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SOC-Analyst-Portfolio — 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。 | Kitploit
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マルウェア分析デジタルフォレンジック脅威インテリジェンス機械学習学習と教育インシデントレスポンス厳選リソースメールセキュリティ異常検知ログ分析ラボと実践
2371ヶ月前未レビュー

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SOC-Analyst-Portfolio

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。

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SOCアナリスト | 脅威ハンター | 検知エンジニア

検知 • 調査 • 対応 • 防御

ようこそ

このポートフォリオは、実践的な調査、エンタープライズラボ環境、検知エンジニアリング、デジタルフォレンジック、マルウェア解析、脅威ハンティング、セキュリティ分析を通じた、私の実践的なサイバーセキュリティの歩みを記録したものです。

各プロジェクトは、現代のSecurity Operations Center(SOC)で求められる調査手法、セキュリティツール、証拠の相関分析、検知開発、防御的思考を示しています。

Splunk Elastic Python Windows

MITRE ATT&CK Threat Hunting DFIR Digital Forensics Purple Team PowerShell

目次

  • 自己紹介
  • ポートフォリオのハイライト
  • 現在の注力分野
  • 注目プロジェクト
  • 技術スキル
  • セキュリティ調査
  • マルウェア解析
  • メールセキュリティ
  • セキュリティエンジニアリング
  • セキュリティツール開発
  • 検知エンジニアリング
  • 認定資格
  • コミュニティ
  • サイバーセキュリティの歩み
  • 技術記事
  • 動画ウォークスルー
  • ポートフォリオ統計
  • お問い合わせ

自己紹介

脅威ハンティング、デジタルフォレンジック&インシデントレスポンス(DFIR)、検知エンジニアリング、マルウェア解析、セキュリティ分析、Pythonベースのセキュリティツール開発において実践的な経験を持つSOCアナリストです。

私の仕事は、証拠に基づく調査、エンタープライズ形式のセキュリティ監視、エンドポイント分析、ネットワーク分析、マルウェア調査、メモリフォレンジック、そしてMITRE ATT&CKフレームワークに沿った検知開発に焦点を当てています。

ポートフォリオのハイライト

  • 10件以上のエンタープライズ形式のセキュリティ調査
  • パープルチームによる攻撃シミュレーションと防御的調査
  • 静的・動的マルウェア解析
  • Volatility 3とMemProcFSによるメモリフォレンジック
  • デジタルフォレンジック&インシデントレスポンス(DFIR)
  • SplunkとElasticによる脅威ハンティング
  • 検知エンジニアリングとSIEM相関分析
  • ネットワークトラフィックとPCAP分析
  • セキュリティ分析と機械学習
  • Pythonによるセキュリティ自動化
  • テクニカルライティングとコミュニティ教育

現在の注力分野

  • 検知エンジニアリング
  • 脅威ハンティング
  • パープルチーム運用
  • マルウェア解析
  • デジタルフォレンジック&インシデントレスポンス
  • メモリフォレンジック
  • Pythonによるセキュリティ自動化

注目プロジェクト

プロジェクトフォーカス領域リポジトリ
Purple Team Simulation 01攻撃シミュレーション / 検知エンジニアリング表示
Memory Forensics Investigationメモリフォレンジック / DFIR表示
Threat Hunting – ReconnaissanceSplunk 脅威ハンティング表示
Enterprise DFIR Labインシデントレスポンス表示
Velociraptor Forensic Triageエンドポイントフォレンジック表示
Suspicious Email Attachment Analysisメールセキュリティ表示
Static Malware Analysisマルウェア解析表示
Windows Malware Behavioral Analysis動的マルウェア解析表示
Behavioral Anomaly Detection機械学習表示
File Signature DetectorPython セキュリティツール表示

🔗 つながる

  • 🔗 LinkedIn
  • 💻 GitHub

技術スキル

領域技術
SIEMSplunk、Elastic Security
脅威ハンティングSPL、EQL、KQL/検索ベース調査、MITRE ATT&CK
検知エンジニアリングSigma、SPL、EQL、振る舞い検知、シーケンス検知
DFIRVelociraptor、KAPE、Autopsy、FTK Imager
メモリフォレンジックVolatility 3、MemProcFS
マルウェア解析PEStudio、Detect It Easy、FLOSS、Procmon、Process Explorer
ネットワーク解析Wireshark、PCAP 解析、TCP/IP
エンドポイントセキュリティSysmon、Windows イベントログ、Elastic Defend
Purple Team攻撃シミュレーション、防御検証、検知検証
プログラミングPython、PowerShell
インフラストラクチャActive Directory、pfSense、Windows
証拠解析IOC 抽出、タイムライン再構築、プロセス解析

セキュリティ調査

インシデントレスポンス、脅威ハンティング、デジタルフォレンジック、メモリ解析、マルウェア解析、ネットワークフォレンジック、検知エンジニアリングを実演するエンタープライズ形式の調査。

Purple Team シミュレーション

制御された敵対者シミュレーションと、それに続くブルーチームによる検知、調査、ネットワークフォレンジック、検知エンジニアリング。

目的

隔離されたラボ環境内で制御された PowerShell ベースの攻撃シミュレーションを実施し、エンドポイントおよびネットワークのテレメトリを使用して攻撃を検知、調査、再構築、対応できるかどうかを評価する。

技術

  • Elastic Security
  • Splunk
  • Sysmon
  • Wireshark
  • PowerShell
  • Kali Purple
  • Netcat
  • Python HTTP Server

調査の焦点

  • PowerShell 実行解析
  • Windows プロセスツリーの再構築
  • 不審なネットワーク活動
  • リバースシェルの検知
  • ネットワークパケット解析
  • SIEM 調査
  • IOC の特定
  • タイムラインの再構築
  • 検知エンジニアリング
  • ツール間の証拠相関

MITRE ATT&CK マッピング

手法ATT&CK ID
PowerShellT1059.001
コマンドおよびスクリプトインタプリタT1059
イングレスツール転送T1105
システム所有者/ユーザー探索T1033
システム情報探索T1082
システムネットワーク構成探索T1016
ネットワークサービススキャンT1046

主な発見事項

  • エンドポイントおよびネットワークのテレメトリから、シミュレートされた攻撃チェーンを再構築した。
  • 不審な PowerShell の実行とプロセスの関連性を特定した。
  • リモートペイロード取得アクティビティを検出した。
  • リバースシェルのネットワーク通信を特定し、分析した。
  • Sysmon イベントをパケットレベルの証拠と関連付けた。
  • ホストおよびネットワークの侵害指標(IoC)を抽出した。
  • Elastic と Splunk の両方を用いて検出ロジックを開発した。
  • 単一のテレメトリソースに依存するのではなく、エンドポイント、SIEM、ネットワークの証拠を関連付けることの価値を実証した。

📸 証拠

Purple Team Investigation

SIEM Investigation

Network Analysis

🔗 リポジトリ

Purple Team Simulation — PowerShell Reverse Shell Detection & Investigation

学んだこと

  • 敵対者シミュレーションと防御側の調査を結び付けることで、パープルチームの手法を強化した。
  • PowerShell および Windows プロセス分析のスキルを向上させた。
  • Splunk と Elastic にわたる SIEM 調査および検出エンジニアリングのスキルを強化した。
  • Wireshark と PCAP 証拠を用いたネットワークフォレンジック分析を改善した。
  • エンドポイント、SIEM、ネットワークのテレメトリにわたる証拠の関連付けを強化した。

メモリフォレンジック調査

Volatility 3 と MemProcFS を用いた、証拠駆動型の Windows メモリフォレンジック調査。不審なプロセス、注入されたコード、異常なメモリ領域、ロードされたモジュール、ネットワークアーティファクト、および侵害指標(IoC)を特定する。

目的

キャプチャされた Windows メモリイメージを分析し、不審なプロセスアクティビティ、メモリの異常、注入されたコード、ロードされたモジュール、ネットワークアーティファクト、および潜在的な侵害に関連するその他の証拠を特定する。

使用技術

  • Volatility 3
  • MemProcFS
  • FLARE-VM
  • Procmon
  • Windows
  • メモリフォレンジック
  • デジタルフォレンジック

調査の焦点

  • プロセス分析
  • 不審なメモリ領域
  • コードインジェクション分析
  • PE およびメモリアーティファクト分析
  • ロードされたモジュールの調査
  • ネットワークアーティファクト分析
  • ツール間のフォレンジック相関
  • タイムラインの再構築
  • IOC の抽出
  • 証拠の完全性

手法

調査は証拠駆動型のフォレンジックワークフローに従って実施した:

Investigation Question
        ↓
Evidence Collection
        ↓
Artifact Identification
        ↓
Analysis
        ↓
Cross-Tool Correlation
        ↓
Finding
        ↓
IOC Extraction
        ↓
Detection / Response Opportunity

主な調査結果

  • キャプチャした Windows メモリイメージ内の不審なプロセスアクティビティを調査しました。
  • 異常なメモリ領域と潜在的なインジェクションされたコードを分析しました。
  • ロードされたモジュールと PE 関連のメモリアーティファクトを調査しました。
  • 不審なプロセスに関連するネットワークアーティファクトを調査しました。
  • Volatility 3 と MemProcFS の調査結果を相互に関連付けました。
  • ホストおよびネットワークの侵害指標 (IOC) を抽出しました。
  • 証拠駆動型のフォレンジック手法を用いて調査結果を文書化しました。
  • 裏付けとなる証拠、タイムライン、アナリストのメモ、フォレンジックアーティファクトを維持しました。

フォレンジックアーティファクト

本調査には以下が含まれます:

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