threat-intelligence-enrichment

द्वारा tavily-ai

Enrich threat intelligence from CVEs, IOCs, malware names, threat actors, vendor advisories, security incidents, exploit reports, vulnerability disclosures,…

npx skills add https://github.com/tavily-ai/use-case-skills --skill threat-intelligence-enrichment

Threat Intelligence Enrichment

Workflow

Use search and extract to enrich security entities with authoritative and recent evidence; use map or crawl for known vendor portals or advisory collections. Keep this skill focused on query construction, source priority, verification, and security synthesis; execution mechanics should come from companion endpoint skills.

Treat the guidance below as base guidance; adapt it to the user's request when appropriate.

  • Identify the input type: CVE, IOC, malware/tool, threat actor, vendor/product, advisory URL, incident, or campaign.
  • Break the task into short subqueries under 400 characters: identifier, affected product, exploit status, vendor advisory, patches, mitigations, exploitation in the wild, and recent reporting.
  • Search first, using exact-match style queries for CVEs, hashes, domains, IPs, advisory IDs, and malware names.
  • Filter sources before extraction. Prioritize NVD/CVE records, vendor advisories, CISA/agency alerts, security research blogs, reputable incident reports, and official patch notes.
  • Extract selected pages that can support exploit status, impact, affected versions, mitigations, timeline, or confidence.
  • Use site navigation for vendor advisory portals or documentation sites when the relevant page is hard to find.
  • Collect scoped advisory, changelog, release note, or documentation sections only when the user needs broad coverage.

Research Budget

  • Start with a small focused search set covering the identifier, vendor advisory, exploit status, and mitigation or patch evidence.
  • Extract only the strongest authoritative sources before drafting.
  • Add more searches only for named gaps, such as missing affected versions, missing patch notes, or unclear exploitation status.
  • Do not use map unless a known vendor portal or documentation site has a specific advisory or release note to locate.
  • Do not use crawl unless the user asks for coverage across many related advisories or docs pages.

Capability Guidance

  • Use search for CVEs, IOCs, advisories, exploit status, affected versions, mitigations, and recent incident reporting.
  • Use extract on selected vendor advisories, CVE records, agency alerts, patch notes, and security research pages.
  • Use map when a vendor portal or documentation site is known but the specific advisory is hard to locate.
  • Use crawl for advisory/doc sets only when the user asks for coverage across many related pages.
  • Use research only for threat landscape reports or multi-campaign summaries.

Query And Source Guidance

  • Use exact identifiers in queries: CVE IDs, advisory IDs, product/version names, hashes, domains, IPs, malware names, and actor aliases.
  • Prioritize vendor advisories, NVD/CVE records, CISA or national agency alerts, CERT/CC, official patch notes, and reputable security research.
  • Treat social posts, exploit-db style references, and secondary news as supporting evidence unless confirmed by authoritative sources.
  • Separate "exploited in the wild", "public PoC", "theoretical exploitability", and "patched" as different statuses.
  • Report failed or inaccessible sources when they affect vendor advisories, CVE records, affected-version evidence, or mitigation guidance.

Output Template

Use this markdown structure and label uncertainty:

# Threat Intelligence Brief: <entity>

## Summary
- Current status:
- Confidence:
- Most important source:

## Entity Details
- Type:
- Aliases/identifiers:
- Related products or systems:

## Impact And Exposure
- Affected products/versions:
- Exploit status:
- Evidence quality:

## Mitigation And Detection
- Patches or mitigations:
- Detection or hunting notes:
- Recommended checks:

## Timeline
- <date>: <event> ([source](URL))

## Sources And Gaps
- Sources:
- Gaps or unresolved claims:

Do not overstate attribution, exploitation, or compromise evidence. Label speculation and unverified claims.

tavily-ai की और Skills

research
tavily-ai
किसी भी विषय पर व्यापक शोध, जिसमें स्वचालित स्रोत संग्रह, विश्लेषण और उद्धरण शामिल हैं। स्पष्ट उद्धरणों के साथ बहु-स्रोत वेब शोध करता है, जो तुलना, समसामयिक घटनाओं, बाजार विश्लेषण और विस्तृत रिपोर्ट के लिए आदर्श है। तीन मॉडल विकल्प प्रदान करता है: लक्षित एकल-विषय शोध के लिए मिनी (~30 सेकंड), व्यापक बहु-कोण विश्लेषण के लिए प्रो (~60-120 सेकंड), और API-संचालित जटिलता पहचान के लिए ऑटो। Tavily MCP सर्वर के माध्य
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search
tavily-ai
We need to translate the given English text into Hindi, preserving product names, protocol names, URLs, numbers, technical terms. The name "search" is to be preserved only if it appears in the source text. The source text does not contain the word "search" as a standalone name? Actually it says "Web search" at the beginning. The instruction says "Name to preserve: search" but also "Do not include the name unless it appears in the source text." So "search" appears in "Web search" - but that's part of the phrase. I think we should preserve the word "search" as is? The instruction says "preserve product names, protocol names, URLs, numbers, and technical terms." "search" might be considered a technical term? But it's a common word. However, the instruction specifically says "Name to preserve: search" meaning we should not translate the word "search" if it appears. In the source text, "Web search" - the word "search" is there. So we should keep "search" as is.
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tavily-best-practices
tavily-ai
We need to translate the given English text to Hindi. The text describes a web search API for LLMs with various features. We must preserve product names, protocol names, URLs, numbers, technical terms. The name "tavily-best-practices" is not in the text, so we don't include it. We translate only the text inside <text>. No extra commentary, labels, etc. Let's translate: "Web search API for LLMs with real-time data access, content extraction, site crawling, and AI-powered research." -> "LLMs के लिए वेब सर्च API जिसमें रीयल-टाइम डेटा एक्सेस, कंटेंट एक्सट्रैक्शन, साइट क्रॉलिंग और AI-संचालित शोध शामिल है।" "Five core methods: search() for web results, extract() for URL content, crawl() for site-wide extraction, map() for URL discovery, and research() for end
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tavily-cli
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वेब खोज, सामग्री निष्कर्षण, साइट क्रॉलिंग, और Tavily CLI के माध्यम से गहन शोध। पाँच कमांड मोड: खोज, निष्कर्षण, URL खोज, बल्क क्रॉलिंग, और उद्धरणों के साथ बहु-स्रोत शोध। सभी कमांड संरचित, एजेंटिक वर्कफ़्लो के लिए JSON आउटपुट और फ़ाइल सहेजने का समर्थन करते हैं। एस्केलेशन पैटर्न आपको आपकी आवश्यकताओं के अनुसार सरल खोज से निष्कर्षण, मैपिंग, क्रॉलिंग से लेकर व्यापक शोध
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tavily-crawl
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बहु-पृष्ठ वेबसाइट क्रॉलर जिसमें सिमैंटिक फ़िल्टरिंग और मार्कडाउन निर्यात है। गहराई और चौड़ाई नियंत्रण के साथ पूरे साइट अनुभागों को क्रॉल करें; पथ रेगेक्स, डोमेन या प्राकृतिक भाषा निर्देशों द्वारा फ़िल्टर करें ताकि परिणामों को केंद्रित किया जा सके। प्रत्येक पृष्ठ को --output-dir के माध्यम से स्थानीय मार्कडाउन फ़ाइलों के रूप में सहेजें, या एजेंटिक प्रोसेसिंग के लिए संरचित JSON लौटाएँ
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वेब खोजें, परिणामों को फ़िल्टर करें, और सामग्री निकालें ताकि कच्चा खोज डेटा कभी आपके कॉन्टेक्स्ट विंडो में प्रवेश न करे। केवल आपका क्यूरेटेड print() आउटपुट वापस आता है।
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tavily-extract
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20 URL तक से स्वच्छ मार्कडाउन या टेक्स्ट निकालें, जिसमें जावास्क्रिप्ट रेंडरिंग और क्वेरी-केंद्रित चंकिंग सहायता हो। जावास्क्रिप्ट-रेंडर किए गए पृष्ठों को कॉन्फ़िगरेबल निष्कर्षण गहराई (सरल पृष्ठों के लिए बेसिक, डायनामिक SPA और तालिकाओं के लिए एडवांस्ड) के साथ संभालता है। केवल प्रासंगिक सामग्री चंक लौटाने के लिए क्वेरी-केंद्रित निष्कर्षण का समर्थन करता है, पूरे पृष्ठों के बजाय। डिफ़
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वेबसाइटों पर सामग्री निकाले बिना तेज़ URL खोज, बड़ी साइटों पर विशिष्ट पृष्ठ खोजने के लिए आदर्श। किसी डोमेन पर सभी URL की संरचित सूचियाँ लौटाता है, जिसमें कॉन्फ़िगरेबल गहराई और चौड़ाई, regex पथ फ़िल्टरिंग, और सिमैंटिक फ़िल्टरिंग के लिए प्राकृतिक भाषा निर्देश शामिल हैं। गहराई नियंत्रण (1–5 स्तर), प्रति पृष्ठ चौड़ाई सीमा, बाहरी लिंक शामिल/बहिष्करण, और regex पैटर्न के माध्यम से डोमेन फ़िल
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