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隐秘数据检测流程

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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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通过元数据审查、binwalk/zsteg/stegoveritas 扫描、steghide 提取以及定制 LSB 分析脚本，挖掘媒体文件中的隐写负载，辅助取证调查中识别隐蔽通信路径。
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Subfinder子域名枚举流程

performing-subdomain-enumeration-with-subfinder
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利用 Subfinder 被动收集与验证目标子域名，配合源选择、限速、httpx/dnsx 验证以及后续扫描，支撑渗透测试、漏洞赏金和攻击面梳理场景。
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供应链攻击模拟

performing-supply-chain-attack-simulation
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通过检测错别字注册、依赖混淆、包哈希校验以及 pip-audit 漏洞扫描，模拟软件供应链攻击并识别潜在风险。
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厚客户端渗透测试指南

performing-thick-client-application-penetration-test
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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通过dnSpy、Procmon、Burp等工具，对厚客户端桌面应用的本地存储、二进制、内存与接口通信进行静态与动态分析，发现硬编码凭据、DLL劫持、认证绕过等风险，便于上线前加固。
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Atomic威胁模拟

performing-threat-emulation-with-atomic-red-team
mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills
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使用 atomic-operator 运行 Atomic Red Team 测试，对照 MITRE ATT&CK 技术验证 SIEM/EDR 检测能力，便于紫队演练并记录检测缺口。
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Elastic SIEM 威胁狩猎

performing-threat-hunting-with-elastic-siem
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在 Elastic Security SIEM 中通过 KQL/EQL 查询、Timeline 调查和检测规则主动狩猎威胁，帮助 SOC 验证 ATT&CK 技术、分析异常并弥合自动告警的遗漏。
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YARA 威胁狩猎指南

performing-threat-hunting-with-yara-rules
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利用 YARA 模式匹配规则扫描文件、目录和内存转储，以发现恶意软件、可疑模式和安全事件指标，覆盖规则编写、yara-python 扫描以及威胁情报集成。
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MISP威胁情报共享

performing-threat-intelligence-sharing-with-misp
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通过 PyMISP 自动在 MISP 平台上创建、丰富并共享威胁情报事件，管理 IOC、标签、数据源与 STIX 导出，帮助安全团队在社区间同步情报。
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行业威胁态势评估

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提供行业专属的威胁态势评估，甄别针对性攻击者、路径与漏洞，辅助组织明确防护优先级并向高层汇报风险。
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使用 Threat Dragon 进行威胁建模

performing-threat-modeling-with-owasp-threat-dragon
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使用 OWASP Threat Dragon 搭建协作式数据流图，结合 STRIDE/LINDDUN 分类威胁、记录缓解措施并输出报告用于安全设计评审。
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Plaso时间线重建

performing-timeline-reconstruction-with-plaso
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使用Plaso（log2timeline）整合磁盘镜像、日志、浏览器和注册表等证据，生成统一时间线，再借助psort、Timesketch或Timeline Explorer导出与分析，便于事件重建与调查呈现。
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用户行为分析

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通过基于 SIEM 基线和统计分析的 UEBA 检测不可能出行、异常访问和权限滥用，帮助安全运营团队识别被攻破账户或内部威胁。
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