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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killvxk/cybersecurity-skills-zh수집된 skill 735개 중 40개를 표시합니다.
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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