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使用Ghidra分析Go语言恶意软件

analyzing-golang-malware-with-ghidra
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
409
本技能提供了一套完整的Go语言恶意软件逆向工程工作流，使用Ghidra进行分析。它专注于处理Go独特的二进制结构，如非空终止字符串、pclntab元数据以及剥离二进制中的函数名恢复，帮助安全分析师进行威胁情报和事件响应。
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使用Autoruns自动化恶意软件持久性分析

analyzing-malware-persistence-with-autoruns
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
433
本技能提供了一套完整的恶意软件持久性分析流程。通过自动化脚本调用Autoruns工具，系统扫描Windows系统上数百个自启动扩展点（ASEPs），包括注册表、服务和计划任务。它能够标记出未签名文件、可疑路径或危险的命令行为，是进行安全事件响应和威胁狩猎的关键技术。
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使用Netflow分析网络流量数据

analyzing-network-flow-data-with-netflow
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
321
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。
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事件网络流量分析

analyzing-network-traffic-for-incidents
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
72
通过 PCAP、Zeek 日志与 NetFlow 数据识别 C2 通信、横向移动与数据外传，提供抓包、过滤与指标提取的全流程网络事件分析指导。
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UPX解密与恶意软件分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
353
本指南提供了一个完整的恶意软件分析流程，旨在识别和解包使用UPX或其他打包技术的恶意样本。它涵盖了标准解密操作，并提供了修复被混淆或修改的PE头部和魔数字节的高级技术，从而为静态取证分析和动态反汇编做准备。
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勒索软件网络指标检测

analyzing-ransomware-network-indicators
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
114
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。
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NTFS文件系统及空闲空间分析

analyzing-slack-space-and-file-system-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
431
这是一个全面的数字取证工作流，用于深入分析NTFS文件系统。它可以从文件系统空闲空间恢复隐藏数据，分析MFT记录以获取已删除文件的元数据，利用USN日志重建文件操作历史，并检测ADS等隐藏内容，适用于事件响应和证据恢复。
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供应链恶意软件分析

analyzing-supply-chain-malware-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
389
该工具和工作流用于深入调查供应链攻击。它帮助安全分析师比较合法软件与可疑二进制文件，以分析被污染的软件更新、木马化二进制文件和依赖项工件。核心功能包括二进制差异分析、识别注入代码和记录代码签名异常，从而确定安全漏洞的范围。
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Windows注册表取证分析

analyzing-windows-registry-for-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
278
该工作流用于数字取证分析，通过提取和解析Windows系统注册表（如SAM, SYSTEM, NTUSER.DAT等）的各个分支，以还原用户活动轨迹、发现恶意软件的持久化机制（Autorun），追踪已安装软件，并识别系统被入侵的蛛丝马迹。
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论文自动优化循环

auto-paper-improvement-loop
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
428
该技能用于自动化优化学术论文的写作质量。它通过循环机制（审阅→修改→重编译），利用先进的语言模型对已生成的论文进行多轮次的深度润色和优化。主要目的是提升文章的逻辑结构、修正理论不一致性，并增强整体的表达和呈现质量，帮助用户将初稿提升至可提交的优秀状态。
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自动多轮研究论文评审循环

auto-review-loop-minimax
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
444
这是一个用于自动化复杂研究主题或论文的严格、迭代评审与改进工具。它通过多轮循环，利用外部大模型（MiniMax API）提供持续、建设性的反馈。本流程引导用户完成评审、修正和再评审等阶段，直到获得积极评估或达到最大轮次。支持状态持久化，适用于长篇学术工作流。
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IOC威胁情报自动富集

automating-ioc-enrichment
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
439
本技能旨在指导构建自动化工作流，用于利用多源威胁情报对原始的IOC（指标）进行自动富集。适用于集成到SOAR平台或Python管道中。通过自动查询VirusTotal、AbuseIPDB、MISP等多个数据源，可显著降低分析师的事件分诊时间，并标准化威胁上下文及置信度评分。
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