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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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USB设备连接历史分析
analyzing-usb-device-connection-history
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
77
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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Splunk Windows事件日志分析工具包
analyzing-windows-event-logs-in-splunk
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
420
本工具包利用Splunk的SPL语言,分析包括Windows安全、系统和Sysmon在内的事件日志。它将高级检测查询映射到MITRE ATT&CK框架,帮助SOC分析师调查认证攻击(如暴力破解、密码喷洒)、识别权限提升、定位持久化机制和追踪横向移动,进行详细的取证时间线分析。
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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
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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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使用GitLab构建DevSecOps流水线
building-devsecops-pipeline-with-gitlab-ci
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了如何使用GitLab CI/CD构建端到端的DevSecOps安全流水线。它集成了SAST、DAST、容器镜像扫描、依赖安全扫描和密钥检测等关键安全检查,将安全能力前置到开发流程早期。通过实施此管道,团队能够实现安全左移,从而在部署前发现并修复漏洞,确保应用的安全性和合规性。
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Timesketch:协作取证时间线分析
building-incident-timeline-with-timesketch
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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Timesketch是一个协作式的开源取证平台,专为安全团队设计。它能够摄取和标准化来自多种来源(如日志、工件)的安全数据,用于重建复杂的攻击时间线。通过可视化和内置分析器,用户可以追踪事件发生的时间顺序,进行深度取证调查和完整的事件报告撰写。
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使用Volatility进行内存取证分析
conducting-memory-forensics-with-volatility
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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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Windows事件日志配置与安全检测
configuring-windows-event-logging-for-detection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
104
本技能指导如何利用组策略和高级审计策略配置Windows事件日志。它旨在启用高保真度的安全事件记录,例如进程创建、登录/登出活动和对象访问。流程涵盖了优化日志大小和配置Windows事件转发(WEF),以便将数据集中传输到SIEM平台,用于高效的威胁检测和取证分析。
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QRadar安全事件关联分析
correlating-security-events-in-qradar
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
108
本技能旨在指导安全运营中心(SOC)分析师和检测工程师,如何在IBM QRadar SIEM平台上关联复杂的、多阶段的网络攻击。内容涵盖使用AQL深入调查事件、构建自定义关联规则和进行跨源数据关联,帮助用户优化告警逻辑,显著提高对高级威胁的检测准确性。
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