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PowerShell脚本日志安全分析

analyzing-powershell-script-block-logging
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
194
该工具用于安全取证分析Windows PowerShell脚本块日志（事件ID 4104）。它能够重构跨多个事件的脚本，并应用熵分析和模式匹配技术，高效检测混淆命令、Base64编码载荷、下载凭证和AMSI绕过行为，是安全事件调查和威胁狩猎的关键辅助工具。
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分析勒索软件泄露网站情报

analyzing-ransomware-leak-site-intelligence
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
346
本技能提供了一套结构化的方法论和Python实现，用于监控和分析勒索软件的泄露网站（DLS）。它帮助安全分析师追踪受害者信息，提取关于攻击者战术的情报，评估特定行业的风险，从而实现主动防御，掌握威胁态势。
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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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威胁行为体TTPs与MITRE ATT&CK映射

analyzing-threat-actor-ttps-with-mitre-attack
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
228
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

analyzing-threat-actor-ttps-with-mitre-navigator
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
328
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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使用MISP分析威胁态势

analyzing-threat-landscape-with-misp
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具利用MISP平台对网络安全威胁态势进行全面分析。它可以查询事件统计、分析IOC类型分布（如IP、域名、哈希），识别主要的威胁行为者和恶意软件家族，并追踪时间趋势。适用于安全运营中心分析师进行事件响应、威胁狩猎和构建检测规则。
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TLS证书透明度日志分析

analyzing-tls-certificate-transparency-logs
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该工具通过查询证书透明度日志（CT logs），用于检测网络钓鱼域名、未经授权的证书签发以及影子IT。它利用Levenshtein距离等方法，实时监控新签发证书，有效发现品牌冒充和拼写错误域名的风险，实现主动安全防御。
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USB设备连接历史分析

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这是一项数字取证技术，用于调查可移动存储设备的连接历史。它通过深度解析Windows注册表（如USBSTOR、MountedDevices）、事件日志和SetupAPI日志中的关键数据，追踪设备连接和使用时间线，是识别数据外泄或内部威胁的关键证据链。
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Windows Amcache取证分析

analyzing-windows-amcache-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
298
这是一个专业的数字取证工具，用于解析Windows Amcache.hve注册表数据。它可以提取关于程序执行历史、应用安装信息和驱动程序加载的关键证据。通过关联SHA-1哈希值和重建时间线，帮助调查人员确定系统上运行过的可执行文件，是进行事件响应和威胁检测的核心工具。
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Windows预取文件取证分析

analyzing-windows-prefetch-with-python
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
459
该技能使用Python解析Windows预取文件（.pf），帮助安全分析师重建详细的应用执行历史。它在事件响应中至关重要，可用于检测重命名二进制文件、识别可疑执行模式，并为深入的数字取证调查构建准确的时间线。
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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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Windows Shellbag注册表取证分析

analyzing-windows-shellbag-artifacts
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308
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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