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URLScan恶意网址分析

analyzing-malicious-url-with-urlscan
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
125
本技能指导用户使用URLScan.io平台或API分析可疑URL。它在一个隔离环境中安全地捕获截图、DOM内容和网络流量，帮助用户调查网络钓鱼攻击、凭证收集和恶意重定向，从而避免将分析师系统暴露于风险。
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分析PowerShell Empire后渗透痕迹

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具专为高级威胁狩猎和数字取证设计。它通过分析Windows事件日志（特别是PowerShell脚本块日志4104和模块日志4103），来检测PowerShell Empire后渗透框架留下的攻击痕迹。检测模式包括默认启动器、Base64编码的载荷、已知模块调用（如Invoke-Mimikatz）和C2的URL模式，有助于确认横向移动和攻击活动。
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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
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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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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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网络钓鱼事件响应流程指南

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南提供了一个全面的网络钓鱼事件响应工作流程。它指导用户如何从最初的报告接收、邮件头和恶意内容取证，到评估攻击范围，再到执行遏制和修复。涵盖了邮件净化、账户密码重置、会话撤销等关键步骤，确保威胁得到彻底清除。
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检测邮件中的二维码钓鱼攻击

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了检测和防御二维码钓鱼（Quishing）攻击的高级方法。它阐述了恶意网址如何嵌入图片绕过传统邮件安全过滤器，需要结合多模态AI、OCR和移动威胁防御。适用于安全运营中心和安全团队。
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邮件网关鱼叉式钓鱼检测

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了一份全面的指南，指导用户配置高级邮件安全网关（SEGs），以检测和阻止高度复杂的鱼叉式网络钓鱼攻击。内容涵盖了模仿者检测、URL实时爆破、附件沙箱处理和自定义规则创建等关键防御层，是安全运营中心分析师构建邮件威胁防御体系的必备知识。
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网页API越权漏洞利用

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供一套系统性的方法论，用于识别和利用不安全直接对象引用（IDOR）漏洞。通过操纵API请求和URL中的对象标识符（如数字ID、UUID或slug），进行越权测试。本指南适用于授权的渗透测试或漏洞赏金任务，旨在验证应用程序是否严格执行了对象级访问控制和权限隔离。
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恶意样本IOC提取与分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具用于从恶意软件样本中自动化提取各类攻击指标（IOCs）。它支持从文件哈希、网络流量（IP/域名/URL）、以及系统宿主痕迹（注册表键、Mutex）中获取证据。适用于威胁情报分析、构建防御规则和进行事件响应。
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Proofpoint邮件沙盒安全部署

implementing-email-sandboxing-with-proofpoint
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能详细介绍了使用Proofpoint TAP实现邮件沙盒检测的专业流程。它指导用户配置隔离环境，自动 detonates可疑附件和URL，从而检测零日恶意软件、逃避式网络钓鱼和高级威胁。内容涵盖策略调优、仪表板监控及与SIEM的集成，旨在构建完整的邮件安全架构。
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部署邮件目标威胁防护

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了Mimecast目标威胁保护（TTP）的部署流程。该功能套件旨在防御高级网络钓鱼、鱼叉式网络钓鱼和商业邮件欺诈（BEC）攻击，通过整合URL保护、附件沙箱、身份冒用保护和内部邮件保护四大核心模块，帮助用户建立强大的邮件安全防御体系。
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网络流量基线建立与异常检测

implementing-network-traffic-baselining
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能利用Python pandas分析历史NetFlow/IPFIX流量数据，建立网络流量的正常基线模型。它计算小时/天级别的数据分布、主机统计和呼叫方画像，并使用Z分数和IQR等统计方法，帮助安全分析师识别数据泄露、心跳包等异常行为。
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