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Agent Skill · 研究检索

hunting-for-data-exfiltration-indicators(寻找数据泄露指标)

用于辅助数据整理、表格处理、CSV/Excel 分析、指标计算和图表准备。它适合让 Agent 清洗字段、汇总数据、发现异常、生成统计口径或把分析结果转成可读说明。使用时需要确认数据来源、字段含义和时间范围,避免把样本数据当全量事实;涉及敏感数据、导出文件或批量写回时,应先确认权限和脱敏边界。

hunting-for-data-exfiltration-indicators 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为操作浏览器;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 69,971。

总安装 214周安装 9GitHub Stars 5,933下载 75核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:hunting-for-data-exfiltration-indicators(寻找数据泄露指标)
来源仓库:https://github.com/mukul975/anthropic-cybersecurity-skills
仓库路径:skills/hunting-for-data-exfiltration-indicators
安装命令:
npx skills add https://github.com/mukul975/anthropic-cybersecurity-skills --skill hunting-for-data-exfiltration-indicators
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/mukul975/anthropic-cybersecurity-skills --skill hunting-for-data-exfiltration-indicators

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

hunting-for-data-exfiltration-indicators 用于辅助数据整理、表格分析和指标计算,适合清洗字段和发现异常。适用于数据分析、统计口径生成和图表准备,需确认数据来源和时间范围后再使用。可通过 npx skills add 从 GitHub 仓库安装,建议在脱敏前提下处理敏感数据。

涉及导出文件或批量写回时,应先确认权限边界,避免误操作全量数据。适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

来源仓库内路径:skills/hunting-for-data-exfiltration-indicators

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/mukul975/anthropic-cybersecurity-skills --skil…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要操作浏览器,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

hunting-for-data-exfiltration-indicators 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/mukul975/anthropic-cybersecurity-skills --skill hunting-…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

hunting-for-data-exfiltration-indicators 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

hunting-for-data-exfiltration-indicators 需要什么权限?

权限级别是操作浏览器。该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

hunting-for-data-exfiltration-indicators 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

hunting-for-data-exfiltration-indicators 用的人多吗?

公开数据是累计安装 214 次,近一周安装 9 次,下载 75 次,GitHub 5,933 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

hunting-for-data-exfiltration-indicators 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。
  • 来源仓库有 5,933 星,维护活跃度相对可查。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
hunting-for-data-exfiltration-indicators

寻找数据泄露指标 · 本页

2145,933操作浏览器未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Hunting for Data Exfiltration Indicators

When to Use

  • When hunting for data theft in compromised environments
  • After detecting unusual outbound data volumes or patterns
  • When investigating potential insider threat data theft
  • During incident response to determine what data was stolen
  • When threat intel indicates data exfiltration campaigns targeting your sector

Prerequisites

  • Network proxy/firewall logs with byte-level data transfer metrics
  • DLP solution or CASB with cloud upload visibility
  • DNS query logs for DNS exfiltration detection
  • Email gateway logs for attachment monitoring
  • SIEM with data volume anomaly detection capabilities

Workflow

  1. Define Exfiltration Channels: Identify potential channels (HTTP/S uploads, DNS tunneling, email attachments, cloud storage, removable media, encrypted protocols).
  2. Baseline Normal Data Flows: Establish baseline outbound data transfer volumes per user, host, and destination over a 30-day window.
  3. Detect Volume Anomalies: Identify hosts or users transferring significantly more data than baseline to external destinations.
  4. Analyze Transfer Destinations: Check destination domains/IPs against threat intel, identify newly registered domains, personal cloud storage, and foreign infrastructure.
  5. Inspect Protocol Abuse: Look for DNS tunneling (large/frequent TXT queries), ICMP tunneling, or data hidden in allowed protocols.
  6. Correlate with File Access: Link exfiltration indicators to file access events on sensitive file shares, databases, or repositories.
  7. Report and Contain: Document findings with evidence, estimate data exposure, and recommend containment actions.

Key Concepts

ConceptDescription
T1041Exfiltration Over C2 Channel
T1048Exfiltration Over Alternative Protocol
T1048.001Exfiltration Over Symmetric Encrypted Non-C2
T1048.002Exfiltration Over Asymmetric Encrypted Non-C2
T1048.003Exfiltration Over Unencrypted/Obfuscated Non-C2
T1567Exfiltration Over Web Service
T1567.002Exfiltration to Cloud Storage
T1052Exfiltration Over Physical Medium
T1029Scheduled Transfer
T1030Data Transfer Size Limits (staging)
T1537Transfer Data to Cloud Account
T1020Automated Exfiltration

Tools & Systems

ToolPurpose
SplunkSIEM for data volume analysis and SPL queries
ZeekNetwork metadata for data flow analysis
Microsoft Defender for Cloud AppsCASB for cloud exfiltration
NetskopeCloud DLP and exfiltration detection
SuricataNetwork IDS for protocol anomaly detection
RITADNS exfiltration and beacon detection
ExtraHopNetwork traffic analysis for data flow

Common Scenarios

  1. Cloud Storage Exfiltration: User uploads sensitive documents to personal Google Drive or Dropbox via browser.
  2. DNS Tunneling: Malware exfiltrates data encoded in DNS subdomain queries to attacker-controlled nameserver.
  3. HTTPS Upload: Compromised system POSTs large data blobs to C2 server over encrypted HTTPS.
  4. Email Attachment Exfiltration: Insider forwards sensitive documents to personal email accounts.
  5. Staging and Compression: Adversary stages data in compressed archives before slow exfiltration to avoid detection.

Output Format

Hunt ID: TH-EXFIL-[DATE]-[SEQ]
Exfiltration Channel: [HTTP/DNS/Email/Cloud/USB]
Source: [Host/User]
Destination: [Domain/IP/Service]
Data Volume: [Bytes/MB/GB]
Time Period: [Start - End]
Protocol: [HTTPS/DNS/SMTP/SMB]
Files Involved: [Count/Types]
Risk Level: [Critical/High/Medium/Low]
Confidence: [High/Medium/Low]

平台分布

Codex

36.98%
按下载量换算28

Claude

25.51%
按下载量换算19

Cursor

18.87%
按下载量换算14

Gemini CLI

8.68%
按下载量换算7

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

操作浏览器

该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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