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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
460
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
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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学术论文搜索与获取

arxiv
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
152
该技能提供完整的arXiv学术数据库交互功能。用户可以使用关键词或具体的arXiv ID进行搜索，获取详细的元数据（作者、摘要、分类），下载对应的PDF文件，并生成关于研究主题的总结报告。适用于学术研究、文献综述和持续学习。
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SOC运营指标与KPI仪表盘

building-soc-metrics-and-kpi-tracking
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能用于构建全面的安全运营中心（SOC）性能指标和KPI仪表盘。它能够利用SIEM数据计算关键指标，包括平均检测时间（MTTD）、平均响应时间（MTTR）和告警质量比率。适用于SOC管理层、合规审计以及需要量化安全态势的持续改进项目。
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使用Volatility进行内存取证分析

conducting-memory-forensics-with-volatility
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
458
本指南详细介绍了使用Volatility 3进行内存取证的完整流程。覆盖了从捕获原始内存转储文件到分析进程、检测Rootkit、调查网络连接，以及提取凭证和代码注入等关键步骤。适用于网络安全事件响应中的内存分析任务。
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事故后经验教训分析

conducting-post-incident-lessons-learned
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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提供一套结构化的安全事件复盘流程，用于在安全事件完全解决后，进行无指责的总结。重点在于使用“5个为什么”等方法找出根本原因、计算关键指标（如平均检测时间MTTD），并生成可操作的改进措施，从而提升未来的事件响应能力和流程效率。
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进行社交工程语音钓鱼测试

conducting-social-engineering-pretext-call
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
224
本指南详细介绍了策划和执行授权的社交工程语音钓鱼（Vishing）预设情境的流程。该技术用于红队演练，旨在评估员工对社会工程攻击的抵抗能力，并检验现有安全意识控制措施的有效性。流程涵盖OSINT研究、构建高可信度情景（如IT服务台冒充）、结构化通话执行和指标收集。
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鱼叉式钓鱼模拟攻击流程

conducting-spearphishing-simulation-campaign
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
411
本技能详细介绍了端到端的鱼叉式钓鱼模拟攻击流程，模拟真实红队对抗技术。内容涵盖初步的目标信息收集(OSINT)、制定欺骗情境(Pretext)、构建绕过安全控制的恶意载荷、搭建邮件基础设施，直至执行活动和进行详细的后活动指标分析，助力安全报告和防御能力提升。
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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
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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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工业控制系统异常检测

detecting-anomalies-in-industrial-control-systems
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
129
该技能旨在为工业控制系统（ICS/OT）提供异常行为检测能力。它利用机器学习模型，通过分析SCADA协议通信、网络流量的时序和拓扑基线，构建正常操作模型。可用于发现协议异常、设备行为漂移和潜在的网络入侵。
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