Least Privilege

detecting-aws-iam-privilege-escalation은 boto3와 Cloudsplaining 스타일의 분석을 사용해 AWS IAM의 권한 상승 경로를 점검하는 데 도움을 줍니다. 위험한 권한 조합, 최소 권한 위반, 보안 감사 결과를 사고로 번지기 전에 찾아내는 데 활용하세요.

configuring-active-directory-tiered-model 스킬은 Microsoft ESAE 방식의 Active Directory 계층 분리를 설계하고 점검하는 데 도움을 줍니다. 이 configuring-active-directory-tiered-model 가이드를 사용하면 Tier 0/1/2 접근, PAW, 관리 경계, 자격 증명 노출, 보안 감사 결과를 더 명확한 구현 맥락에서 검토할 수 있습니다.

configuring-microsegmentation-for-zero-trust skill은 제로 트러스트 환경에서 워크로드 간 최소 권한 정책을 설계하고 검증하는 데 도움을 줍니다. 이 가이드를 통해 애플리케이션을 세분화하고, 측면 이동을 줄이며, 관찰된 트래픽을 Security Audit과 운영에 적용 가능한 규칙으로 전환할 수 있습니다.

building-role-mining-for-rbac-optimization은 사용자-권한 데이터를 분석하고, role explosion을 줄이며, Access Control을 위한 bottom-up 및 top-down role mining으로 더 깔끔한 RBAC role을 설계하는 사이버보안 skill입니다. 후보 role을 비교하고, least privilege 결과를 검증하며, 원시 할당 데이터를 실행 가능한 role 계획으로 바꾸는 데 사용할 수 있습니다.