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使用Rekall提取内存取证证据

extracting-memory-artifacts-with-rekall
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
458
本工具利用Rekall内存取证框架，对内存转储文件进行深度分析。它旨在检测复杂的恶意行为，如进程空心化、VAD异常导致的代码注入、隐藏的操作系统进程以及根套件的存在。它是进行安全事件响应和恶意软件分析的关键步骤。
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飞书/飞书钉钉状态通知系统

feishu-notify
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
373
这是一个用于将关键状态和流程节点通知到飞书/飞书钉钉的系统工具。它作为其他复杂技能（如实验流程、评审循环）的内部依赖，用于报告实验完成、评审评分或流程检查点等关键事件。它支持单向消息推送和双向交互确认，确保流程状态实时同步，且具有高容错性设计。
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生产环境Docker容器加固指南

hardening-docker-containers-for-production
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
338
本指南详细介绍了生产环境Docker容器的加固最佳实践，遵循CIS Docker Benchmark v1.8.0标准。内容涵盖了宿主机配置、最小化攻击面、实施最小权限原则和增强运行时安全性，包括使用只读文件系统、Seccomp和AppArmor等技术。适用于部署安全、生产级别的容器化应用。
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Docker守护进程安全加固指南

hardening-docker-daemon-configuration
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
414
本指南提供了全面的Docker守护进程安全加固步骤，涵盖了用户命名空间重映射、禁用容器间通信、配置TLS认证和实现Rootless模式。部署这些安全控制措施，可以有效减小攻击面，防止容器逃逸和权限提升，确保容器环境安全合规。
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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
438
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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使用CIS标准加固Windows端点

hardening-windows-endpoint-with-cis-benchmark
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
356
本技能指导用户使用CIS基准测试，为Windows终端（如Win10/11和Server 2019/2022）进行系统安全加固。流程涵盖了从组策略配置（GPO）到账户策略、审计日志和防火墙设置的全套安全基线建立过程，适用于满足PCI DSS、HIPAA等行业合规性要求，帮助用户大幅降低攻击面。
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查找异常PowerShell执行行为

hunting-for-anomalous-powershell-execution
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
63
这是一个用于安全分析师查找恶意PowerShell活动的工具。它通过解析Windows事件日志（EVTX）文件，结合脚本块日志（4104）、模块日志（4103）和进程创建事件，检测混淆命令、AMSI绕过尝试、编码载荷和凭证转储等关键威胁，适用于事件响应和威胁狩猎。
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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
403
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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网络C2信标检测与溯源

hunting-for-command-and-control-beaconing
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
453
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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检测DNS隧道与数据泄露

hunting-for-dns-tunneling-with-zeek
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
250
本指南提供了一套完整的检测方法，用于发现利用DNS记录建立的隐蔽信道。通过分析Zeek的dns.log，可以识别出高熵、超长查询、异常查询量或异常记录类型等指标，从而揭示潜在的数据泄露或命令与控制（C2）活动。
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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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端点日志LOLBins滥用行为检测

hunting-for-lolbins-execution-in-endpoint-logs
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
128
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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