Anomaly Detection

detecting-s3-data-exfiltration-attempts unterstützt bei der Untersuchung möglicher AWS-S3-Datenexfiltration, indem CloudTrail-S3-Datenereignisse, GuardDuty-Funde, Amazon-Macie-Alerts und S3-Zugriffsmuster korreliert werden. Nutzen Sie diesen detecting-s3-data-exfiltration-attempts-Skill für Security Audits, Incident Response und die Analyse verdächtiger Massendownloads.

detecting-rdp-brute-force-attacks hilft bei der Analyse von Windows Security Event Logs auf RDP-Brute-Force-Muster, darunter wiederholte 4625-Fehler, 4624-Erfolge nach Fehlschlägen, NLA-bezogene Anmeldungen und Konzentration auf einzelne Quell-IPs. Geeignet für Security Audits, Threat Hunting und reproduzierbare Untersuchungen auf EVTX-Basis.

Die Skill "detecting-network-anomalies-with-zeek" hilft dabei, Zeek für passives Netzwerk-Monitoring bereitzustellen, strukturierte Logs auszuwerten und eigene Erkennungen für Beaconing, DNS-Tunneling und ungewöhnliche Protokollaktivitäten zu entwickeln. Sie eignet sich für Threat Hunting, Incident Response, SIEM-fähige Netzwerkmetadaten und Security-Audit-Workflows – nicht für Inline-Prevention.

detecting-modbus-protocol-anomalies hilft dabei, verdächtiges Verhalten in Modbus/TCP- und Modbus-RTU-Umgebungen in OT- und ICS-Netzwerken zu erkennen, darunter ungültige Funktionscodes, Zugriffe auf Register außerhalb des zulässigen Bereichs, abnormales Polling-Timing, nicht autorisierte Schreibzugriffe und fehlerhafte Frames. Nützlich für Security Audits und eine evidenzbasierte Triage.

detecting-beaconing-patterns-with-zeek hilft dabei, Intervalle in Zeek-`conn.log` zu analysieren, um C2-ähnliches Beaconing zu erkennen. Es nutzt ZAT, gruppiert Verbindungen nach Quelle, Ziel und Port und bewertet Muster mit geringer Jitter-Varianz anhand statistischer Prüfungen. Ideal für SOC, Threat Hunting, Incident Response und die Nutzung von detecting-beaconing-patterns-with-zeek in Security-Audit-Workflows.

analyzing-cloud-storage-access-patterns hilft Security-Teams dabei, verdächtige Zugriffe auf Cloud-Speicher in AWS S3, GCS und Azure Blob Storage zu erkennen. Das Skill analysiert Audit-Logs auf Massen-Downloads, neue Quell-IPs, ungewöhnliche API-Aufrufe, Bucket-Enumeration, Zugriffe außerhalb der Geschäftszeiten und mögliche Exfiltration mithilfe von Baseline- und Anomalie-Prüfungen.

Skill zum Abfragen von Azure Monitor Activity Logs und Sign-in-Logs, um verdächtige Admin-Aktionen, Impossible Travel, Privilegienausweitung und Manipulationen an Ressourcen zu erkennen. Entwickelt für die Incident-Triage mit KQL-Mustern, einem klaren Ausführungspfad und praxisnahen Hinweisen zu Azure-Logtabellen.

Die alert-manager Skill unterstützt Teams dabei, SEO- und GEO-Alert-Frameworks für Ranking-Verluste, Traffic-Anomalien, technische Probleme, Veränderungen bei Wettbewerbern und Verschiebungen der AI-Sichtbarkeit zu entwerfen – mit Schwellenwert-Leitfäden und wiederverwendbaren Vorlagen.

Die Skill "detecting-stuxnet-style-attacks" hilft Verteidigern dabei, Stuxnet-ähnliche OT- und ICS-Angriffsverläufe zu erkennen – darunter Manipulationen an PLC-Logik, vorgetäuschte Sensordaten, kompromittierte Engineering-Workstations und laterale Bewegung von IT zu OT. Verwenden Sie sie für Threat Hunting, Incident-Triage und die Überwachung der Prozessintegrität mit Belegen aus Protokollen, Hosts und Prozessen.

detecting-ransomware-encryption-behavior hilft Verteidigern, ransomwareähnliche Verschlüsselung mithilfe von Entropieanalyse, File-I/O-Überwachung und Verhaltensheuristiken zu erkennen. Der Skill eignet sich für Incident Response, SOC-Tuning und Red-Team-Validierung, wenn massenhafte Dateiveränderungen, plötzliche Umbenennungswellen und verdächtige Prozessaktivitäten schnell erkannt werden müssen.

detecting-arp-poisoning-in-network-traffic hilft dabei, ARP-Spoofing in Live-Traffic oder PCAPs mit ARPWatch, Dynamic ARP Inspection, Wireshark und Python-Prüfungen zu erkennen. Entwickelt für Incident Response, SOC-Triage und wiederholbare Analysen von IP-zu-MAC-Änderungen, gratuitous ARPs und MITM-Indikatoren.

detecting-insider-threat-with-ueba hilft dir, UEBA-Erkennungen in Elasticsearch oder OpenSearch für Insider-Threat-Fälle aufzubauen – inklusive Verhaltens-Baselines, Anomalie-Scoring, Peer-Group-Analysen und korrelierten Alerts für Datenabfluss, Missbrauch von Berechtigungen und unautorisierten Zugriff. Es passt zu detecting-insider-threat-with-ueba für Incident-Response-Workflows.

detecting-insider-threat-behaviors hilft Analysten dabei, Insider-Risikosignale wie ungewöhnlichen Datenzugriff, Aktivitäten außerhalb der Arbeitszeiten, Massendownloads, Missbrauch von Berechtigungen und an Kündigung gekoppelte Datendiebstähle aufzuspüren. Nutzen Sie diesen detecting-insider-threat-behaviors-Guide für Threat Hunting, UEBA-ähnliches Triage und Threat Modeling mit Workflow-Vorlagen, SIEM-Abfragebeispielen und Risikogewichtungen.

detecting-dnp3-protocol-anomalies hilft bei der Analyse von DNP3-Traffic in SCADA-Umgebungen, um unautorisierte Steuerbefehle, Protokollverstöße, Neustartversuche und Abweichungen vom Baseline-Verhalten zu erkennen. Nutzen Sie diese detecting-dnp3-protocol-anomalies-Skill für Security Audits, IDS-Tuning und die Auswertung von Zeek-Logs oder Packet Captures.

detecting-cryptomining-in-cloud hilft Security-Teams dabei, unautorisiertes Krypto-Mining in Cloud-Workloads zu erkennen, indem Kostenanstiege, Traffic über Mining-Ports, GuardDuty-Crypto-Funde und Laufzeit-Evidenz aus Prozessen miteinander korreliert werden. Nutzen Sie das Skill für Triage, Detection Engineering und für Workflows im Security Audit rund um detecting-cryptomining-in-cloud.

detecting-aws-cloudtrail-anomalies hilft dabei, AWS-CloudTrail-Aktivitäten auf ungewöhnliche API-Quellen, erstmalige Aktionen, hohe Aufrufhäufigkeiten und verdächtiges Verhalten im Zusammenhang mit kompromittierten Zugangsdaten oder Privilegienausweitung zu analysieren. Verwenden Sie es für strukturierte Anomalieerkennung mit boto3, Baseline-Vergleichen und Event-Feldanalyse.

detecting-anomalous-authentication-patterns hilft bei der Analyse von Authentifizierungs-Logs auf Impossible Travel, Brute Force, Password Spraying, Credential Stuffing und Aktivitäten kompromittierter Konten. Entwickelt für Security Audit-, SOC-, IAM- und Incident-Response-Workflows mit baselinebewusster Erkennung und belegter Sign-in-Analyse.

Leitfaden zu deploying-osquery-for-endpoint-monitoring für die Bereitstellung und Konfiguration von osquery für Endpoint-Transparenz, flächendeckendes Monitoring und SQL-gestütztes Threat Hunting. Nutzen Sie ihn, um die Installation zu planen, den Workflow und die API-Referenzen nachzuvollziehen und geplante Abfragen, Log-Erfassung sowie die zentrale Auswertung auf Windows-, macOS- und Linux-Endpoints zu operationalisieren.

building-detection-rules-with-sigma hilft Analysten dabei, aus Threat Intel oder Vendor-Regeln portable Sigma-Detection-Regeln zu erstellen, sie MITRE ATT&CK zuzuordnen und sie für SIEMs wie Splunk, Elastic und Microsoft Sentinel zu konvertieren. Nutzen Sie diesen building-detection-rules-with-sigma Leitfaden für Security-Audit-Workflows, Standardisierung und Detection as Code.

Die Skill zur Analyse von Webserver-Logs auf Angriffe wertet Apache- und Nginx-Access-Logs aus, um SQL-Injection, Local File Inclusion, Directory Traversal, Scanner-Fingerprints, Brute-Force-Wellen und auffällige Request-Muster zu erkennen. Sie eignet sich für Intrusion-Triage, Threat Hunting und Security-Audit-Workflows mit GeoIP-Anreicherung und signaturbasierter Erkennung.

analyzing-dns-logs-for-exfiltration hilft SOC-Analysten dabei, DNS-Tunneling, DGA-ähnliche Domains, TXT-Missbrauch und verdeckte C2-Muster in SIEM- oder Zeek-Logs zu erkennen. Nutzen Sie es für Security-Audit-Workflows, wenn Sie Entropieanalysen, Auffälligkeiten bei Anfragevolumen und praxisnahe Triage-Hinweise benötigen.