#1行動異常検知、外れ値分析、UEBA、統計的脅威検出ツール。
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amavisは、Perlで書かれた高性能な電子メールコンテンツフィルタフレームワークです。

PolymarketとKalshiの予測市場で、異常検知を備えた大口取引の監視


脅威ハンティング、侵入検知、ログ管理、インシデント対応、エンドポイント可視性のためのオープンソースのセキュリティ監視プラットフォーム。統合SIEMとフルパケットキャプチャを備えています。

LLMの内部状態と100以上のアテンション/確率特徴量を分析し、RAGシステムにおけるドキュメントポイズニング攻撃を検出する分類器を訓練します。

検索拡張生成におけるナレッジポイズニング検出のための自己参照型ローカルコントラスト

Google Chronicle Curated Detections のチューニングとリファクタリングにより、アラート疲れを解消し、ロジックのギャップやバグを修正します。

vLLMのオフライン/サーバー検出パイプラインを備え、ログ確率に基づく軽量な挙動プローブをトレーニングすることで、LLMコンテキスト漏洩攻撃を検出します。

非常に高速なDDoSセンサー(sFlow/Netflow/IPFIX/SPAN対応)

ptraceを使用してファイル、プロセス、ネットワーク、メモリのアクティビティをトレースするLinuxシステムコールモニター。名前空間分離と、行動ベースのセキュリティ解析のための機械学習分類を備えています。

MemProcFSを使用してWindowsメモリフォレンジックスおよびDFIRワークフローを自動化:YARA/ClamAVスキャン、プロセス異常検出、アーティファクト/ログ抽出。

私のSOC調査、脅威ハンティングプロジェクト、DFIRラボ、検知エンジニアリング、技術ブログ、そしてサイバーセキュリティ研究を紹介する厳選ポートフォリオです。

このツールはログデータを解析し、異常検知のための分析パイプラインを定義できます。限られたリソースと最低限の権限で分析を実行できるように設計されており、本番サーバーでの使用に適しています。

ML駆動の脅威検出と継続的監視を実現するプラットフォームで、連邦政府のゼロトラストアーキテクチャ向けに構築されています。

RITAおよび標準的な規則性ベースの検出器を回避するphi構造C2ビーコンを検出します。

エージェントの事前実行意図検証。AIが述べていることではなく、これから行おうとしていることを監査します。依存関係ゼロ、決定論的、ハッシュシールド。