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Cobalt Strike C2配置文件分析
analyzing-cobaltstrike-malleable-c2-profiles
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
356
本工具集用于深度解析Cobalt Strike可变C2配置文件。它能提取关键的攻击指示器(IOCs),包括HTTP头、DNS配置、URI模式和用户代理。该分析过程对于进行威胁狩猎、开发网络检测签名(如Suricata/Snort规则)以及理解高级持久性威胁所使用的规避技术至关重要。
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恶意软件网络隐蔽信道分析
analyzing-network-covert-channels-in-malware
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
432
该工具用于检测和分析恶意软件利用的网络隐蔽通信信道。它专注于识别网络流量中的异常行为,例如DNS隧道、ICMP数据外泄以及HTTP协议滥用,这些行为通常用于恶意软件的命令与控制(C2)和数据窃取。适用于安全事件响应、威胁狩猎和构建高级网络检测规则。
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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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MITRE导航仪威胁行为分析
analyzing-threat-actor-ttps-with-mitre-navigator
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
328
本工具帮助安全分析师将高级持续性威胁(APT)群组的战术、技术和过程(TTPs)映射到MITRE ATT&CK框架。它利用ATT&CK Navigator和attackcti库,通过查询STIX/TAXII数据,生成可视化图层文件,从而评估防御覆盖盲点,为网络事件调查和威胁狩猎提供结构化支持。
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Zeek网络异常行为检测
detecting-network-anomalies-with-zeek
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
67
本技能提供使用Zeek进行网络流量被动监控的完整指南。它详细介绍了如何生成结构化的网络元数据日志(如DNS、HTTP),并通过编写自定义脚本,实现对DNS隧道、心跳包等高级网络异常行为的检测,是进行威胁狩猎和事件响应的有力工具。
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假设驱动的持久威胁狩猎
hunting-advanced-persistent-threats
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
311
本技能提供一个主动、假设驱动的框架,用于在复杂的企业环境中搜寻高级持久威胁(APT)。它通过分析端点遥测、网络日志和内存工件,并结合MITRE ATT&CK等框架。适用于调查UEBA警报、执行定期威胁狩猎或验证环境是否暴露于已知攻击战术和技术(TTPs)。
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计划任务持久性狩猎指南
hunting-for-scheduled-task-persistence
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
130
这是一份结构化的指南,用于主动狩猎利用Windows计划任务(T1053)建立持久性后门的攻击者。它概述了所需的先决条件(如EDR、SIEM和Sysmon),并提供了一个完整的狩猎工作流,指导用户从假设制定、数据查询到威胁关联,以检测可疑的任务创建、异常的定时模式及攻击者的TTP。
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Webshell活动威胁狩猎
hunting-for-webshell-activity
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
154
本指南提供了一套主动检测公网服务器上Webshell植入的流程和方法。重点在于分析文件系统异常、从Web应用发起的可疑进程和非正常HTTP流量,适用于安全运营中心(SOC)在进行威胁狩猎、事件响应和红色/蓝色团队演练时使用。
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利用Elastic SIEM进行威胁狩猎
performing-threat-hunting-with-elastic-siem
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
252
本技能指南旨在帮助安全运营中心(SOC)团队利用Elastic SIEM进行主动威胁狩猎。它教授使用KQL和EQL等高级技术,分析事件序列和可疑行为,以发现自动化检测规则遗漏的威胁。适用于验证安全检测的覆盖范围,并根据MITRE ATT&CK框架响应新的攻击战术。
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使用OpenCTI建模网络威胁
modeling-threats-with-opencti
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
223
本教程展示如何使用pycti Python客户端,在OpenCTI平台上构建结构化的威胁情报知识图谱。它能将威胁行为者、入侵集合、战役和TTPs等分散的威胁信息,统一建模为符合STIX 2.1标准的知识图谱。该技能有助于分析师将来自不同来源的碎片化数据关联起来,构建出完整、可查询的攻击者画像,实现高级威胁狩猎和检测工程。
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