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网络流量ARP欺骗检测

detecting-arp-poisoning-in-network-traffic
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
127
本指南提供一套完整的二层网络攻击检测流程，用于发现ARP欺骗和伪造。内容涵盖ARPWatch部署、交换机DAI配置、Wireshark流量分析以及自定义Python脚本编写，帮助安全运营中心（SOC）进行中间人攻击（MitM）和异常流量的实时监控与检测。
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工业控制历史服务器攻击检测

detecting-attacks-on-historian-servers
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
406
本技能是一个专业的Python检测工具，用于监控工控（OT）历史服务器（如OSIsoft PI, Ignition等）。它能识别关键的入侵指标，包括未经授权的连接、数据篡改行为以及跨越IT和OT区域的侧向移动迹象。适用于工业环境中的数据完整性验证和网络安全事件调查。
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Azure存储账户安全配置审计

detecting-azure-storage-account-misconfigurations
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
205
本技能旨在审计Azure Blob和ADLS存储账户的安全配置。它可以检测公共访问暴露、权限过大的SAS令牌、缺失静态加密以及过时的TLS版本等关键安全缺陷。通过生成风险评分报告，帮助用户评估云安全态势，防止数据泄露。
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内部数据泄露检测与分析

detecting-insider-data-exfiltration-via-dlp
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供结构化流程和Python代码示例，用于检测内部数据泄露行为。通过建立用户行为基线和进行统计异常分析，它分析端点、云存储和邮件日志中的异常模式。适用于安全运营中心（SOC）进行内部威胁调查、DLP违规监控和构建高级行为分析规则。
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检测未经授权的云服务使用

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能通过解析代理日志、DNS查询日志和网络流数据，旨在识别组织内部未经授权的SaaS和云服务（即影子IT）。它利用数据科学方法进行流量聚合、域名分类和风险评分，帮助安全团队进行全面的安全审计，并生成可执行的发现报告和整改建议。
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利用不安全反序列化漏洞

exploiting-insecure-deserialization
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南为授权渗透测试人员提供了一个全面的参考，用于识别和利用跨多种语言（Java, PHP, Python, .NET）的不安全反序列化漏洞。内容涵盖使用 ysoserial 和 phpggc 等工具生成Payload，以及测试Cookie、HTTP参数和消息队列等各类应用组件，旨在达到远程代码执行（RCE）的目的。
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检测金丝雀C2信标流量

hunting-for-cobalt-strike-beacons
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本技能用于检测Cobalt Strike（金丝雀）的C2信标流量。它结合了专业的网络取证技术，如分析默认TLS证书、JA3/JA3S指纹、HTTP信标模式和时间间隔抖动，利用Zeek日志、Suricata规则和Python进行深度分析。适用于安全运营中心和威胁狩猎人员调查高级C2通信。
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启动文件夹持久化检测

hunting-for-startup-folder-persistence
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本技能用于检测通过系统启动文件夹实现持久化（T1547.001）的潜在恶意行为。它通过实时文件系统监控（如Python watchdog）和文件元数据分析，扫描用户和系统启动目录，从而发现那些能够在系统重启后依然存活的恶意植入物或持久化程序，是威胁狩猎的核心技术。
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邮箱认证审计

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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通过查询 SPF、DKIM 与 DMARC 的 DNS 记录，校验语法与机制限制，识别容易被伪造的配置，并输出重点修复建议，帮助强化邮箱安全防护。
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实现零信任环境下的mTLS服务

implementing-mtls-for-zero-trust-services
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了微服务之间实现双向TLS (mTLS) 认证的配置与实施方法。它使用Python库进行可靠的证书生成、验证和安全的服务间认证，是部署零信任安全模型的核心技术。
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网络流量基线建立与异常检测

implementing-network-traffic-baselining
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该技能利用Python pandas分析历史NetFlow/IPFIX流量数据，建立网络流量的正常基线模型。它计算小时/天级别的数据分布、主机统计和呼叫方画像，并使用Z分数和IQR等统计方法，帮助安全分析师识别数据泄露、心跳包等异常行为。
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工控安全事件响应手册

implementing-ot-incident-response-playbook
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这是一个基于SANS PICERL框架的Python引擎，用于指导操作技术（OT）和工业控制系统（ICS）的事件响应流程。它能对安全、工艺、访问等维度进行事件分类，协调IT、OT和运营团队协作，特别适用于应对工控环境的勒索软件和安全事故，满足IEC 62443等行业规范要求。
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