building-detection-rules-with-sigma

Sigma で検知ルールを作成するスキルの概要

このスキルでできること

building-detection-rules-with-sigma スキルは、脅威インテリジェンスや既存のベンダールールを、Splunk、Elastic、Microsoft Sentinel などに変換できるポータブルな Sigma 検知ルールへ落とし込むのに役立ちます。単一のクエリ言語向けに一発で使うプロンプトではなく、複数ツールで共通の 1 つのルール記述形式が必要な分析者に向いています。

どんな人に向いているか

SOC エンジニア、検知エンジニア、または Security Audit のために building-detection-rules-with-sigma を使っている人で、MITRE ATT&CK に沿った再利用可能な検知を作りたい場合に使ってください。ルールの標準化、カバレッジレビュー、場当たり的な検索から detection-as-code への移行を進めたいときに特に相性がいいです。

何が便利なのか

このスキルは、一般的な Sigma 用プロンプトよりも判断軸がはっきりしています。Sigma をいつ使うべきか、事前に何のデータが必要か、ルールをバックエンド固有のクエリへどう変換するかを重視しているためです。さらに、実用的な Python エージェントと API リファレンスも含まれているので、building-detection-rules-with-sigma スキルは手作業のルール作成にも自動化にも使えます。

Sigma で検知ルールを作成するスキルの使い方

インストールして前提コンテキストを整える

building-detection-rules-with-sigma のインストールフローをディレクトリ標準のコマンドで実行したら、最初に skills/building-detection-rules-with-sigma/SKILL.md を確認してください。その後、pySigma の使い方は references/api-reference.md、検証と変換の流れは scripts/agent.py を読みます。リポジトリは小さいので、全ファイルを拾い読みするより、ルールのライフサイクルに沿って追うのが最短です。

スキルに適切な入力を与える

building-detection-rules-with-sigma の使い方は、プロンプトに次の要素が入っていると最も効果的です。脅威の挙動、ログソース、対象 SIEM、除外条件や環境固有のフィールドなどの既知制約です。たとえば、「Windows のプロセス作成ログから suspicious PowerShell download cradle activity を検知する Sigma ルールを作成し、ATT&CK にマッピングしたうえで Splunk と Sentinel に変換可能な形にしてほしい」といった入力が適しています。

実務的なワークフローに沿って進める

まず検知したいアイデアを固め、次に観測可能なフィールドを定義し、その後で Sigma ルールを書き、最後にバックエンドのクエリへ変換します。既存ルールを流用する場合は、最初に正規化を依頼してください。「このベンダー固有の検知を Sigma に変換し、ロジックは維持したまま、きれいに変換できないフィールドがあれば明示してください」といった頼み方です。この順序なら、壊れやすいルールや曖昧なマッピングを避けられます。

最初に読むべきファイル

building-detection-rules-with-sigma ガイドでは、まず SKILL.md でスコープと制約を確認し、次に references/api-reference.md でルールフィールドとバックエンド例を見て、最後に scripts/agent.py で検証と変換の挙動を把握するのが優先です。特に scripts/agent.py は、YAML ルールからバックエンド出力までの想定経路を示し、実用的なルールとしてこのスキルが何を求めているかを読み取れるので有用です。

Sigma で検知ルールを作成するスキルの FAQ

これは Sigma 上級者向けだけですか？

いいえ。building-detection-rules-with-sigma スキルは、Sigma の構文に慣れていなくても、基本的な検知ロジックが分かっていれば役立ちます。イベントソースと対象プラットフォームを指定できるとさらに効果的ですが、使う前にバックエンドの細部まで覚えておく必要はありません。

どんなときに使わないほうがいいですか？

Sigma では表現しづらいネイティブ SIEM 機能に依存するリアルタイムのストリーミング検知ロジックが必要な場合や、ベンダー固有のリスクスコアリングのような移植できない機能が必要な場合は、building-detection-rules-with-sigma を使わないでください。そのようなケースでは、プラットフォームネイティブのルールのほうが通常は適しています。

通常のプロンプトと何が違いますか？

通常のプロンプトでもルールの下書きはできますが、building-detection-rules-with-sigma スキルは、ポータビリティ、ATT&CK マッピング、Splunk や Elastic などのバックエンド変換を中心に構成されています。単発の検索文字列ではなく、再現性のある検知エンジニアリングを目的にする場合に違いが出ます。

一番大きな導入リスクは何ですか？

もっともよくあるリスクは、ログソース、フィールド名、バックエンドの対象を把握する前にルールを求めてしまうことです。Sigma はロジックをきれいに表現できますが、不足しているテレメトリを補うことはできません。入力が曖昧だと、出力も運用投入には粗すぎるものになります。

Sigma で検知ルールを作成するスキルを改善する方法

意図だけでなく、観測可能な事象を伝える

building-detection-rules-with-sigma スキルで良い結果を得るには、具体的なシグナルを伝えるのが重要です。プロセス名、コマンドライン断片、親子プロセス関係、レジストリパス、ファイル書き込み、ネットワーク指標などです。「マルウェア活動を検知して」では広すぎますが、「Windows のプロセス作成ログで、web download 行動を伴う encoded PowerShell を検知して」と言えば、モデルが実際に記述しやすくなります。

バックエンドとデータモデルを早めに明示する

変換品質はフィールドマッピングとバックエンドの対応状況に左右されるため、まずどの SIEM にしたいのかを伝えてください。たとえば、「Sigma で作成し、Splunk SPL に変換し、Sysmon Event ID 1 の field mapping 前提も併記して」と依頼するほうが、バックエンド非依存の依頼よりずっと有効です。

検証と境界条件も一緒に求める

building-detection-rules-with-sigma の使い方を詰めるときは、false positive の観点、必要な除外条件、任意フィールドと必須フィールドの区別も聞いてください。さらに、サンプルのテレメトリパターンや期待される一致条件など、簡単なテストプランを求めると、展開前にルールを確認しやすくなります。

初稿のあとに反復する

最初の出力は、本番用の完成品ではなく、検知仕様のドラフトとして扱ってください。除外条件を足す、ノイズを下げる、広すぎるロジックを複数ルールに分割する、といった形で絞り込んでいきます。変換が目的なら、Sigma からバックエンドへの変換で意味が変わりうる箇所を明示しつつ、意図は維持するよう依頼してください。