等)构建一个全自动、AI驱动的数据采集系统。它能定时抓取数据,利用免费的大语言模型(如Gemini Flash)进行数据富集和分析,并将结果结构化地存储到Notion、Sheets或Supabase等数据库中。适用于需要持续监控和跟踪网络数据的场景。
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JS恶意代码反混淆与分析
deobfuscating-javascript-malware
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
271
该工具包专为网络安全分析师设计,用于反混淆恶意JavaScript代码。它能够逆转复杂的编码层(如Base64、Hex、Unicode)、eval链以及控制流混淆技术,从而揭示钓鱼页面、网页木马和投递脚本中的原始恶意逻辑,支持深度取证分析。
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PowerShell恶意代码解混淆
deobfuscating-powershell-obfuscated-malware
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
311
该技能指导用户系统性地解混淆多层PowerShell恶意程序。通过结合抽象语法树(AST)分析、动态执行跟踪等高级方法,可以揭示隐藏的恶意载荷、C2通信机制和原始恶意逻辑,是进行恶意代码溯源和安全分析的关键能力。
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