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YARA 威胁狩猎指南

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

通过编写 YARA 规则、利用 yara-python 编译并扫描文件、目录与内存转储，可批量发现恶意代码、可疑模式与情报指标，适用于事后取证和威胁分级处理。

使用PyMISP分享威胁情报

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能指导用户使用PyMISP Python库，实现在MISP平台进行威胁情报的程序化创建、富集和安全分享。它涵盖了IOC管理、应用MITRE ATT&CK标签、配置分享组，以及将事件导出为STIX 2.1格式，适用于安全评估、事件响应和自动化威胁情报流程。

安全事件分级处置

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

指导安全运营团队依照 NIST SP 800-61r3 与 SANS PICERL 框架为 SIEM/EDR 告警做初步分类、严重程度评估、补充情报并按等级转交响应队伍。

主动威胁侦测

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alirezarezvani/claude-skills

提供结构化的威胁狩猎流程、IOC分析与统计异常检测，帮助在自动化控制缺失时提前发现潜伏攻击行为。

生物学化学/数值精准匹配

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EverMind-AI/EverOS

当生物学问题涉及特定的化学化合物名称、精确的浓度值（如“0.330 mg/100g”）或分类学同义词计数时，使用此技巧。通过使用引号进行精确匹配，并结合多个具体的化合物名或数值，可以极大地提高搜索的唯一性和准确性，尤其适用于生物化学和植物学研究。

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