「detecting」の検索結果

Detect abuse of service accounts through anomalous interactive logons, privilege escalation, lateral movement, and unauthorized access patterns.

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Detect bootkits such as BlackLotus and Bootkitty and Secure Boot bypass via DBX and binary checks.

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Detect Pass-the-Hash attacks by analyzing NTLM authentication patterns, identifying Type 3 logons with NTLM where Kerberos is expected, and correlating with credential dumping.

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Detect Kerberos Pass-the-Ticket (PtT) attacks by analyzing Windows Event IDs 4768, 4769, and 4771 for anomalous ticket usage patterns in Splunk and Elastic SIEM

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Detect DNS-based data exfiltration by analyzing Zeek dns.log for high-entropy subdomains and anomalous query patterns

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Detect DLL side-loading attacks where adversaries place malicious DLLs alongside legitimate applications to hijack execution flow for defense evasion.

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Deploys deception-based honeytokens in Active Directory including fake privileged accounts with AdminCount=1, fake SPNs for Kerberoasting detection (honeyroasting), decoy GPOs with cpassword traps, and fake BloodHound paths. Monitors Windows Security Event IDs 4769, 4625, 4662, 5136 for honeytoken interaction. Use when implementing AD deception defenses for detecting lateral movement, credential theft, and reconnaissance.

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Detect AWS IAM privilege escalation paths using boto3 and Cloudsplaining policy analysis to identify overly permissive policies, dangerous permission combinations, and least-privilege violations

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Detect malicious email forwarding rules created by adversaries to maintain persistent access to email communications for intelligence collection and BEC attacks.

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Audit Azure Blob and ADLS storage accounts for public access exposure, weak or long-lived SAS tokens, missing encryption at rest, disabled HTTPS-only traffic, and outdated TLS versions using the azure-mgmt-storage Python SDK.

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Detect unusual API call patterns in AWS CloudTrail logs using boto3, statistical baselining, and behavioral analysis to identify credential compromise, privilege escalation, and unauthorized resource access.

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Detects anomalous authentication patterns using UEBA analytics, statistical baselines, and machine learning models to identify impossible travel, credential stuffing, brute force, password spraying, and compromised account behaviors across authentication logs. Activates for requests involving authentication anomaly detection, login behavior analysis, UEBA implementation, or suspicious sign-in investigation.

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Identify poisoned training data and backdoored models across the ML pipeline.

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Detect data exfiltration through DNS tunneling by analyzing query entropy, subdomain length, query volume, TXT record abuse, and response payload sizes using passive DNS monitoring.

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Detect container escape attempts in real-time using Falco runtime security rules that monitor syscalls, file access, and privilege escalation.

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Detects AI-generated deepfake audio used in voice phishing (vishing) attacks by extracting spectral features (MFCC, spectral centroid, spectral contrast, zero-crossing rate) and classifying samples with machine learning models. Supports batch analysis of audio files, generates confidence scores, and produces forensic reports. Activates for requests involving deepfake voice detection, vishing investigation, AI-generated speech analysis, voice cloning detection, or audio authenticity verification.

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Detect LSASS credential dumping, SAM database extraction, and NTDS.dit theft using Sysmon Event ID 10, Windows Security logs, and SIEM correlation rules

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Detect compromised O365 and Google Workspace email accounts by analyzing inbox rule creation, suspicious sign-in locations, mail forwarding rules, and unusual API access patterns via Microsoft Graph and audit logs.

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Detect DCSync attacks where adversaries abuse Active Directory replication privileges to extract password hashes by monitoring for non-domain-controller accounts requesting directory replication via DsGetNCChanges.

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This skill teaches security teams how to detect and respond to unauthorized cryptocurrency mining operations in cloud environments. It covers identifying cryptomining indicators through compute usage anomalies, network traffic patterns to mining pools, GuardDuty CryptoCurrency findings, and runtime process monitoring on EC2, ECS, EKS, and Azure Automation workloads.

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Detect anomalies in DNP3 (Distributed Network Protocol 3) communications used in SCADA systems by monitoring for unauthorized control commands, firmware update attempts, protocol violations, and deviations from baseline traffic patterns using deep packet inspection and machine learning approaches.

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Detect and prevent public-over-private name resolution in npm, PyPI, and Maven.

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Write and deploy Falco rules with the modern eBPF driver to detect container escape, namespace abuse, privileged mounts, and anomalous syscalls at runtime in Kubernetes and Docker.

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Detect and investigate Azure service principal abuse including privilege escalation, credential compromise, admin consent bypass, and unauthorized enumeration in Microsoft Entra ID environments.

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