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活跃入侵遏制与事件响应
containing-active-breach
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
263
本指南提供了一套结构化、多阶段的活跃安全入侵遏制流程。它涵盖了短期和长期策略,包括网络分段、终端隔离、凭证撤销和证据保存。当确认发生入侵、勒索软件爆发或攻击者横向移动时,遵循此流程可有效阻止攻击者活动,保护核心资产。
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控制活跃安全事件
containing-active-security-breach
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
352
指导 SOC 团队在发现活动入侵时快速确认告警、隔离网络与终端、保全证据并禁用受损账号,务求在最短时间内控制影响。
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QRadar安全事件关联分析
correlating-security-events-in-qradar
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
108
本技能旨在指导安全运营中心(SOC)分析师和检测工程师,如何在IBM QRadar SIEM平台上关联复杂的、多阶段的网络攻击。内容涵盖使用AQL深入调查事件、构建自定义关联规则和进行跨源数据关联,帮助用户优化告警逻辑,显著提高对高级威胁的检测准确性。
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威胁活动关联与分析
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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
137
该技能用于关联分散的安全事件、IOCs和对手行为,分析跨时间线和跨组织的共同威胁活动。它能够识别统一的威胁战役,归因于共同的威胁行为体,并提取共享指标,从而显著提升检测能力。适用于跨组织威胁情报共享和构建完整的战役报告。
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自动化AI数据采集代理
data-scraper-agent
affaan-m/everything-claude-code
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该代理旨在为任何公开数据源(如招聘板、价格、新闻等)构建一个全自动、AI驱动的数据采集系统。它能定时抓取数据,利用免费的大语言模型(如Gemini Flash)进行数据富集和分析,并将结果结构化地存储到Notion、Sheets或Supabase等数据库中。适用于需要持续监控和跟踪网络数据的场景。
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使用Cloudflare部署零信任架构
deploying-cloudflare-access-for-zero-trust
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本文详细指导如何使用Cloudflare Access和Tunnel构建零信任网络访问(ZTNA)架构。它提供了一种安全、无需开启入站端口的方式,为自托管的私有应用提供基于身份和策略的访问控制,是替代传统VPN的理想解决方案。
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部署CrowdStrike EDR代理
deploying-edr-agent-with-crowdstrike
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能用于指导在各类终端(Windows、macOS、Linux)上部署和配置CrowdStrike Falcon EDR代理。它涵盖了通过SCCM、Intune、GPO等多种方式进行静默安装,并详细指导了如何设置预防和响应策略。适用于新设备接入、增强威胁检测能力以及将Falcon数据与SIEM平台整合,支持专业的安全运营工作。
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使用Osquery进行端点监控
deploying-osquery-for-endpoint-monitoring
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本技能提供部署和配置osquery的完整指南,可用于跨平台(Windows, macOS, Linux)实现端点全面监控。它利用SQL查询强大的能力,深入检查运行进程、开放端口、系统配置和已安装软件,是进行威胁狩猎、合规性审计和集中式可见性的关键工具。
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部署零信任网络接入架构
deploying-palo-alto-prisma-access-zero-trust
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了使用Palo Alto Networks Prisma Access部署基于SASE的零信任网络接入(ZTNA)的完整流程。内容涵盖云基础设施配置、部署ZTNA连接器、定义细粒度的应用策略、通过主机信息配置文件(HIP)强制执行设备状态,以及利用GlobalProtect代理为实现安全的企业级远程访问。
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部署零信任软件定义边界
deploying-software-defined-perimeter
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能详细介绍了软件定义边界(SDP)的部署流程,旨在实现零信任网络访问。通过利用单包授权(SPA)和双向TLS(mTLS)机制,将应用资源隐藏起来,确保只有通过身份验证和授权的合法用户才能建立连接。
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工业控制系统异常检测
detecting-anomalies-in-industrial-control-systems
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能旨在为工业控制系统(ICS/OT)提供异常行为检测能力。它利用机器学习模型,通过分析SCADA协议通信、网络流量的时序和拓扑基线,构建正常操作模型。可用于发现协议异常、设备行为漂移和潜在的网络入侵。
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检测API枚举和BOLA攻击
detecting-api-enumeration-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南用于检测API枚举和BOLA(对象级授权破坏)等漏洞。它通过监控API访问日志,识别异常的资源访问模式,例如源IP发起的连续、顺序的ID探测、状态码的混合分布(200/403/401),以及超出正常范围的资源ID尝试,帮助安全团队提升API安全监控覆盖率。
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