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构建云端安全信息与事件管理系统

building-cloud-siem-with-sentinel
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
139
本指南详细介绍了如何使用Microsoft Sentinel构建云原生SIEM/SOAR系统。涵盖了多云数据连接器（AWS、Azure、GCP）的配置、编写高级KQL查询进行威胁检测与溯源，以及使用Logic Apps构建自动化响应剧本。适用于在复杂的跨云环境中建立集中式安全运营中心。
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构建AD与Azure AD的SAML身份联邦

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
488
本技能提供了一份关于在本地Active Directory和Microsoft Entra ID之间建立SAML 2.0身份联邦的综合指南。它涵盖了架构、先决条件和实际操作步骤（包括PowerShell脚本），旨在帮助用户构建混合身份环境，实现无缝的单点登录（SSO）和集中身份认证管理。
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实时事件响应仪表盘构建

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
285
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

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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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恶意软件事件沟通模板构建

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用于构建和标准化恶意软件事件的沟通流程和报告模板。该框架覆盖从内部通知、高管简报到客户和监管披露等所有关键环节。它根据事件的严重级别（P1-P4）进行分级，确保在危机发生时，所有利益相关者能及时、准确地获取所需信息，从而实现快速、有序的应急响应和合规管理。
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使用Havoc构建红队C2基础设施

building-red-team-c2-infrastructure-with-havoc
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导详细介绍了Havoc C2框架的部署与强化，该框架是一个现代化的后渗透命令与控制（C2）系统。内容涵盖构建专业级的C2基础设施，包括Teamserver配置、多种监听器（HTTP/HTTPS/SMB）的设置，以及Nginx重定向器的集成。旨在为受授权的红队对抗性模拟提供安全加固的实战技术。
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开源情报威胁行为者画像构建

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能用于构建全面的威胁行为者画像。它系统性地从各种开源渠道收集和关联情报，包括厂商报告、暗网论坛、社交媒体和代码仓库。最终输出结构化的档案，用于描绘对手的动机、能力、基础设施和战术，支持进行精确的归因和防御规划。
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Splunk威胁情报增强流程

building-threat-intelligence-enrichment-in-splunk
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
446
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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强制浏览：身份验证绕过测试

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了在授权渗透测试中发现和利用Web应用漏洞的方法。通过强制浏览（Forced Browsing），它指导用户系统地枚举隐藏的目录、未受保护的API端点和管理界面，旨在测试和发现绕过身份验证的路径和漏洞。
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多智能体代码编排系统

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该系统用于编排复杂的、多步骤的编程任务，利用多个AI智能体协作完成项目。它首先将整个项目规划为任务依赖图谱，然后将专业的智能体分配到隔离的Git工作区进行并行开发。系统负责自动监控进度、处理代码合并，并生成结构化报告，清晰记录所有变更和下一步计划。
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威胁指标收集与分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能包提供了一个系统化的框架，用于在安全事件发生前后收集、分类和富集威胁指标（IOCs）。它涵盖了网络、主机、邮件等多种来源的证据，并使用STIX/TAXII标准格式化数据，支持威胁情报的共享、安全系统（SIEM/EDR）的自动化防御构建与阻断。
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