building-detection-rules-with-sigma

building-detection-rules-with-sigma skill 概觀

這個 skill 的用途

building-detection-rules-with-sigma skill 能幫你把威脅情報或既有的供應商規則，轉成可攜式的 Sigma 偵測，並進一步轉換成 Splunk、Elastic、Microsoft Sentinel 等 SIEM 可用的查詢。它特別適合需要在多個工具之間共用同一種規則撰寫格式的分析人員，而不是只針對單一查詢語言做一次性提示的情境。

適合誰使用

如果你是 SOC engineer、detection engineer，或是在 Security Audit 工作中需要使用 building-detection-rules-with-sigma 的人，這個 skill 很適合用來建立可重複使用、並與 MITRE ATT&CK 對齊的偵測規則。當你想要標準化規則、檢視覆蓋率，或從臨時搜尋逐步走向 detection-as-code 時，它會特別有幫助。

為什麼它有用

這個 skill 比一般 Sigma 提示更偏向決策導向：它會強調何時該用 Sigma、前置需要哪些資料，以及如何把規則轉成各個後端平台的查詢。這個 repo 也包含實用的 Python agent 與 API 參考文件，因此 building-detection-rules-with-sigma skill 不只適合手動撰寫規則，也適合自動化流程。

如何使用 building-detection-rules-with-sigma skill

安裝並先準備脈絡

先依照目錄的標準安裝指令完成 building-detection-rules-with-sigma 的安裝流程，接著先查看 skills/building-detection-rules-with-sigma/SKILL.md。之後再閱讀 references/api-reference.md 以了解 pySigma 的用法，並查看 scripts/agent.py 來掌握驗證與轉換流程。這個 repo 很小，理解這個 skill 最快的方式不是逐檔翻閱，而是沿著規則生命週期來看。

提供正確的輸入

building-detection-rules-with-sigma 的使用效果最好時，提示中應包含：威脅行為、日誌來源、目標 SIEM，以及任何已知限制，例如排除條件或環境特定欄位。好的輸入會像這樣：Build a Sigma rule for suspicious PowerShell download cradle activity from Windows process creation logs, map it to ATT&CK, and make it convertible to Splunk and Sentinel.

依照實務流程操作

先從偵測想法開始，再定義可觀測欄位，接著撰寫 Sigma 規則，最後才轉成後端查詢。如果你是在改寫既有規則，建議先要求正規化：Convert this vendor-specific detection into Sigma, preserve the logic, and note any fields that cannot be translated cleanly. 這個順序可以避免規則脆弱、映射不清楚的問題。

先讀這些檔案

針對 building-detection-rules-with-sigma 的使用指引，建議優先看 SKILL.md 了解範圍與限制，再看 references/api-reference.md 掌握規則欄位與後端範例，最後看 scripts/agent.py 了解驗證與轉換行為。這支 script 特別有幫助，因為它展示了從 YAML 規則到後端輸出的預期路徑，也能看出這個 skill 對可運作規則的要求。

building-detection-rules-with-sigma skill 常見問題

這只適合 Sigma 專家嗎？

不是。只要你理解基本的偵測邏輯，即使不熟 Sigma 語法，building-detection-rules-with-sigma skill 仍然很有用。如果你能說出事件來源與目標平台，效果會更好，但在使用前不必先把所有後端細節都背熟。

什麼情況下不該用？

當你需要即時串流偵測邏輯，而且依賴 Sigma 很難表達好的原生 SIEM 功能時，不建議使用 building-detection-rules-with-sigma；另外，如果目標平台需要 Sigma 無法移植的能力，例如供應商專屬的風險評分，也不適合。這類情況下，直接寫平台原生規則通常更合適。

它和一般提示有什麼不同？

一般提示可以草擬規則，但 building-detection-rules-with-sigma skill 的結構是圍繞可攜性、ATT&CK 對齊，以及轉換到 Splunk 或 Elastic 這類後端來設計的。當你的目標是可重複的偵測工程，而不是一條單獨的搜尋字串時，這點就很重要。

主要的導入風險是什麼？

最常見的風險，是在還不知道日誌來源、欄位名稱或後端目標時，就先要求產出規則。Sigma 可以清楚描述邏輯，但它無法補救缺失的遙測資料。如果這些輸入不夠明確，輸出就會過於泛化，難以實際部署。

如何改進 building-detection-rules-with-sigma skill

提供可觀測訊號，而不只是意圖

building-detection-rules-with-sigma skill 最好的結果，通常來自你提供具體訊號：程序名稱、命令列片段、父子程序關係、登錄檔路徑、檔案寫入，或網路指標。Detect malware activity 太寬泛；detect encoded PowerShell with web download behavior in Windows process creation logs 則能讓模型真正有東西可編碼。

盡早說明後端與資料模型

先告訴 skill 你要對應哪個 SIEM，因為轉換品質取決於欄位映射與後端支援。例如：Author in Sigma, convert to Splunk SPL, and call out any field mapping assumptions for Sysmon Event ID 1，會比不指定後端的請求更有幫助。

要求驗證與邊界情況

在調整 building-detection-rules-with-sigma 的用法時，應要求它說明誤報考量、必要排除條件，以及哪些欄位是可選、哪些是必填。好的提示也會要求一個簡短的測試計畫，例如樣本遙測模式或預期命中結果，讓你能在上線前先驗證規則。

在第一版之後持續迭代

把第一版輸出當成偵測規格草稿，而不是可直接上線的最終內容。你可以透過新增排除條件、降低雜訊，或把過於寬泛的邏輯拆成多條規則來收斂它。如果目標是轉換，請要求 skill 保留原始意圖，同時註明 Sigma 到後端翻譯時哪些語意可能會改變。