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搜索 VA ，共找到 4360 条记录
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搜索DNS持久化机制

hunting-for-dns-based-persistence
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
103
本技能指导安全分析师进行高级威胁搜寻，重点检测基于DNS的持久化机制。它通过分析被动DNS历史、区域文件审计和API数据（如SecurityTrails），识别未经授权的记录修改、子域劫持和DNS劫持企图。适用于SOC分析师和威胁搜寻人员。
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检测域前置C2流量

hunting-for-domain-fronting-c2-traffic
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
459
本技能用于检测域前置（Domain Fronting）攻击，这是一种攻击者用于伪装C2流量的高级技术。它通过分析代理/网关日志中TLS SNI字段和HTTP Host头部的差异，并结合pyOpenSSL进行深度证书检查，帮助安全团队发现复杂的网络威胁。
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搜索系统内置恶意利用（LOLBins）

hunting-for-living-off-the-land-binaries
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
360
提供一套系统化的进阶威胁狩猎流程，用于主动发现攻击者滥用操作系统内置工具（LOLBins）的行为。该方法适用于调查文件型恶意软件、规避传统安全检测，并结合EDR/SIEM日志分析，以识别隐蔽的攻击链和异常行为。
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端点日志LOLBins滥用行为检测

hunting-for-lolbins-execution-in-endpoint-logs
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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这是一项威胁狩猎技能，用于检测攻击者利用“生活在土地上”的二进制程序（LOLBins）。通过分析详细的端点进程创建日志，可以识别出使用合法Windows系统二进制文件（如certutil, mshta等）进行文件less攻击或防御规避的异常执行模式，对提升对抗高级威胁（APT）的检测能力至关重要。
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NTLM重放攻击狩猎检测

hunting-for-ntlm-relay-attacks
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
389
该技能提供高级威胁狩猎能力，用于检测活动目录中的NTLM重放攻击。它通过分析Windows安全事件4624日志，重点关注使用NTLMSSP认证的类型3登录事件。检测逻辑能识别IP到主机名不匹配、快速多主机认证以及缺失SMB签名等可疑模式，帮助安全分析师定位未授权的凭证访问尝试。
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Windows持久化机制威胁狩猎

hunting-for-persistence-mechanisms-in-windows
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南提供一套系统化的Windows端点威胁狩猎方法论，用于主动发现攻击者留下的持久化后门。重点覆盖注册表Run Keys、恶意服务、WMI订阅和计划任务等多种机制。适用于事件响应和安全审计，发现休眠的恶意代码。
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检测WMI事件订阅持久化

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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这是一个关于威胁狩猎的指南，用于检测利用Windows管理工具（WMI）事件订阅建立的持久化后门。它通过监控WMI事件的创建和触发，帮助安全分析师发现传统方法难以发现的、高级的无文件恶意行为，适用于事件响应和威胁调查。
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进程注入技术检测与溯源

hunting-for-process-injection-techniques
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本技能提供了一个结构化的安全检测流程，用于检测进程注入技术（MITRE ATT&CK T1055）。它通过分析详细日志，特别是利用Sysmon事件ID 8（CreateRemoteThread）和事件ID 10（ProcessAccess），结合源-目标进程关系图谱，以识别恶意越权的行为，帮助安全分析师进行安全事件调查和威胁狩猎。
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查找Windows注册表持久化机制

hunting-for-registry-persistence-mechanisms
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
460
这是一套针对Windows系统深层持久化机制的威胁狩猎方法论。文章详细介绍了如何主动查找系统中的恶意驻留点，包括但不限于Run键监控、Winlogon修改分析、IFEO注入和COM劫持。它适用于事件响应、红蓝对抗和安全基线评估，用于防御高级持续性威胁（APT）。
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研究课题创意生成与排名

idea-creator
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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本工具是为科研人员设计的专业级学术助理。用户只需输入一个宽泛的研究方向，系统将自动完成全面的文献调研，绘制知识图谱，识别现有研究的空白点，并生成一套多个具体、可验证、具有高发表潜力的研究课题，并进行排名。
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想法发现与验证全流程

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wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
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这是一个复杂的科学研究工作流，旨在帮助用户从一个宽泛的研究方向，逐步推进到一个经过文献调研、新颖性验证、并制定了完整实验计划的落地想法。整个流程覆盖了从概念到可执行提案的所有关键环节。
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静态数据AES加密实现

implementing-aes-encryption-for-data-at-rest
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南详细介绍了如何使用AES-256-GCM模式对静态存储数据进行加密。它涵盖了最佳实践，包括安全密钥派生（使用PBKDF2和Argon2id）、初始化向量（IV/Nonce）的正确管理，以及利用认证加密技术，确保数据完整性和防篡改能力。
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