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YARA-X 规则编写指南

yara-rule-authoring

trailofbits/skills

指导编写高质量 YARA-X 规则，涵盖命名、字符串选择、性能调优、遗留 YARA 迁移与误报排查，适用于恶意软件检测规则的编写、评审和部署。

Yara 规则编写辅助

sickn33/antigravity-awesome-skills

Yara Authoring 让安全分析师更快编写精确的 YARA 规则，规范字符串、标签和元数据设置，用于威胁检测与恶意软件狩猎调查。

Malpedia恶意软件家族情报分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

利用Malpedia API深入分析恶意软件家族的关联性。该功能可查询恶意软件的别名、威胁行为者归属、YARA检测规则，并描绘复杂的家族关系链（如加载器-载荷链）。适用于威胁狩猎、事件响应和构建安全检测规则。

威胁情报分析与数据标准化

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能提供了全面的框架，用于摄取、标准化和丰富来自多个结构化和非结构化源的威胁情报（CTI）。它指导用户对情报源进行评分，将异构的IOC格式（如OpenIOC, YARA）转换为标准的STIX 2.1格式，并通过外部服务进行丰富。适用于构建用于SIEM和EDR系统的自动化威胁检测流程。

从威胁情报报告构建攻击模式库

building-attack-pattern-library-from-cti-reports

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

该技能用于解析各类网络威胁情报（CTI）报告，利用NLP和专业库，系统性地提取攻击者行为，并将这些行为映射至MITRE ATT&CK技术ID。最终构建可搜索的STIX 2.1攻击模式（Attack Pattern）库，生成用于安全检测的规则模板（如Sigma/YARA）。这对于威胁情报驱动的检测工程和安全体系建设至关重要。

清理被感染系统中的恶意软件

eradicating-malware-from-infected-systems

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

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。

恶意样本IOC提取与分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本工具用于从恶意软件样本中自动化提取各类攻击指标（IOCs）。它支持从文件哈希、网络流量（IP/域名/URL）、以及系统宿主痕迹（注册表键、Mutex）中获取证据。适用于威胁情报分析、构建防御规则和进行事件响应。

VirusTotal恶意哈希情报富集

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本工具利用VirusTotal API v3，对恶意文件哈希（MD5, SHA-256）进行情报富集。它能获取包括多引擎检测率、沙箱行为报告、YARA规则匹配及相关IOC等全面安全数据，是安全运营中心（SOC）进行事件响应和威胁情报分析的关键辅助。

使用YARA进行恶意软件分类和取证

performing-malware-triage-with-yara

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本指南详细介绍了如何使用YARA规则进行恶意软件的快速分级和分类。用户可以学习编写匹配文件模式、独特字符串、字节序列和PE结构特征的规则，适用于自动化签名扫描、为未知威胁开发自定义检测规则和构建高效的取证分析流程。

使用YARA规则进行威胁狩猎

performing-threat-hunting-with-yara-rules

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本指南展示了使用YARA规则进行主动威胁狩猎的完整工作流程。它能够扫描文件系统、内存转储和网络工件，识别未知恶意软件、可疑模式和入侵指标（IOC），是安全分析和事件响应的关键技术。

YARA规则开发与恶意软件检测

performing-yara-rule-development-for-detection

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能指南详细介绍了如何使用YARA和YARA-X开发高精度的恶意软件检测规则。学习如何分析解包后的恶意软件样本，提取独特的字符串、字节序列和PE文件特征，从而用于威胁狩猎、恶意软件家族分类，并构建高可靠性的安全检测签名。

UEFI固件木马持久性分析

analyzing-uefi-bootkit-persistence

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

用于深入调查系统固件层面的持久性威胁（APT）。该工具箱可分析UEFI变量篡改、SPI闪存植入物、安全启动绕过机制以及EFI系统分区（ESP）中的未经授权组件，通过芯片安全和YARA等工具进行全面的完整性验证。

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