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Linux ELF恶意软件分析

analyzing-linux-elf-malware
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
161
这是一个针对恶意Linux ELF二进制文件的综合分析指南。涵盖静态分析（使用readelf、elftools）、动态跟踪（strace/ltrace）和深度逆向工程（Ghidra/IDA）。适用于调查Linux服务器、容器环境中的僵尸网络、勒索软件和Rootkit。
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Linux内核Rootkit检测与取证分析

analyzing-linux-kernel-rootkits
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
384
本技能提供一套系统化的Linux内核Rootkit检测流程。通过对Linux内存镜像进行取证分析（使用Volatility3），可以检测系统调用表钩挂、隐藏的内核模块和系统结构篡改。结合/proc和/sys等视图的交叉比对，以及实时扫描工具（rkhunter），用于深入的恶意软件和安全事件调查。
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Linux系统取证分析

analyzing-linux-system-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
403
本技能指导分析师如何对受损的Linux系统进行深度取证。流程包括收集认证日志、用户历史记录、系统配置和关键系统文件，并进行系统账户、持久性机制的异常分析，从而在事件响应中发现入侵证据和攻击者活动轨迹。
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使用LiME和Volatility进行内存取证分析

analyzing-memory-forensics-with-lime-and-volatility
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能指导用户如何对受感染的Linux系统执行内存取证。首先使用LiME模块采集内存镜像，然后利用Volatility 3框架分析该镜像，提取进程列表、网络连接、Bash历史记录、加载内核模块等关键证据，是安全事件响应和威胁狩猎的核心技术。
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Linux持久化机制分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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该技能用于安全事件响应和威胁狩猎。它能系统地扫描Linux系统中的多种持久化机制（如crontab、systemd服务、环境变量劫持等），并通过关联auditd日志，重建攻击者维持访问权限的完整安装时间线，以发现隐藏的后门。
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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
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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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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检测权限提升尝试

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了一个全面的框架，用于检测横跨Windows和Linux的各类权限提升行为。它覆盖了访问令牌操纵、UAC绕过、未加引号的服务路径滥用和内核漏洞利用等高级攻击手段。特别适用于安全威胁狩猎、事件响应中的范围界定，以及定期的安全评估。
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Kubernetes Pod 权限提升检测

detecting-privilege-escalation-in-kubernetes-pods
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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结合准入控制（OPA策略）、运行时监控（Falco）和审计日志分析，检测并阻止 Kubernetes Pod 内的权限提升。涵盖安全上下文、Linux 能力和系统调用模式。用于排查以 root 或特权模式运行的容器、加固工作负载并调查容器内提权行为。
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检测特斯纳特式网络物理攻击

detecting-stuxnet-style-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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用于检测模仿特斯纳特（Stuxnet）模式的复杂网络物理攻击。该技能通过PLC逻辑完整性监控和基于物理过程的异常检测，识别未经授权的PLC修改，并发现传感器读数与实际物理过程行为之间的矛盾，适用于关键基础设施的威胁狩猎。
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检测特权提升机制滥用

detecting-t1548-abuse-elevation-control-mechanism
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
458
本指南提供了一套全面的威胁狩猎框架，用于检测特权提升机制的滥用。它涵盖了Windows环境下的UAC绕过检测（如注册表劫持、自动提升程序滥用），以及Linux系统中的setuid/sudo滥用。通过监控系统事件、注册表变化和进程关系，帮助安全人员识别未经授权的权限提升活动。
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清理被感染系统中的恶意软件

eradicating-malware-from-infected-systems
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
118
本指南详细描述了从被感染的Windows和Linux系统彻底清除恶意软件、后门和攻击者持久化机制的系统流程。涵盖了持久化机制的映射（如注册表、定时任务）、恶意文件的识别与清除、凭证重置以及漏洞修补，旨在恢复系统的干净和安全状态。
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