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URLScan恶意网址分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
341
本技能指导用户使用URLScan.io平台或API分析可疑URL。它在一个隔离环境中安全地捕获截图、DOM内容和网络流量，帮助用户调查网络钓鱼攻击、凭证收集和恶意重定向，从而避免将分析师系统暴露于风险。
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使用Malpedia分析恶意软件家族关系

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导如何利用Malpedia API进行高级恶意软件情报分析。用户可以追踪恶意软件家族关系，分析变种演变，提取用于检测的YARA规则，并绘制与特定威胁行为者的关联图谱。适用于安全研究人员和SOC分析师构建威胁模型。
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威胁行为体TTPs与MITRE ATT&CK映射

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了一个系统化的框架，用于将真实世界的威胁行为体战术、技术和流程（TTPs）映射到知名的MITRE ATT&CK框架。用户将学习如何利用ATT&CK Navigator和Python库等工具，分析安全事件，可视化技术覆盖热图，识别关键的检测漏洞，并生成可操作的情报报告，将观察到的IOCs与特定的对手技术相关联。
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MITRE导航仪威胁行为分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具帮助安全分析师将高级持续性威胁（APT）群组的战术、技术和过程（TTPs）映射到MITRE ATT&CK框架。它利用ATT&CK Navigator和attackcti库，通过查询STIX/TAXII数据，生成可视化图层文件，从而评估防御覆盖盲点，为网络事件调查和威胁狩猎提供结构化支持。
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Windows Shellbag注册表取证分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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Shellbags是Windows系统注册表中的关键取证痕迹，记录了用户通过资源管理器访问目录的视图设置和浏览路径。通过分析这些数据，可以重构用户操作历史，证明用户访问过哪些本地目录、U盘或网络共享，即使这些文件夹已被删除也无法更改。
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对抗方基础设施追踪系统

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该系统用于自动化追踪并绘制敌对威胁行为者的C2网络图谱。通过整合被动DNS、WHOIS数据、证书透明度和IP富集等多种数据源，实现基础设施的交叉引爆（Pivoting），帮助安全分析师发现共享托管模式、监控域名重用，并构建完整的威胁情报关系图谱。
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多智能体代码编排系统

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该系统用于编排复杂的、多步骤的编程任务，利用多个AI智能体协作完成项目。它首先将整个项目规划为任务依赖图谱，然后将专业的智能体分配到隔离的Git工作区进行并行开发。系统负责自动监控进度、处理代码合并，并生成结构化报告，清晰记录所有变更和下一步计划。
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BloodHound：AD内部渗透路径分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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使用BloodHound CE进行内部Active Directory侦察。本工具利用图论分析AD环境，揭示隐藏的权限关系和攻击路径，帮助安全人员从低权限账户定位到域管理员等高价值目标，发现域内的配置错误和横向移动漏洞。
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检测邮件中的二维码钓鱼攻击

detecting-qr-code-phishing-with-email-security
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了检测和防御二维码钓鱼（Quishing）攻击的高级方法。它阐述了恶意网址如何嵌入图片绕过传统邮件安全过滤器，需要结合多模态AI、OCR和移动威胁防御。适用于安全运营中心和安全团队。
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根套程序检测与内存取证

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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一套用于检测高级系统威胁（如根套程序）的深度取证方法。通过内存取证和多视图交叉比对，能够识别内核级的恶意修改，包括系统调用钩取（SSDT/IAT/IRP）、隐藏进程、内核模块篡改和秘密网络连接。适用于标准工具无法发现系统真实状态的复杂安全调查。
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生成论文导向的实验路线图

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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该技能可以将一个完善的研究提案或方法思路，转化为详细、结构化、以论点为驱动的实验路线图。它帮助用户确定需要运行哪些实验、运行的顺序，以及需要哪些证据来支撑论文的核心论点，确保研究焦点集中在新颖性、简洁性和真正的贡献点。
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BloodHound活动目录渗透测试

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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BloodHound是一款基于图论的活动目录（AD）侦察工具，能够揭示AD环境中隐藏的、非预期的关系。红队利用它来识别从低价值受损账户到域管理员等高价值目标的最短攻击路径，是进行授权渗透测试和安全评估的关键步骤。
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