analyzing-campaign-attribution-evidence

SKILLWorkflowCommunity
v0.0.0seikaikyoMITAktualisiert vor 1 Mon.Quelle →

Systematically evaluate cyber-campaign evidence to attribute an operation to a threat actor, using the Diamond Model and Analysis of Competing Hypotheses (ACH) to weigh infrastructure overlaps, TTP consistency, malware code similarity, and timing/language artifacts into confidence-weighted attributi

Community-submitted skill. Not yet reviewed by the Forge team. Full prompt content may not be available.Request review →
2Repo-Sterne
1Clients
1Formate
vor 1 Mon.Letzte Aktualisierung
Skill
Autorseikaikyo
Version0.0.0
LizenzMIT
KategorieWorkflow
Formateskill.md
PromptNicht veröffentlicht
Kompatibilität
Claude✓ Unterstützt
Cursor—
Copilot—
ChatGPT—
Gemini—
Über

Systematically evaluate cyber-campaign evidence to attribute an operation to a threat actor, using the Diamond Model and Analysis of Competing Hypotheses (ACH) to weigh infrastructure overlaps, TTP consistency, malware code similarity, and timing/language artifacts into confidence-weighted attribution assessments. Use when an incident investigation needs a defensible attribution confidence level.

Schlagwörter
skillclaude

Keine Abdeckung der Abhängigkeiten

Dieser Eintrag veröffentlicht kein npm-Paket, daher hat Forge keinen Abhängigkeitsbaum dafür. Das ist eine Lücke in der Abdeckung — keine Aussage, dass er keine Abhängigkeiten hat.