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异常认证行为检测

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

利用 UEBA、统计基准和机器学习模型分析认证日志，识别不可能出行、凭证填充、暴力破解等异常登录行为，帮助安全运营团队调查可疑登录并增强检测能力。

基于UEBA识别内部威胁

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

通过 Elasticsearch/OpenSearch 构建 UEBA 流程，统一采集身份验证、文件与网络日志，生成行为基线、计算偏离与同侪风险分，最终关联多个信号形成高可信内部威胁告警供 SOC 调查。

内部威胁指标调查

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

通过 SIEM、DLP、UEBA 和 HR 数据关联，围绕数据外泄、越权访问和政策违规等内部威胁指标进行调查，适用于收到 HR 提交或检测到可疑员工行为时构建调查时间线。

用户行为分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

通过基于 SIEM 基线和统计分析的 UEBA 检测不可能出行、异常访问和权限滥用，帮助安全运营团队识别被攻破账户或内部威胁。

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