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勒索软件网络指标检测

analyzing-ransomware-network-indicators
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
114
该技能用于分析Zeek conn.log和NetFlow数据，旨在检测勒索软件的复杂网络活动。具体包括识别C2命令与控制信标（beaconing）、异常的大数据外泄流、对TOR节点连接以及可疑的DNS行为，是进行威胁狩猎和安全事件调查的关键工具。
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使用Splunk分析安全日志

analyzing-security-logs-with-splunk
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
465
本技能利用Splunk和SPL语言，指导用户对安全事件进行深入的取证分析。它涵盖了跨越Windows事件日志、防火墙、代理记录和Sysmon日志等多个源的日志关联和时间线重建，是进行安全事件调查和威胁狩猎的核心技能。
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威胁行为体TTPs与MITRE ATT&CK映射

analyzing-threat-actor-ttps-with-mitre-attack
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
228
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。
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威胁情报分析与数据标准化

analyzing-threat-intelligence-feeds
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
303
本技能提供了全面的框架，用于摄取、标准化和丰富来自多个结构化和非结构化源的威胁情报（CTI）。它指导用户对情报源进行评分，将异构的IOC格式（如OpenIOC, YARA）转换为标准的STIX 2.1格式，并通过外部服务进行丰富。适用于构建用于SIEM和EDR系统的自动化威胁检测流程。
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Windows预取文件取证分析

analyzing-windows-prefetch-with-python
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
459
该技能使用Python解析Windows预取文件（.pf），帮助安全分析师重建详细的应用执行历史。它在事件响应中至关重要，可用于检测重命名二进制文件、识别可疑执行模式，并为深入的数字取证调查构建准确的时间线。
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论文自动优化循环

auto-paper-improvement-loop
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
428
该技能用于自动化优化学术论文的写作质量。它通过循环机制（审阅→修改→重编译），利用先进的语言模型对已生成的论文进行多轮次的深度润色和优化。主要目的是提升文章的逻辑结构、修正理论不一致性，并增强整体的表达和呈现质量，帮助用户将初稿提升至可提交的优秀状态。
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自动化多轮深度评审

auto-review-loop
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
137
这是一个自动化的多轮研究评审系统。它能持续将研究成果提交给外部评审器（如Codex或人工），根据反馈自动实现修改，并进行下一轮评审，直到达到预设的通过标准或达到最大轮次。非常适合需要持续高质量迭代和严格质量保证的复杂项目。
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自动研究评审循环系统

auto-review-loop-llm
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
354
该技能旨在自动化研究改进流程，构建一个“评审→实施修复→再评审”的闭环系统。它利用任何兼容OpenAI的LLM API，循环迭代优化研究内容，直到获得积极的评估，或达到设定的最大轮次。适用于学术论文撰写或技术项目完善。
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自动多轮研究论文评审循环

auto-review-loop-minimax
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
444
这是一个用于自动化复杂研究主题或论文的严格、迭代评审与改进工具。它通过多轮循环，利用外部大模型（MiniMax API）提供持续、建设性的反馈。本流程引导用户完成评审、修正和再评审等阶段，直到获得积极评估或达到最大轮次。支持状态持久化，适用于长篇学术工作流。
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IOC威胁情报自动富集

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
439
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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从威胁报告构建攻击模式库

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
231
该技能用于解析复杂的网络威胁情报报告（CTI），提取对手的攻击行为。它将这些行为精准映射至MITRE ATT&CK框架，并构建为标准化的STIX 2.1攻击模式库。最终生成检测规则模板，用于提升防御能力和安全架构设计。
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使用Sentinel构建云端SIEM

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
145
本技能指南详细介绍了如何使用Microsoft Sentinel构建云原生SIEM和SOAR平台。内容涵盖多云日志（AWS, Azure, GCP）的统一数据采集、撰写KQL高级检测查询进行威胁狩猎，以及利用Logic Apps实现自动化事件响应工作流，是复杂多云环境下的安全运营核心技能。
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