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AWS云日志异常检测

detecting-aws-cloudtrail-anomalies

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能利用boto3分析AWS CloudTrail日志，建立正常API调用行为的统计基线。它可以检测出异常的API调用模式，例如新来源、地理位置异常或高频使用，从而识别出凭证泄露、权限提升或内部威胁，为安全调查和威胁狩猎提供详细报告。

检测AWS IAM权限提升路径

detecting-aws-iam-privilege-escalation

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

该技能利用boto3和云安全分析模型，检测AWS账户中的IAM权限提升路径。它可以识别出过度宽松的权限策略、危险的权限组合（例如角色传递与资源创建的结合），并找出任何违反最小权限原则的配置，适用于安全事件调查和安全态势管理。

安全混沌工程实施

implementing-security-chaos-engineering

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能指导如何实施安全混沌工程实验。通过在受控环境中故意降低或禁用安全控制措施（如WAF、防火墙或日志管道），来严格验证安全运营中心（SOC）的检测、告警和响应能力。用户将使用Python和boto3等工具，模拟系统故障场景，以评估系统的韧性和合规性。

AWS云环境取证分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本工具提供一套完整的AWS云环境取证调查工作流。通过利用CloudTrail日志和boto3/Athena等工具，用户可以重构攻击者的行为链，识别受损的凭证，分析可疑的API调用模式，并生成详细的事件响应报告。

检测AWS CloudTrail异常行为

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

该技能利用Python和boto3分析AWS CloudTrail日志，建立正常的API活动统计基线。它能检测出异常模式，如不寻常的事件源、首次API调用、地理IP偏差和高频率调用。这对于在安全事件中识别凭证泄露、权限提升和未经授权的资源访问至关重要。

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