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使用Osquery进行端点监控

deploying-osquery-for-endpoint-monitoring
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
87
本技能提供部署和配置osquery的完整指南，可用于跨平台（Windows, macOS, Linux）实现端点全面监控。它利用SQL查询强大的能力，深入检查运行进程、开放端口、系统配置和已安装软件，是进行威胁狩猎、合规性审计和集中式可见性的关键工具。
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异常认证模式检测

detecting-anomalous-authentication-patterns
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
219
该技能利用用户和实体行为分析（UEBA）、统计基线和机器学习模型，持续监控认证日志。可实时识别不可能旅行、凭证堆积、暴力破解和账户被盗用等高级威胁，是安全运营和身份访问管理的核心工具。
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检测S3数据外泄尝试

detecting-s3-data-exfiltration-attempts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
436
本指南提供了一个全面的工作流，用于检测AWS S3存储桶中的未授权数据外泄尝试。它详细介绍了如何利用CloudTrail、GuardDuty、Amazon Macie和Athena等多种AWS服务，分析访问模式，发现大规模下载和跨账号数据传输，从而实现强大的云合规和安全监控。
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利用Zerologon漏洞攻击域控制器

exploiting-zerologon-vulnerability-cve-2020-1472
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
450
本技能详细介绍了Zerologon (CVE-2020-1472) 漏洞的利用流程。该漏洞存在于Netlogon协议中，允许攻击者无需认证即可重置域控制器机器账户密码，从而实现域控接管。内容涵盖了从初始漏洞利用、使用DCSync进行凭证窃取到最终权限提升的完整攻击链。仅适用于授权的红队测试和安全评估。
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使用AWS Macie进行数据分类

implementing-aws-macie-for-data-classification
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
393
Amazon Macie是一项全托管的数据安全服务，能够利用机器学习和模式匹配技术，自动发现、分类并保护存储在Amazon S3中的敏感数据（如个人身份信息、财务记录和凭证）。它特别适用于需要进行自动化数据发现、满足合规性要求以及提升云安全架构的组织。
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AWS集中式安全态势管理

implementing-aws-security-hub
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指南详细介绍了如何部署AWS Security Hub，实现集中化的云安全态势管理（CSPM）。内容涵盖从GuardDuty、Inspector等多个源聚合安全发现、启用CIS、PCI-DSS等行业标准合规性检查，以及在多账号AWS组织中构建自动化修复工作流。适用于需要持续合规监控和完善治理能力的安全团队。
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云数据丢失防护：安全部署实践

implementing-cloud-dlp-for-data-protection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
416
本技能详细介绍了跨云环境（AWS Macie、Google DLP、Azure）实施数据丢失防护（DLP）的完整流程。指导用户如何自动化发现、分类并保护存储在云存储、数据库和数据管道中的敏感数据（如PII、PHI），以确保系统符合GDPR和HIPAA等严格的行业合规要求。
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使用思科ISE实现网络访问控制

implementing-network-access-control-with-cisco-ise
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能详细介绍了如何部署思科ISE，实现全面的网络访问控制。它利用802.1X、MAB及设备姿态评估，通过RADIUS协议进行集中式身份认证和授权。ISE能够为有线和无线企业网络提供动态VLAN分配和精细化的安全策略，是构建稳健网络安全架构的核心技能。
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Velociraptor端点取证与事件响应

implementing-velociraptor-for-ir-collection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
126
本技能指导如何使用Velociraptor平台，在Windows、Linux和macOS等多操作系统终端上，采集、查询和监控关键数字取证证据。通过VQL查询语言，能够进行大规模、快速的事件响应调查，收集包括事件日志、注册表信息、预取文件和网络元数据等关键取证数据。
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LaZagne凭证收集与挖掘

performing-credential-access-with-lazagne
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
259
这是一个用于红队后渗透阶段的开源工具，能够从被攻陷的终端设备（Windows/Linux/macOS）提取存储的敏感凭证。它支持从浏览器、数据库、系统凭证管理器和各类应用程序中收集密码、密钥等信息，是进行权限提升和横向移动的关键技术。
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Volatility3内存取证工具包

performing-memory-forensics-with-volatility3-plugins
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该自动化工具包利用Volatility3框架，实现内存取证分析。它可以分析来自Windows、Linux和macOS的内存映像，用于检测传统磁盘分析方法无法发现的高级威胁，例如进程注入、Rootkit、恶意代码和异常网络连接。是事件响应和安全审计的关键辅助工具。
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配置SSL/TLS流量检测与检查

performing-ssl-tls-inspection-configuration
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
339
本教程提供了在网络安全设备上配置SSL/TLS流量检测和检查的完整工作流。内容涵盖了在不同操作系统（Windows, macOS, Linux）上部署根CA证书、设置转发代理以及配置下一代防火墙，从而实现对加密HTTPS流量的解密、检测和再加密，用于高级威胁检测和合规性管理。
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