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Wireshark网络流量分析与取证
analyzing-network-traffic-with-wireshark
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
354
本技能是使用Wireshark和tshark进行的深度数据包检测和网络取证指南。它用于事件响应和网络安全调查,帮助用户捕获、过滤和分析网络数据包,以识别恶意命令与控制流量、诊断协议问题、提取攻击指标(IOCs)和重构数据泄露路径。适用于安全规则验证和网络异常分析。
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分析Office 365审计日志检测泄密
analyzing-office365-audit-logs-for-compromise
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
447
该技能利用Microsoft Graph API解析Office 365统一审计日志,用于安全事件调查。主要功能是检测账户被攻陷的关键指标,包括可疑的邮件转发规则创建、未经授权的邮箱委托变更、可疑的OAuth应用授权等,是进行威胁狩猎和安全监控的必备工具。
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供应链恶意软件分析
analyzing-supply-chain-malware-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
456
本技能旨在提供一套结构化的分析流程,用于调查复杂的供应链攻击。核心功能包括对恶意篡改的软件更新包、被攻陷的构建流水线和依赖库进行深度分析。通过进行二进制文件对比、代码签名验证和异常检测,帮助安全分析师识别入侵路径和全面的安全漏洞范围,适用于安全事件响应和威胁狩猎。
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基于MITRE ATT&CK的威胁行为分析
analyzing-threat-actor-ttps-with-mitre-attack
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
454
该技能提供了一个系统化的流程,用于将观察到的威胁行为和IOCs映射到全球MITRE ATT&CK框架。用户可以利用ATT&CK Navigator构建技术覆盖热图,识别防御盲点,并为企业、移动和ICS环境生成可操作的威胁情报报告。适用于SOC分析师、威胁猎人和安全研究人员。
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Windows注册表取证分析
analyzing-windows-registry-for-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
385
本指南详细介绍了从取证镜像中系统性提取和分析Windows注册表核心数据(如SAM, SYSTEM, SOFTWARE, NTUSER.DAT)。通过使用RegRipper等专业工具和脚本,可以系统性地挖掘用户活动历史、恶意软件持久化机制(如Run键)、安装软件记录以及系统受损的证据,是数字取证调查的关键步骤。
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IOC威胁情报自动富集
automating-ioc-enrichment
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
362
本技能旨在指导构建自动化工作流,用于利用多源威胁情报对原始的IOC(指标)进行自动富集。适用于集成到SOAR平台或Python管道中。通过自动查询VirusTotal、AbuseIPDB、MISP等多个数据源,可显著降低分析师的事件分诊时间,并标准化威胁上下文及置信度评分。
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自动化恶意软件分析流水线
building-automated-malware-submission-pipeline
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
85
用于构建全面的自动化恶意软件分析流水线。该工具能从EDR和邮件网关等多个源头收集可疑文件,自动提交至沙箱和多引擎扫描器,并生成详细的威胁判定和IOCs。适用于需要扩大高容量恶意软件初筛和事件响应能力的安全运营中心(SOC)团队。
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实时事件响应仪表盘构建
building-incident-response-dashboard
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
127
用于在Splunk、Elastic或Grafana等平台构建实时事件响应仪表盘。它帮助安全运营中心(SOC)分析师和管理层实时掌握事件全局态势,追踪受影响系统、遏制状态、威胁指标传播情况以及完整的响应时间线,支持事件协调和事后报告。
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自动化IOC指征防封与共享流水线
building-ioc-defanging-and-sharing-pipeline
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
168
该流水线提供了一个自动化解决方案,用于处理来自各种来源的原始威胁指标(如IP、域名、URL和邮箱)。它执行标准化、去重和“防封”(Defanging)等关键步骤,确保在安全的前提下保留分析可读性。最终,数据被转换为标准的STIX 2.1格式,并通过TAXII或MISP等平台安全共享,极大地提升了威胁情报的自动化分发能力。
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OpenCTI威胁指标富集管道
building-ioc-enrichment-pipeline-with-opencti
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
157
本技能指导构建基于OpenCTI的自动化威胁指标(IOC)富集管道。使用OpenCTI的STIX 2.1模型和内置连接器,从VirusTotal、Shodan等多个外部情报源拉取深度上下文信息。管道能够自动富集新摄入的指标,关联已知攻击者和活动,并生成置信度评分,辅助分析师提升优先级。
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威胁狩猎假设框架构建
building-threat-hunt-hypothesis-framework
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
327
提供一套系统化的威胁狩猎工作流,用于将威胁情报和攻击面分析转化为可验证的假设。通过在EDR/SIEM平台(如Splunk, CrowdStrike, Defender)上执行查询,进行全面的安全调查,从而主动发现潜在的入侵迹象,并形成标准化的调查报告。
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Splunk威胁情报增强流程
building-threat-intelligence-enrichment-in-splunk
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
73
本指南展示如何在Splunk企业安全中构建自动化IOC(威胁指标)增强管线。该流程负责集成多源外部威胁情报(包括STIX/TAXII、CSV和API),将其规范化存储到KV Store。通过使用查找表将这些增强的威胁指标与实时安全事件进行关联,SOC团队能够大幅减少手动分析时间,并自动识别潜在的安全事件。
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