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UPX解密与恶意软件分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本指南提供了一个完整的恶意软件分析流程，旨在识别和解包使用UPX或其他打包技术的恶意样本。它涵盖了标准解密操作，并提供了修复被混淆或修改的PE头部和魔数字节的高级技术，从而为静态取证分析和动态反汇编做准备。
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Linux持久化机制检测

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这是一个用于网络安全威胁狩猎和事件响应的综合技能。它系统地扫描Linux系统，用于检测攻击者设置的各种持久化后门，包括可疑的crontab任务、未经授权的systemd服务、LD_PRELOAD劫持、配置文件篡改和SSH密钥后门。通过关联auditd日志，生成详细的入侵时间线。
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使用MISP分析威胁态势

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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本工具利用MISP平台对网络安全威胁态势进行全面分析。它可以查询事件统计、分析IOC类型分布（如IP、域名、哈希），识别主要的威胁行为者和恶意软件家族，并追踪时间趋势。适用于安全运营中心分析师进行事件响应、威胁狩猎和构建检测规则。
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使用DNSTwist分析变体域名和钓鱼攻击

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该工具利用DNSTwist强大的域名变体生成引擎，用于检测各种类型的域名欺骗和品牌冒用。它能生成数千个潜在的相似域名（包括错别字和异形字符），并检查其DNS记录和网页内容相似度，帮助安全分析师和威胁猎手主动监控和发现针对组织的钓鱼和域名劫持威胁。
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Windows预取文件取证分析

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该技能使用Python解析Windows预取文件（.pf），帮助安全分析师重建详细的应用执行历史。它在事件响应中至关重要，可用于检测重命名二进制文件、识别可疑执行模式，并为深入的数字取证调查构建准确的时间线。
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基于CIS标准的云安全审计

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本指南详细介绍了如何使用Prowler等自动化工具，对AWS、Azure和GCP等主流云环境进行基于CIS基准的深度安全审计。内容涵盖选择合适的基准版本、执行自动化评估、解读合规报告，并提供从发现漏洞到系统性修复的完整流程，帮助用户建立并维持持续的合规安全基线。
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自动研究论文多轮审阅

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本技能实现了一个自主、多轮次的科研论文审阅循环，模拟顶级学术会议的同行评审过程。它能够迭代地对研究文档进行审查、发现不足、提出修改意见，并进行再审查，直到达到“准备就绪”的评估标准或达到最大轮次限制。适用于学术写作、论文完善或深度项目文档撰写。
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AI驱动的端到端Web测试

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AWT是一款AI驱动的端到端（E2E）网页测试工具。它允许AI代码生成工具通过真实浏览器执行测试，支持声明式YAML场景。它采用视觉匹配和OCR技术，而非依赖脆弱的DOM选择器，适用于需要高鲁棒性的AI辅助测试流程。
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使用Sliver构建C2基础设施

building-c2-infrastructure-with-sliver-framework
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本教程详细指导如何使用Sliver框架构建和配置一个高韧性的C2（命令与控制）基础设施。内容涵盖多协议监听器（HTTPS/mTLS/DNS/WireGuard）的部署、重定向器配置、域欺骗技术，适用于高级红队渗透测试和安全评估。
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使用Sentinel构建云端SIEM

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本技能指南详细介绍了如何使用Microsoft Sentinel构建云原生SIEM和SOAR平台。内容涵盖多云日志（AWS, Azure, GCP）的统一数据采集、撰写KQL高级检测查询进行威胁狩猎，以及利用Logic Apps实现自动化事件响应工作流，是复杂多云环境下的安全运营核心技能。
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使用Splunk SPL构建安全检测规则

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本技能指导如何使用Splunk SPL编写高级的关联搜索规则。内容涵盖基于阈值、序列和异常检测等多种方法，用于在安全运营中心（SOC）环境中识别复杂的安全威胁，如暴力破解、横向移动和数据外泄，是提升SIEM检测能力的关键。
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使用GitLab构建DevSecOps流水线

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本指南详细介绍了如何使用GitLab CI/CD构建端到端的DevSecOps安全流水线。它集成了SAST、DAST、容器镜像扫描、依赖安全扫描和密钥检测等关键安全检查，将安全能力前置到开发流程早期。通过实施此管道，团队能够实现安全左移，从而在部署前发现并修复漏洞，确保应用的安全性和合规性。
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