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提取Agent Tesla RAT配置信息

extracting-config-from-agent-tesla-rat
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
494
本工具用于自动化提取Agent Tesla远程访问木马（RAT）样本中嵌入的配置信息。通过分析和反混淆.NET程序集，可以恢复关键的凭证信息，包括用于数据泄露的SMTP/FTP/Telegram凭证，以及C2控制点，是安全威胁情报和事件响应中的重要辅助工具。
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内存转储凭证提取与分析

extracting-credentials-from-memory-dump
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
63
本工具用于进行全面的数字取证分析，能够利用Volatility和Mimikatz等行业标准工具，从内存转储中提取敏感信息。主要包括缓存凭证、NTLM/LM哈希值、Kerberos票据和身份验证令牌，是事件响应和调查凭证泄露范围的核心技术。
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恶意样本IOC提取与分析

extracting-iocs-from-malware-samples
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
203
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。
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使用Rekall提取内存取证证据

extracting-memory-artifacts-with-rekall
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
459
本工具利用Rekall内存取证框架，对内存转储文件进行深度分析。它旨在检测复杂的恶意行为，如进程空心化、VAD异常导致的代码注入、隐藏的操作系统进程以及根套件的存在。它是进行安全事件响应和恶意软件分析的关键步骤。
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Windows事件日志取证分析

extracting-windows-event-logs-artifacts
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
445
本工具和指南提供了一个全面的流程，用于提取、解析和分析Windows事件日志（EVTX）。通过结合Chainsaw和Hayabusa等专业工具，并应用Sigma规则，可进行深度的数字取证分析。主要用于检测横向移动、持久化、权限提升及系统中的各种安全异常事件。
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飞书/Lark状态通知工具

feishu-notify
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
275
这是一个用于将系统运行状态（如实验结果、流程检查点、评审分数）发送到飞书/Lark的底层通知工具。它作为内部实用组件，支持推送（Webhook）和交互式模式，帮助其他技能在关键节点提供实时状态更新，保证了极高的可用性和零影响的特性。
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生成结构化网络威胁报告

generating-threat-intelligence-reports
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
240
本技能指导撰写高质量、结构化的网络威胁情报报告。它根据目标受众（高管、安全运营团队、技术分析师）调整内容，生成战略、战术或运营级别的情报产品。适用于将原始收集数据转化为可操作的威胁简报或事件后评估报告，确保报告符合行业标准。
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生产环境Docker容器加固

hardening-docker-containers-for-production
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
83
本指南提供了一套全面的生产级Docker容器安全加固方案，遵循CIS Docker Benchmark等行业标准。涵盖从Dockerfile优化、Docker守护进程配置到容器运行时参数（如非root用户、能力降级、只读文件系统）的全部安全最佳实践，确保容器环境具备最小权限和最高安全性，适用于构建符合高安全标准的生产环境。
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强化Docker守护进程安全配置

hardening-docker-daemon-configuration
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
368
本指南详细介绍了如何通过配置daemon.json来强化Docker守护进程的安全设置。它涵盖了用户命名空间重映射、禁用容器间通信（ICC）等关键安全措施，并指导如何配置TLS证书进行远程API认证。适用于需要防止容器逃逸、提升系统安全性或满足合规性标准的环境。
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基于CIS基准的Linux端点加固

hardening-linux-endpoint-with-cis-benchmark
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
439
本技能旨在自动化加固Linux终端设备（如Ubuntu、RHEL等），遵循CIS基准推荐的最佳实践。它系统性地加固了多个安全层面，包括文件系统配置、网络参数（sysctl）、SSH服务、用户访问控制和审计日志（auditd）。此工具对于满足PCI DSS、HIPAA和SOC 2等严格的行业合规性要求至关重要。
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使用CIS标准加固Windows端点

hardening-windows-endpoint-with-cis-benchmark
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
357
本技能指导用户使用CIS基准测试，为Windows终端（如Win10/11和Server 2019/2022）进行系统安全加固。流程涵盖了从组策略配置（GPO）到账户策略、审计日志和防火墙设置的全套安全基线建立过程，适用于满足PCI DSS、HIPAA等行业合规性要求，帮助用户大幅降低攻击面。
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假设驱动的持久威胁狩猎

hunting-advanced-persistent-threats
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
311
本技能提供一个主动、假设驱动的框架，用于在复杂的企业环境中搜寻高级持久威胁（APT）。它通过分析端点遥测、网络日志和内存工件，并结合MITRE ATT&CK等框架。适用于调查UEBA警报、执行定期威胁狩猎或验证环境是否暴露于已知攻击战术和技术（TTPs）。
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