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生产环境Docker容器加固

hardening-docker-containers-for-production
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
83
本指南提供了一套全面的生产级Docker容器安全加固方案，遵循CIS Docker Benchmark等行业标准。涵盖从Dockerfile优化、Docker守护进程配置到容器运行时参数（如非root用户、能力降级、只读文件系统）的全部安全最佳实践，确保容器环境具备最小权限和最高安全性，适用于构建符合高安全标准的生产环境。
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基于CIS基准的Linux端点加固

hardening-linux-endpoint-with-cis-benchmark
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
439
本技能旨在自动化加固Linux终端设备（如Ubuntu、RHEL等），遵循CIS基准推荐的最佳实践。它系统性地加固了多个安全层面，包括文件系统配置、网络参数（sysctl）、SSH服务、用户访问控制和审计日志（auditd）。此工具对于满足PCI DSS、HIPAA和SOC 2等严格的行业合规性要求至关重要。
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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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基于频率分析的C2信标检测

hunting-for-beaconing-with-frequency-analysis
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
404
本技能提供一套系统化的网络威胁溯源流程，用于主动搜索和检测C2信标行为。通过对网络流量日志（如Zeek、代理日志）进行统计分析，计算连接间隔的方差和变异系数（CV），结合抖动（Jitter）分析，识别出周期性、异常的恶意通信，是网络安全威胁狩猎的关键步骤。
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检测金丝雀C2信标流量

hunting-for-cobalt-strike-beacons
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
364
本技能用于检测Cobalt Strike（金丝雀）的C2信标流量。它结合了专业的网络取证技术，如分析默认TLS证书、JA3/JA3S指纹、HTTP信标模式和时间间隔抖动，利用Zeek日志、Suricata规则和Python进行深度分析。适用于安全运营中心和威胁狩猎人员调查高级C2通信。
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网络C2信标检测与溯源

hunting-for-command-and-control-beaconing
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
454
本技能旨在通过分析网络流量日志（如DNS、代理和连接元数据），利用频率分析、抖动检测和信誉评分等技术，主动识别网络中被攻陷的设备，从而检测出与攻击者C2基础设施的周期性、恶意通信行为。适用于安全威胁狩猎和事件响应场景。
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数据泄露指标搜寻

hunting-for-data-exfiltration-indicators
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
94
本指南旨在帮助安全专业人员通过分析网络遥测数据（如Zeek和Suricata）和日志，检测数据泄露行为。覆盖了DNS隧道、异常云端上传以及各种通道的大流量数据流检测，是进行事件响应和威胁狩猎的核心技能。
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检测数据外泄前的暂存行为

hunting-for-data-staging-before-exfiltration
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
105
本技能旨在通过分析EDR/Sysmon系统日志，检测数据在外泄前进行暂存（T1074）的行为。它监控包括7-Zip、RAR、tar等工具的压缩包创建，以及从多个源目录到暂存路径的异常文件集中化。适用于安全威胁狩猎、构建高精度检测规则和验证安全监控覆盖率。
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MFT分析：检测文件时间戳篡改

hunting-for-defense-evasion-via-timestomping
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
70
本技能用于通过分析NTFS主文件表（MFT）条目来检测反取证时间戳篡改（Timestomping）。其核心原理是比较$STANDARD_INFORMATION和$FILE_NAME两个属性的时间戳差异。当两个时间戳出现不一致时，强烈暗示文件已被恶意篡改，是进行高级威胁狩猎和数字取证分析的关键技术。
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侦测域前置C2流量

hunting-for-domain-fronting-c2-traffic
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
103
本技能用于检测利用域前置（Domain Fronting）技术隐藏的命令与控制（C2）流量。通过分析代理和网关日志，比对TLS的SNI字段与HTTP Host头部的差异，并结合CDN提供商信息，帮助安全分析师发现高级的网络逃避和通信行为。
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LOLBin威胁狩猎指南

hunting-for-living-off-the-land-binaries
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
214
本指南提供了一套系统化的威胁狩猎方法论，用于检测攻击者滥用合法系统二进制文件（LOLBins）的行为。攻击者利用这些自带的工具规避传统安全检测，进行文件less攻击。适用于构建EDR/SIEM检测规则或进行主动的防御绕过威胁狩猎。
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端点日志LOLBins执行行为检测

hunting-for-lolbins-execution-in-endpoint-logs
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
332
本技能提供了一套完整的指南，用于在端点日志中检测“利用土地内置二进制文件”（LOLBins）的滥用行为。通过分析进程创建日志和命令行参数，可以发现攻击者用于防御规避或数据传输的恶意行为，适用于威胁狩猎和构建高级安全检测规则。
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