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可观测性系统工程

observability-engineer

sickn33/antigravity-awesome-skills

专注于企业级分布式系统的可观测性架构设计与实施。涵盖了从监控、日志、链路追踪到SLO/SLI定义的完整体系。能够构建高可用、低噪声的告警系统，进行复杂的故障根因分析和系统性能优化。是确保大规模应用可靠性的核心能力。

集中日志聚合配置

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

自动化部署和配置 ELK、Loki 或 Splunk 日志聚合平台，依据需求生成安全可扩展的配置和部署脚本，帮助搭建集中式日志与可观测性系统。

使用Splunk分析安全日志

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能利用Splunk和SPL语言，指导用户对安全事件进行深入的取证分析。它涵盖了跨越Windows事件日志、防火墙、代理记录和Sysmon日志等多个源的日志关联和时间线重建，是进行安全事件调查和威胁狩猎的核心技能。

Splunk Windows事件日志分析工具包

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本工具包利用Splunk的SPL语言，分析包括Windows安全、系统和Sysmon在内的事件日志。它将高级检测查询映射到MITRE ATT&CK框架，帮助SOC分析师调查认证攻击（如暴力破解、密码喷洒）、识别权限提升、定位持久化机制和追踪横向移动，进行详细的取证时间线分析。

IOC威胁情报自动富集

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能旨在指导构建自动化工作流，用于利用多源威胁情报对原始的IOC（指标）进行自动富集。适用于集成到SOAR平台或Python管道中。通过自动查询VirusTotal、AbuseIPDB、MISP等多个数据源，可显著降低分析师的事件分诊时间，并标准化威胁上下文及置信度评分。

使用Splunk SPL构建安全检测规则

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

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。

Sigma规则生成与SIEM检测

building-detection-rules-with-sigma

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能提供了一套完整的Sigma规则构建流程，用于生成跨越不同SIEM平台（如Splunk、Elastic、Sentinel）的通用检测规则。它帮助安全团队将威胁情报和MITRE ATT&CK战术技术转换为标准化的、可移植的检测逻辑，实现检测规则的自动化生成、校验，并映射到具体的SIEM查询语言。

实时事件响应仪表盘构建

building-incident-response-dashboard

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

用于在Splunk、Elastic或Grafana等平台构建实时事件响应仪表盘。它帮助安全运营中心（SOC）分析师和管理层实时掌握事件全局态势，追踪受影响系统、遏制状态、威胁指标传播情况以及完整的响应时间线，支持事件协调和事后报告。

Splunk威胁情报增强管道构建

building-threat-intelligence-enrichment-in-splunk

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本指南详细介绍了如何在Splunk企业安全中构建自动化威胁情报增强管道。通过利用威胁情报框架，用户可以从多种外部源（如TAXII、CSV、自定义API）摄取、标准化和关联指纹识别物（IOCs）。该流程使用KV Store集合和查找搜索，将关键威胁上下文丰富到原始安全事件中，从而显著加速安全运营中心（SOC）的事件响应和分析。

检测金票假造：Kerberos安全分析

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本技能用于检测Kerberos中的“金票”攻击，这是一种高级威胁，涉及伪造域内访问票据。通过分析Windows事件ID 4769，重点查找RC4加密降级、异常票据生命周期和TGS/TGT请求的不一致性。适用于安全运营中心（SOC）分析师和威胁搜寻人员，用于利用SIEM平台加强凭证窃取检测能力。

企业网络横向移动检测

detecting-lateral-movement-in-network

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本框架提供了一套用于检测企业网络中攻击者横向移动的完整方案。它详细介绍了如何利用网络流量分析（Zeek）、身份认证日志（Windows Event Logs, Kerberos）以及SIEM关联规则（Splunk, Elastic），来识别如Pass-the-Hash和远程桌面跳板等高级攻击技术，适用于威胁狩猎和安全工程人员构建检测流程。

使用Splunk检测横向移动

detecting-lateral-movement-with-splunk

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本指南提供了一套全面的威胁狩猎方法，用于检测网络环境中的攻击者横向移动。它利用Splunk SPL查询，结合Windows事件日志（如身份验证、SMB流量和Sysmon数据）进行分析。通过关联源到目的地的活动和异常的登录类型，用户可以主动追踪攻击者在初始系统入侵后的渗透路径，有效防御攻击行为。

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