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killvxk/cybersecurity-skills-zhعرض ٤٠ من أصل ٧٣٥ skills مجمعة.
测试 Android 进程间通信（IPC）中 Intent 的安全漏洞，包括 Intent 注入、未授权组件访问、 广播嗅探、PendingIntent 劫持和 ContentProvider 数据泄露。适用于评估 Android 应用导出组件 攻击面、测试 Intent 数据流或评估 IPC 安全性的场景。适合涉及 Android Intent 安全、IPC 测试、 导出组件分析或 Drozer 评估的相关请求。
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测试移动应用 API 的认证与授权机制，识别认证失效、不安全的令牌管理、会话固定、 权限提升和 IDOR 漏洞。适用于对移动应用后端进行 API 安全评估、测试 JWT 实现、 评估 OAuth 流程或评估会话管理的场景。适合涉及移动 API 认证测试、令牌安全评估、 OAuth 移动端流程测试或 API 授权绕过的相关请求。
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利用活动目录中的 Kerberos 约束委派（Constrained Delegation）错误配置，通过 S4U2self 和 S4U2proxy 扩展模拟特权用户，实现横向移动和权限提升。
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使用安全密钥和平台认证器部署 FIDO2/WebAuthn 无密码认证。涵盖 WebAuthn API 集成、FIDO2 服务器配置、Passkey 注册、生物特征认证，以及符合 NIST SP 800-63B AAL3 标准的密码系统迁移。
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零知识证明（ZKP）允许证明者在不泄露秘密本身的情况下证明对某个秘密（如密码或私钥）的了解。本技能实现 Schnorr 身份识别协议和使用离散对数问题的简化 ZKPP，使服务器永远不需要获取用户密码即可完成认证。
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Linux 权限提升是指在已控制的系统上从低权限用户账户提升至 root 访问权限。红队通过利用错误配置、存在漏洞的服务、内核漏洞利用和弱权限来实现 root 访问。
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使用 OWASP 风险评级方法论对 DAST/SAST 扫描器的 Web 应用程序漏洞发现进行分类，区分真阳性和假阳性，并确定修复优先级。
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按照 NIST 和 CISA 框架执行结构化勒索软件事件恢复，包括环境隔离、取证证据保全、 干净基础设施重建、从已验证备份优先还原系统、凭据重置，以及针对再感染的验证。 涵盖 Active Directory 恢复、数据库还原和按依赖顺序重建应用栈。
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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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分析嵌入在 Microsoft Office 文档（Word、Excel、PowerPoint）中的恶意 VBA 宏， 识别下载摇篮、载荷执行、持久化机制和反分析技术。 使用 olevba、oledump 和 VBA 去混淆提取攻击链。 适用于 Office 宏分析、VBA 恶意软件调查、恶意文档分析或基于文档的威胁检查相关请求。
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使用 peepdf、pdfid 和 pdf-parser 对恶意 PDF 文档进行静态分析， 提取嵌入的 JavaScript、shellcode 和可疑对象。
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在 Cuckoo Sandbox 中执行恶意软件样本以观察运行时行为，包括进程创建、文件系统修改、 注册表更改、网络通信和 API 调用。生成全面的行为报告，用于恶意软件分类和 IOC 提取。 适用于动态恶意软件分析、沙箱引爆、行为分析或自动化恶意软件执行相关请求。
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使用 Malpedia 平台和 API 研究恶意软件家族关系、追踪变体演化、将家族关联到威胁行为者，并整合 YARA 规则用于跨恶意软件谱系的检测。
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通过分析 Cuckoo/AnyRun 行为报告中的时序检查、虚拟机工件查询、用户交互检测和睡眠膨胀模式，检测恶意软件样本中的沙箱逃避技术
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使用 Volatility 框架分析被攻陷系统的 RAM 内存转储，以识别恶意进程、注入代码、 网络连接、加载模块和提取凭据。支持 Windows、Linux 和 macOS 内存取证。 适用于内存取证、RAM 分析、易失性数据检查、进程注入检测或内存驻留恶意软件调查相关请求。
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使用 LiME（Linux Memory Extractor）内核模块进行 Linux 内存采集， 并使用 Volatility 3 框架进行分析。从 Linux 内存镜像中提取进程列表、 网络连接、bash 历史、已加载内核模块和注入代码。 适用于对被入侵 Linux 系统执行事件响应（incident response）。
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