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内存转储凭证提取与分析

extracting-credentials-from-memory-dump
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
63
本工具用于进行全面的数字取证分析，能够利用Volatility和Mimikatz等行业标准工具，从内存转储中提取敏感信息。主要包括缓存凭证、NTLM/LM哈希值、Kerberos票据和身份验证令牌，是事件响应和调查凭证泄露范围的核心技术。
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飞书/Lark状态通知工具

feishu-notify
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
275
这是一个用于将系统运行状态（如实验结果、流程检查点、评审分数）发送到飞书/Lark的底层通知工具。它作为内部实用组件，支持推送（Webhook）和交互式模式，帮助其他技能在关键节点提供实时状态更新，保证了极高的可用性和零影响的特性。
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生产环境Docker容器加固指南

hardening-docker-containers-for-production
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
338
本指南详细介绍了生产环境Docker容器的加固最佳实践，遵循CIS Docker Benchmark v1.8.0标准。内容涵盖了宿主机配置、最小化攻击面、实施最小权限原则和增强运行时安全性，包括使用只读文件系统、Seccomp和AppArmor等技术。适用于部署安全、生产级别的容器化应用。
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Docker守护进程安全加固指南

hardening-docker-daemon-configuration
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南提供了全面的Docker守护进程安全加固步骤，涵盖了用户命名空间重映射、禁用容器间通信、配置TLS认证和实现Rootless模式。部署这些安全控制措施，可以有效减小攻击面，防止容器逃逸和权限提升，确保容器环境安全合规。
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基于CIS基准的Linux端点加固

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
439
本技能旨在自动化加固Linux终端设备（如Ubuntu、RHEL等），遵循CIS基准推荐的最佳实践。它系统性地加固了多个安全层面，包括文件系统配置、网络参数（sysctl）、SSH服务、用户访问控制和审计日志（auditd）。此工具对于满足PCI DSS、HIPAA和SOC 2等严格的行业合规性要求至关重要。
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发现数据外泄前的暂存活动

hunting-for-data-staging-before-exfiltration
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
425
本技能指导安全分析师发现数据暂存行为，这是数据外泄的关键前兆。它通过监控压缩工具（如7-Zip、RAR）的使用、异常的文件合并模式以及写入临时或隐藏目录的活动，利用EDR和进程遥测数据进行检测。适用于主动威胁狩猎和增强T1074检测覆盖率。
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MFT分析：检测文件时间戳篡改

hunting-for-defense-evasion-via-timestomping
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能用于通过分析NTFS主文件表（MFT）条目来检测反取证时间戳篡改（Timestomping）。其核心原理是比较$STANDARD_INFORMATION和$FILE_NAME两个属性的时间戳差异。当两个时间戳出现不一致时，强烈暗示文件已被恶意篡改，是进行高级威胁狩猎和数字取证分析的关键技术。
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云原生环境持久化技术狩猎

hunting-for-living-off-the-cloud-techniques
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这是一份关于主动狩猎对手利用合法云服务技术（如Azure, AWS, GCP, SaaS）进行攻击的指南。它重点关注那些利用正常云功能建立C2、数据暂存和数据外泄的行为，是应对现代云安全威胁的重要方法。
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搜索系统内置恶意利用（LOLBins）

hunting-for-living-off-the-land-binaries
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
361
提供一套系统化的进阶威胁狩猎流程，用于主动发现攻击者滥用操作系统内置工具（LOLBins）的行为。该方法适用于调查文件型恶意软件、规避传统安全检测，并结合EDR/SIEM日志分析，以识别隐蔽的攻击链和异常行为。
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端点日志LOLBins滥用行为检测

hunting-for-lolbins-execution-in-endpoint-logs
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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这是一项威胁狩猎技能，用于检测攻击者利用“生活在土地上”的二进制程序（LOLBins）。通过分析详细的端点进程创建日志，可以识别出使用合法Windows系统二进制文件（如certutil, mshta等）进行文件less攻击或防御规避的异常执行模式，对提升对抗高级威胁（APT）的检测能力至关重要。
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Windows持久化机制威胁狩猎

hunting-for-persistence-mechanisms-in-windows
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
133
本指南提供一套系统化的Windows端点威胁狩猎方法论，用于主动发现攻击者留下的持久化后门。重点覆盖注册表Run Keys、恶意服务、WMI订阅和计划任务等多种机制。适用于事件响应和安全审计，发现休眠的恶意代码。
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鱼叉式网络钓鱼指标狩猎

hunting-for-spearphishing-indicators
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
443
本指南提供了一套结构化的威胁狩猎方法论，用于主动检测复杂的鱼叉式网络钓鱼攻击。它指导用户在邮件日志、端点遥测和网络数据等多个维度关联指标，以发现目标性威胁，支持安全事件响应和防御提升。
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