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恶意软件网络流量分析

analyzing-network-traffic-of-malware
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
452
利用 Wireshark、Zeek、Suricata 和 Python 脚本分析恶意软件生成的网络流量，识别 C2 协议、数据外泄、DNS 隧道、HTTP/HTTPS 载荷以及信标行为，支持沙箱与实战响应中的网络检测与追踪。
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Wireshark网络流量分析

analyzing-network-traffic-with-wireshark
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
184
在获授权的网络中用 Wireshark/tshark 抓包分析，以识别恶意流量、重建协议交流、提取证据，支撑事件响应与性能排查。
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Outlook PST 邮件取证分析

analyzing-outlook-pst-for-email-forensics
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
268
结合 libpff、pst-utils 等工具分析 Outlook PST/OST 文件，恢复删除邮件、头部信息、附件和元数据，为安全事件响应与法律取证提供可靠材料。
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UPX 打包恶意软件还原

analyzing-packed-malware-with-upx-unpacker
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
428
识别 UPX 及变体打包的恶意样本，通过自动解包、魔改头修复和调试器手动还原，实现 Ghidra/IDA 等工具的静态分析准备。
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PowerShell脚本块日志分析

analyzing-powershell-script-block-logging
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
342
用于安全事件调查和威胁狩猎的取证工具。它能解析Windows PowerShell事件ID 4104（脚本块日志），重构被截断的脚本，并应用高级检测机制，以识别混淆代码、Base64编码、下载凭空和AMSI绕过等恶意攻击行为，支持安全运营中心进行深度溯源分析。
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勒索软件加密机制分析

analyzing-ransomware-encryption-mechanisms
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
347
分析勒索软件的加密算法、密钥管理与文件处理流程，评估解密可能性、发现实现缺陷并支撑恢复行动，适用于样本逆向、解密能力评估与事件响应。
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勒索软件网络指标分析

analyzing-ransomware-network-indicators
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
59
通过解析 Zeek conn.log 与 NetFlow 数据，识别勒索软件的 C2 信标、TOR 网关连接、大量外发传输与可疑 DNS 行为，并综合评分以强化应急响应与检测策略。
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Splunk 日志安全分析

analyzing-security-logs-with-splunk
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56
借助 Splunk Enterprise Security 和 SPL 将 Windows、代理、防火墙等多源日志串联，追踪认证异常与横向移动，构建事件时间线与检测规则，适用于日志驱动的安全事件调查。
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供应链恶意软件分析

analyzing-supply-chain-malware-artifacts
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207
分析供应链恶意软件的后门组件、注入代码和签名异常，追踪感染路径，提取 IOC，辅助制定检测规则与态势感知。
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威胁情报源分析

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371
分析商用或开源威胁情报源，提取指标、归一化至 STIX 2.1、丰富 IOC 并去重后通过 TAXII 分发至 SIEM/EDR，适用于评估情报质量与自动化流水线。
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USB设备连接取证

analyzing-usb-device-connection-history
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459
通过提取 Windows 注册表、SetupAPI 和事件日志，重建 USB 设备接入时间线，以便追踪可移动媒体行为并支持数据外泄调查。
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Windows Amcache工件分析

analyzing-windows-amcache-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
368
使用 AmcacheParser 与 Timeline Explorer 解析 Windows Amcache.hve 注册表，重建应用安装与执行时间线，关联 SHA-1 威胁情报并分析驱动加载，为数字取证响应提供程序存在与可疑轨迹。
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