cybersecurity-skills-zh

In the author's own words, from each skill's SKILL.md — showing the first 30 of 735 files.

• acquiring-disk-image-with-dd-and-dcfldd

  使用 dd 和 dcfldd 创建取证级逐位磁盘镜像，通过哈希验证保持证据完整性。

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• analyzing-active-directory-acl-abuse

  使用 ldap3 检测 Active Directory 中危险的 ACL 配置错误，识别 GenericAll、WriteDACL 和 WriteOwner 等滥用路径

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• analyzing-android-malware-with-apktool

  使用 apktool 进行反编译、jadx 恢复 Java 源码、androguard 进行权限分析，对 Android APK 恶意软件样本执行静态分析，包括清单检查和可疑 API 调用检测。

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• analyzing-api-gateway-access-logs

  解析 API 网关访问日志（AWS API Gateway、Kong、Nginx），检测 BOLA/IDOR 攻击、速率限制绕过、凭据扫描和注入尝试。使用 pandas 进行请求模式的统计分析和异常检测。适用于调查 API 滥用或构建 API 专项威胁检测规则。

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• analyzing-apt-group-with-mitre-navigator

  使用 MITRE ATT&CK Navigator 分析高级持续性威胁（APT）组织的技术手法，创建对手 TTP 的分层热力图，用于检测差距分析和威胁导向防御。

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• analyzing-azure-activity-logs-for-threats

  通过 azure-monitor-query 查询 Azure Monitor 活动日志和登录日志，检测可疑管理操作、不可能的地理旅行（Impossible Travel）、权限提升和资源修改。为 Azure 环境的威胁狩猎构建 KQL 查询。适用于调查可疑的 Azure 租户活动或构建云 SIEM 检测规则。

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• analyzing-bootkit-and-rootkit-samples

  分析感染主引导记录（MBR）、卷引导记录（VBR）或 UEFI 固件以在操作系统底层获取持久化的 bootkit 和高级 rootkit 恶意软件。 涵盖引导扇区分析、UEFI 模块检查和反 rootkit 检测技术。 适用于 bootkit 分析、MBR 恶意软件调查、UEFI 持久化分析或 OS 前恶意软件检测相关请求。

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• analyzing-browser-forensics-with-hindsight

  使用 Hindsight 分析基于 Chromium 的浏览器痕迹，从 Chrome、Edge、Brave 和 Opera 中提取浏览历史、下载记录、Cookie、缓存内容、自动填充数据、已保存密码和浏览器扩展，用于取证调查。

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• analyzing-campaign-attribution-evidence

  攻击活动溯源归因分析涉及系统性地评估证据，以确定哪个威胁行为者或组织对某次网络行动负责。本技能涵盖使用 Diamond Model 和 ACH（竞争假设分析）收集并加权溯源归因指标、分析基础设施重叠、TTP 一致性、恶意软件代码相似性、操作时序模式和语言痕迹，以构建置信度加权的溯源归因评估。

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• analyzing-certificate-transparency-for-phishing

  使用 crt.sh 和 Certstream 监控证书透明度日志，检测钓鱼域名、仿冒证书以及针对您所在组织的未经授权的证书签发行为。

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• analyzing-cloud-storage-access-patterns

  通过分析 CloudTrail Data Events、GCS 审计日志和 Azure Storage Analytics，检测 AWS S3、GCS 和 Azure Blob Storage 中的异常访问模式。识别非工作时间的批量下载、来自新 IP 地址的访问、异常 API 调用（GetObject 峰值）以及使用统计基线和时间序列异常检测的潜在数据外泄行为。

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• analyzing-cobalt-strike-beacon-configuration

  从 PE 文件和内存转储中提取并分析 Cobalt Strike beacon 配置，以识别 C2 基础设施、Malleable C2 配置文件和攻击者操作惯例。

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• analyzing-cobalt-strike-malleable-profiles

  使用 pyMalleableC2 解析 Cobalt Strike 可延展 C2 配置文件，提取 Beacon 配置、HTTP 通信模式以及休眠/抖动设置。结合 JARM TLS 指纹识别在网络上检测 C2 服务器。适用于调查疑似 Cobalt Strike 基础设施或为 C2 流量构建检测签名。

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• analyzing-cobaltstrike-malleable-c2-profiles

  使用 dissect.cobaltstrike 和 pyMalleableC2 解析分析 Cobalt Strike Malleable C2 配置文件，提取 C2 指标、检测规避技术并生成网络检测签名。

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• analyzing-command-and-control-communication

  分析恶意软件命令与控制（C2）通信协议，以了解 beacon 模式、命令结构、数据编码和基础设施。 涵盖 HTTP、HTTPS、DNS 和自定义协议 C2 分析，用于检测规则开发和威胁情报。 适用于 C2 分析、beacon 检测、C2 协议逆向工程或命令与控制基础设施绘图相关请求。

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• analyzing-cyber-kill-chain

  根据 Lockheed Martin Cyber Kill Chain 框架分析入侵活动，识别对手已完成的阶段、防御成功或失败的位置，以及哪些控制措施本可在更早阶段中断攻击。适用于事后分析、构建以预防为中心的安全控制，或将检测差距映射到杀伤链阶段时使用。

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• analyzing-disk-image-with-autopsy

  使用 Autopsy 对磁盘镜像进行全面取证分析，恢复文件、检查痕迹并构建调查时间线。

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• analyzing-dns-logs-for-exfiltration

  分析 DNS 查询日志，利用熵值分析、查询量异常检测和子域名长度检测，在 SIEM 平台中检测 DNS 隧道数据外泄、DGA 域名通信和隐蔽 C2 信道。适用于 SOC 团队识别绕过传统网络安全控制的 DNS 威胁。

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• analyzing-docker-container-forensics

  通过分析镜像、层、卷、日志和运行时痕迹，调查受损的 Docker 容器，识别恶意活动和证据。

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• analyzing-email-headers-for-phishing-investigation

  解析和分析电子邮件头部以追踪钓鱼邮件的来源，通过 SPF、DKIM 和 DMARC 验证来核实发件人真实性并识别伪造行为。

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• analyzing-ethereum-smart-contract-vulnerabilities

  使用 Slither 和 Mythril 对 Solidity 智能合约进行静态分析和符号执行，在部署到以太坊主网之前检测重入攻击、整数溢出、访问控制缺陷和其他漏洞类型。

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• analyzing-golang-malware-with-ghidra

  使用 Ghidra 及专用脚本对 Go 编译的恶意软件进行逆向工程，包括函数恢复、字符串提取和去符号表 Go 二进制文件的类型重建。

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• analyzing-heap-spray-exploitation

  使用 Volatility3 插件在内存转储中检测和分析堆喷射攻击，识别 NOP sled 模式、shellcode 落地区域以及进程虚拟地址空间中的可疑大型分配。

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• analyzing-indicators-of-compromise

  分析失陷指标（IOC），包括 IP 地址、域名、文件哈希、URL 和电子邮件工件，以确定恶意置信度、攻击活动溯源归因和封锁优先级。适用于对来自钓鱼邮件、安全告警或外部威胁情报的 IOC 进行分诊；使用多源情报对原始 IOC 进行富化；或作出封锁/监控/白名单决策时使用。

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• analyzing-ios-app-security-with-objection

  使用基于 Frida 的工具包 Objection 对 iOS 应用程序进行运行时移动安全探测， 无需越狱即可与应用内部交互。适用于评估 iOS 应用安全态势、绕过客户端防护措施、 转储 Keychain 条目、检查文件系统存储以及评估运行时行为。当请求涉及 iOS 安全测试、 Objection 运行时分析、基于 Frida 的 iOS 评估或移动运行时探测时激活。

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• analyzing-kubernetes-audit-logs

  解析 Kubernetes API server 审计日志（JSON lines 格式），检测 exec 进入 Pod、 Secret 访问、RBAC 修改、特权 Pod 创建以及匿名 API 访问行为。 从审计事件模式构建威胁检测规则。适用于调查 Kubernetes 集群入侵 或构建 k8s 专用 SIEM 检测规则。

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• analyzing-linux-audit-logs-for-intrusion

  解析和分析 Linux auditd 日志，使用 ausearch 和 Python 检测入侵指标， 包括未授权文件访问、权限提升、系统调用异常和可疑进程执行。

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• analyzing-linux-elf-malware

  分析恶意 Linux ELF（可执行和可链接格式）二进制文件，包括针对 Linux 服务器、容器和云基础设施的僵尸网络、 挖矿程序、勒索软件和 rootkit。涵盖 x86_64 和 ARM ELF 样本的静态分析、动态追踪和逆向工程。 适用于 Linux 恶意软件分析、ELF 二进制文件调查、Linux 服务器被攻陷评估或容器恶意软件分析相关请求。

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• analyzing-linux-kernel-rootkits

  使用 Volatility3 Linux 插件（check_syscall、lsmod、hidden_modules）分析 Linux 内存转储，结合 rkhunter 系统扫描和 /proc 与 /sys 差异分析，检测 hooked syscall、隐藏内核模块和被篡改的系统结构，以识别内核级 rootkit。

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• analyzing-linux-system-artifacts

  检查 Linux 系统痕迹，包括身份验证日志、定时任务、Shell 历史和系统配置，以发现入侵或未授权活动的证据。

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