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运行时iOS应用安全分析

analyzing-ios-app-security-with-objection
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
313
本工具箱基于Objection和Frida，用于授权的移动端渗透测试。它能实现iOS应用的运行时深度分析，允许用户检查密钥链、文件系统和内存中的敏感数据。关键功能包括绕过SSL Pinning和越狱检测等客户端安全保护机制，无需源代码。
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Linux审计日志入侵检测

analyzing-linux-audit-logs-for-intrusion
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
154
本指南详细介绍了如何利用Linux审计框架（auditd）进行深度安全监控。它指导用户配置规则，以追踪敏感文件访问、权限提升、进程注入等关键行为。通过ausearch和aureport工具，安全人员可以高效地查询和总结日志，从而进行完整的事件响应和安全审计。
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Linux内核Rootkit分析与取证

analyzing-linux-kernel-rootkits
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
65
本技能提供一套完整的Linux内核Rootkit检测流程。它结合了使用Volatility3对内存转储文件进行内存取证，以及对/proc和/sys视图的交叉分析和实时的系统扫描（如rkhunter）。核心功能包括检测被钩制的系统调用表、发现隐藏的内核模块以及识别系统结构篡改。
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Linux系统工件分析

analyzing-linux-system-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
133
本技能提供全面的Linux系统数字取证分析流程。它指导用户收集和分析关键系统工件，包括身份验证日志、Shell历史记录、用户配置文件、系统关键文件和系统持久化机制，用于有效检测安全漏洞、未经授权的访问和恶意活动。
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LNK文件和跳转列表分析

analyzing-lnk-file-and-jump-list-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
381
本技能专注于Windows LNK文件和跳转列表的取证分析。它能帮助调查人员重构用户活动、追踪文件访问和程序执行历史，通过解析时间戳、文件路径等关键元数据来获取即使原始文件已被删除的证据。
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恶意PDF文档静态分析

analyzing-malicious-pdf-with-peepdf
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387
本指南详细介绍了如何对可疑的PDF附件进行静态取证分析。通过使用peepdf、pdfid等专业工具，可以深入挖掘并提取PDF中嵌入的JavaScript代码、shellcode和可疑对象。适用于处理钓鱼邮件附件或进行恶意文档的深度取证调查，以发现攻击载荷和威胁指标。
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URLScan恶意网址分析

analyzing-malicious-url-with-urlscan
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
341
本技能指导用户使用URLScan.io平台或API分析可疑URL。它在一个隔离环境中安全地捕获截图、DOM内容和网络流量，帮助用户调查网络钓鱼攻击、凭证收集和恶意重定向，从而避免将分析师系统暴露于风险。
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使用Cuckoo沙盒进行恶意软件分析

analyzing-malware-behavior-with-cuckoo-sandbox
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136
本技能用于在高度隔离的Cuckoo沙盒环境中执行恶意软件样本，以安全地观察其完整的运行时行为。它可以捕获进程创建、文件系统修改、注册表变动、网络通信和关键API调用等细节，并生成详细的恶意行为报告和威胁情报，用于恶意软件分类和威胁溯源。
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使用Malpedia分析恶意软件家族关系

analyzing-malware-family-relationships-with-malpedia
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
272
本技能指导如何利用Malpedia API进行高级恶意软件情报分析。用户可以追踪恶意软件家族关系，分析变种演变，提取用于检测的YARA规则，并绘制与特定威胁行为者的关联图谱。适用于安全研究人员和SOC分析师构建威胁模型。
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使用Autoruns自动化恶意软件持久性分析

analyzing-malware-persistence-with-autoruns
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
433
本技能提供了一套完整的恶意软件持久性分析流程。通过自动化脚本调用Autoruns工具，系统扫描Windows系统上数百个自启动扩展点（ASEPs），包括注册表、服务和计划任务。它能够标记出未签名文件、可疑路径或危险的命令行为，是进行安全事件响应和威胁狩猎的关键技术。
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恶意软件沙箱逃避技术分析

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388
本技能用于分析恶意软件行为报告，旨在检测恶意程序用来逃避沙箱检测的反分析技术。涵盖包括时间检查、虚拟机指纹识别、用户交互行为分析等多个层面，帮助安全分析师和威胁猎手理解恶意软件的真实能力。
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Volatility内存取证指南

analyzing-memory-dumps-with-volatility
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253
使用 Volatility 分析内存镜像，识别注入代码、隐藏进程、网络连接与凭证等痕迹，辅助内存取证与事件响应。
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