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Linux持久化机制分析

analyzing-persistence-mechanisms-in-linux
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
376
该技能用于安全事件响应和威胁狩猎。它能系统地扫描Linux系统中的多种持久化机制（如crontab、systemd服务、环境变量劫持等），并通过关联auditd日志，重建攻击者维持访问权限的完整安装时间线，以发现隐藏的后门。
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Windows预取文件执行历史分析

analyzing-prefetch-files-for-execution-history
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
477
本技能详细介绍了如何分析Windows系统中的预取文件（.pf），以重建详细的程序执行历史。通过解析这些系统工件，可以确定哪些应用程序运行过、运行次数和具体时间。这对于构建取证时间线、确认恶意软件执行过程和本地化证据至关重要。
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威胁情报分析与数据标准化

analyzing-threat-intelligence-feeds
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
439
本技能提供了全面的框架，用于摄取、标准化和丰富来自多个结构化和非结构化源的威胁情报（CTI）。它指导用户对情报源进行评分，将异构的IOC格式（如OpenIOC, YARA）转换为标准的STIX 2.1格式，并通过外部服务进行丰富。适用于构建用于SIEM和EDR系统的自动化威胁检测流程。
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网络日志入侵分析

analyzing-web-server-logs-for-intrusion
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
309
本工具提供了一个全面的框架，用于分析Web服务器日志（Apache/Nginx）以检测各种安全威胁。它利用高级正则表达式匹配OWASP攻击签名，识别SQL注入、本地文件包含和目录遍历尝试，并进行行为分析以检测暴力破解和Web扫描器指纹。系统使用GeoIP丰富数据以进行源头归属，为SOC分析师生成优先级的报告。
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Windows注册表取证分析

analyzing-windows-registry-for-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
385
本指南详细介绍了从取证镜像中系统性提取和分析Windows注册表核心数据（如SAM, SYSTEM, SOFTWARE, NTUSER.DAT）。通过使用RegRipper等专业工具和脚本，可以系统性地挖掘用户活动历史、恶意软件持久化机制（如Run键）、安装软件记录以及系统受损的证据，是数字取证调查的关键步骤。
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IOC威胁情报自动富集

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
362
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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OpenCTI威胁指标富集管道

building-ioc-enrichment-pipeline-with-opencti
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
157
本技能指导构建基于OpenCTI的自动化威胁指标（IOC）富集管道。使用OpenCTI的STIX 2.1模型和内置连接器，从VirusTotal、Shodan等多个外部情报源拉取深度上下文信息。管道能够自动富集新摄入的指标，关联已知攻击者和活动，并生成置信度评分，辅助分析师提升优先级。
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Splunk威胁情报增强流程

building-threat-intelligence-enrichment-in-splunk
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
73
本指南展示如何在Splunk企业安全中构建自动化IOC（威胁指标）增强管线。该流程负责集成多源外部威胁情报（包括STIX/TAXII、CSV和API），将其规范化存储到KV Store。通过使用查找表将这些增强的威胁指标与实时安全事件进行关联，SOC团队能够大幅减少手动分析时间，并自动识别潜在的安全事件。
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威胁指标收集与分析

collecting-indicators-of-compromise
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
469
本技能包提供了一个系统化的框架，用于在安全事件发生前后收集、分类和富集威胁指标（IOCs）。它涵盖了网络、主机、邮件等多种来源的证据，并使用STIX/TAXII标准格式化数据，支持威胁情报的共享、安全系统（SIEM/EDR）的自动化防御构建与阻断。
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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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SCADA系统网络攻击检测

detecting-attacks-on-scada-systems
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
78
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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检测容器逃逸尝试

detecting-container-escape-attempts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
236
运行时检测容器逃逸尝试，覆盖命名空间操纵、权限滥用、内核漏洞、敏感挂载和异常系统调用等信号，并说明在Falco、Sysdig、auditd或EDR采集时哪些信号值得关注。用于调查疑似Docker/Kubernetes容器逃逸或比较不同运行时传感器的检测覆盖。
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