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威胁行为体TTPs与MITRE ATT&CK映射

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

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。

使用OpenCTI构建IOC富集流水线

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能指导如何使用OpenCTI平台构建自动化IOC富集流水线。通过集成VirusTotal、Shodan等外部威胁情报源，系统能自动为新采集的指标添加上下文信息、关联威胁行为，并计算置信度分数，极大地增强了安全分析的能力和威胁优先级判断。

威胁情报源聚合构建

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本内容详细介绍了使用MISP平台构建威胁情报聚合系统。它涵盖了架构设计、如何从多个OSINT和商业源（如abuse.ch），汇集指标（IOCs），并利用Docker和Python API实现自动化关联、管理和分发，最终集成到SIEM和SOAR安全系统。

Splunk威胁情报增强管道构建

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本指南详细介绍了如何在Splunk企业安全中构建自动化威胁情报增强管道。通过利用威胁情报框架，用户可以从多种外部源（如TAXII、CSV、自定义API）摄取、标准化和关联指纹识别物（IOCs）。该流程使用KV Store集合和查找搜索，将关键威胁上下文丰富到原始安全事件中，从而显著加速安全运营中心（SOC）的事件响应和分析。

使用MISP收集威胁情报

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能介绍如何使用MISP（恶意软件信息共享平台）收集和管理威胁情报。内容涵盖MISP的部署、配置多种威胁源（如TAXII、CSV），并利用PyMISP Python API进行编程自动化。它帮助用户构建完善的数据聚合流程，从而实现IOCs（指征）的自动化收集和关联分析，提升安全运营能力。

威胁活动关联与分析

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该技能用于关联分散的安全事件、IOCs和对手行为，分析跨时间线和跨组织的共同威胁活动。它能够识别统一的威胁战役，归因于共同的威胁行为体，并提取共享指标，从而显著提升检测能力。适用于跨组织威胁情报共享和构建完整的战役报告。

MISP 威胁情报平台构建

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基于 PyMISP 构建 MISP 威胁情报平台，采集多源 IOC、关联事件、标注 ATT&CK 技术、通过 VirusTotal 与 AbuseIPDB 丰富数据，并导出 STIX 2.1 供 SIEM 使用。

VirusTotal恶意哈希富集分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能利用VirusTotal API，对恶意文件哈希（MD5, SHA-1, SHA-256）进行全面的威胁情报富集。它能获取来自70多个杀毒引擎的检测率、沙箱行为分析报告、关联的IOCs和上下文威胁数据。适用于SOC实时事件响应、事件调查取证以及增强威胁狩猎流程。

使用OpenCTI建模网络威胁

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本教程展示如何使用pycti Python客户端，在OpenCTI平台上构建结构化的威胁情报知识图谱。它能将威胁行为者、入侵集合、战役和TTPs等分散的威胁信息，统一建模为符合STIX 2.1标准的知识图谱。该技能有助于分析师将来自不同来源的碎片化数据关联起来，构建出完整、可查询的攻击者画像，实现高级威胁狩猎和检测工程。

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