🛡️ Allen Ace

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、セキュリティ分析を通じた、ハンズオンでの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、最新のセキュリティオペレーションセンター（SOC）で求められる調査手法、ツール、防御的思考を示すように設計されています。

📚 目次

• 私について
• 技術スキル
• セキュリティ調査
• 脅威ハンティング
• マルウェア解析
• メールセキュリティ
• エンジニアリング
• セキュリティ分析と機械学習
• セキュリティツール開発
• 検知エンジニアリング
• 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
• 連絡先

👋 私について

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、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。MITRE ATT&CKフレームワークに沿ったエンタープライズ型の調査を主な業務としています。

ポートフォリオのハイライト

• 8件以上のエンタープライズセキュリティ調査
• 静的・動的マルウェア解析
• デジタルフォレンジック＆インシデントレスポンス（DFIR）
• SplunkとElasticによる脅威ハンティング
• 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
• 技術文書作成とコミュニティ教育

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🎯 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
• マルウェア解析
• デジタルフォレンジック（DFIR）
• Pythonによるセキュリティ自動化

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⭐ 注目プロジェクト

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🔗 リンク

• 🔗 LinkedIn
• 💻 GitHub

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🛠️ 技術スキル

🛡️ セキュリティ調査

実際のインシデントレスポンス、脅威ハンティング、フォレンジック分析を示すエンタープライズ型の調査です。

🔎 脅威ハンティング

SIEM技術を活用し、実際のデータセットとMITRE ATT&CKフレームワークを使用して、敵対者の行動をプロアクティブに特定、調査、対応します。

脅威ハンティング – 偵察

目的

Splunkを使用してBOTS v2データセット内の偵察活動を調査します。

使用技術

• Splunk
• Windows Event Logs
• MITRE ATT&CK

MITRE ATT&CK

主な発見

• 不審なUser-Agentを特定しました。
• 外部IPへのピボットを完了しました。
• IOC抽出を実施しました。

スクリーンショット

🔗 リポジトリ: プロジェクトを見る

💡 学んだ教訓

• Splunkの調査手法を改善しました。
• ATT&CKマッピングスキルを強化しました。
• IOC相関ワークフローを強化しました。
• エンタープライズSOC調査の理解を深めました。

📌 エンタープライズDFIRラボ

🎯 目的

Active Directory、pfSense、Velociraptor、および攻撃者エミュレーションを使用して、エンタープライズインシデントレスポンス環境をシミュレートします。

🛠️ 使用技術

• Velociraptor
• Active Directory
• pfSense
• Windows Event Logs
• KAPE
• Sysmon

🎯 MITRE ATT&CKマッピング

🔍 主な発見

• エンタープライズ全体の調査を実施しました。
• フォレンジックアーティファクトを収集しました。
• 侵害されたホストを封じ込めました。
• インシデントレスポンスワークフローを文書化しました。

📸 スクリーンショット

🔗 リポジトリ

• エンタープライズDFIRラボ
• Velociraptor KAPEフォレンジックトリアージ

💡 学んだ教訓

• Velociraptorアーティファクト収集手法を改善しました。
• 被害者隔離の手法を強化しました。
• IOC相関ワークフローを強化しました。
• エンタープライズSOC調査の理解を深めました。

🚧 近日公開予定

• メモリフォレンジック
• レジストリフォレンジック
• ディスクフォレンジック
• Windowsアーティファクト分析
• タイムライン分析
• KAPEフォレンジックトリアージ
• Volatilityメモリ分析

🦠 マルウェア解析

エンタープライズ型のマルウェア解析手法を用いて、Windowsマルウェアサンプルの静的・動的分析を行い、侵害指標（IOC）、攻撃者の手法、悪意のある動作、フォレンジックアーティファクトを特定します。

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📌 静的マルウェア解析レポート

🎯 目的

エンタープライズ型のマルウェア解析手法を用いて、不審なWindows PEファイルの静的解析を実施し、悪意のある特性を特定し、侵害指標（IOC）を抽出して、調査結果を文書化します。

🛠️ 使用技術

• PEStudio
• Detect It Easy（DIE）
• FLOSS
• Strings
• VirusTotal
• ハッシュ分析
• Windows PEフォーマット

🎯 MITRE ATT&CKマッピング

🔍 主な発見

• 不審なPE特性を特定しました。
• ファイルハッシュと侵害指標（IOC）を抽出しました。
• インポートされたWindows API関数をレビューしました。
• 埋め込まれた文字列とメタデータを分析しました。
• サンプルを実行せずに不審な動作を文書化しました。

📸 スクリーンショット

🔗 リポジトリ: 静的マルウェア解析レポート

💡 学んだ教訓

• Windows PEファイル解析技術を強化しました。
• 静的解析を用いたマルウェアトリアージ手法を改善しました。
• IOC抽出と文書化のワークフローを強化しました。
• 実行可能ファイルの構造と不審なアーティファクトへの理解を深めました。

📌 Windowsマルウェア動作分析

🎯 目的

管理されたマルウェア解析ラボ内でWindowsマルウェアサンプルの実行時動作を分析し、悪意のある活動、永続化メカニズム、プロセス動作、ネットワーク通信、侵害指標（IOC）を特定します。

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🛠️ 使用技術

• REMnux
• FLARE VM
• Procmon
• Process Explorer
• Wireshark
• FakeNet-NG
• Regshot
• Sysmon
• Windows Event Logs

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🔄 分析ワークフロー

• 初期マルウェアトリアージ
• プロセス分析
• レジストリ監視
• ファイルシステム監視
• ネットワークトラフィック分析
• IOC抽出
• MITRE ATT&CKマッピング

🎯 MITRE ATT&CKマッピング

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🔍 主な発見

• 隔離された解析環境内でマルウェアを安全に実行しました。

• プロセスの生成と親子関係を観察しました。

• 永続化メカニズムとレジストリの変更を特定しました。

• ファイルシステムの活動とドロップされたアーティファクトを分析しました。

• ネットワーク通信をキャプチャし、侵害指標（IOC）を抽出しました。

• エンタープライズのマルウェア解析ワークフローを使用して動作分析の結果を文書化しました。

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📸 スクリーンショット

🔗 リポジトリ

Windowsマルウェア動作分析

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💡 学んだ教訓

• 動的マルウェア解析手法を強化しました。
• 動作ベースのIOC特定と相関を改善しました。
• プロセス、レジストリ、ネットワーク活動の分析を強化しました。
• マルウェアの実行と永続化手法への理解を深めました。

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📧 メールセキュリティ

フィッシングメール、悪意のある添付ファイル、メールベースの攻撃ベクトルの調査。

📌 不審なメール添付ファイル分析

🎯 目的

管理された環境内で不審なメール添付ファイルを分析し、悪意の意図を判断して侵害指標（IOC）を特定します。

🛠️ 使用技術

• VirusTotal
• PE Studio
• ファイルシグネチャ分析
• 静的解析

🎯 MITRE ATT&CKマッピング

🔍 主な発見

• 実際のファイルタイプを確認しました。
• 埋め込まれたアーティファクトを調査しました。
• 悪意のある動作を評価しました。
• 調査結果を文書化しました。

📸 スクリーンショット

🔗 リポジトリ: プロジェクトを見る

💡 学んだ教訓

• マルウェアのトリアージと静的解析技術を強化しました。
• 侵害指標（IOC）の特定と検証を改善しました。
• フィッシング攻撃の配信メカニズムと悪意のある添付ファイルへの理解を強化しました。
• インシデント調査中にファイルアーティファクトをMITRE ATT&CK手法と関連付ける能力を向上させました。

🚧 近日公開予定

• メールヘッダー分析
• メール本文分析
• ビジネスメール詐欺（BEC）調査
• SPF / DKIM / DMARC検証
• メールIOC抽出

⚙️ セキュリティエンジニアリング

エンタープライズのセキュリティ運用を支援する、実用的なセキュリティツール、検知コンテンツ、分析を構築します。

🤖 セキュリティ分析と機械学習

機械学習技術を適用して、エンタープライズ環境における動作ベースの脅威検知と異常の特定を改善します。

📌 動作異常検知

🎯 目的

合成エンタープライズセキュリティログ内の異常な動作を特定するための、教師なし機械学習パイプラインを開発します。

🛠️ 使用技術

• Python
• Pandas
• Scikit-learn
• PyTorch
• Jupyter Notebook

🤖 モデル

• アイソレーションフォレスト
• 局所外れ値因子（LOF）
• ワンクラスSVM
• オートエンコーダー

🔍 主な発見

• 合成エンタープライズログデータセットを生成しました。
• 動作ベースのセキュリティ特徴量を設計しました。
• 複数の異常検知アルゴリズムを比較しました。
• 複数の可視化を使用してモデルの性能を評価しました。

📸 スクリーンショット

🔗 リポジトリ: プロジェクトを見る

💡 学んだ教訓

• セキュリティイベント分析のための特徴量エンジニアリング技術を改善しました。
• 異常検知のための教師なし機械学習モデルの理解を強化しました。
• パフォーマンス指標と可視化を使用して複数の検知アルゴリズムを評価・比較する方法を学びました。
• 動作分析を実用的な脅威検知のユースケースに変換する能力を向上させました。

🚧 近日公開予定

• ユーザー＆エンティティ行動分析（UEBA）
• インサイダー脅威の検知
• 時系列脅威検知
• セキュリティのための説明可能なAI
• グラフベースの脅威分析

🛠️ セキュリティツール開発

一般的なBlue TeamおよびDFIRワークフローを自動化するために開発された軽量なセキュリティユーティリティです。 これらのツールは、実際のセキュリティ運用の課題に適用される実践的なスクリプト能力を示しています。

📌 ファイルシグネチャ検出器

🎯 目的

マジックバイトを使用して実際のファイルタイプを検出できる、Pythonベースのファイルシグネチャアナライザーを開発します。

🛠️ 使用技術

• Python
• マジックバイト
• バイナリ分析

⚙️ 機能

• 実際のファイルタイプ検出
• マルウェアトリアージのサポート
• リバースエンジニアリングの支援
• DFIRアーティファクトの検証

🔗 リポジトリ: プロジェクトを見る

💡 学んだ教訓

• ファイルタイプ検証のためのファイルシグネチャ（マジックバイト）分析への理解を深めました。
• 実用的なセキュリティユーティリティの開発を通じてPythonプログラミングスキルを強化しました。
• 実際のバイナリシグネチャに基づいてファイルを特定することで、マルウェアのトリアージ技術を強化しました。
• デジタルフォレンジックおよびインシデントレスポンスワークフローにおける重要なステップとしてのファイル検証への認識を高めました。

🚧 近日公開予定

• IOC抽出ツール
• IOCエンリッチメントツール
• ログパーサー
• ハッシュアナライザー
• 脅威インテリジェンス集約ツール
• 検知ルールジェネレーター

⚙️ 検知エンジニアリング （予定）

MITRE ATT&CK®フレームワークにマッピングされた本番運用可能な検知ルールの設計と検証。

📚 予定プロジェクト

• Sigma検知ルールライブラリ
• Splunk検知ルール（SPL）
• Microsoft Sentinel検知ルール（KQL）
• Elastic検知ルール
• YARAルール
• Detection-as-Code
• ATT&CKカバレッジマトリクス

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📜 認定資格

現在、業界で認知されたサイバーセキュリティ認定資格の取得を目指しています。

予定

• CompTIA Security+
• Splunk Core Certified Power User
• Elastic Certified Analyst
• GIAC GCFA（長期的な目標）

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🌐 コミュニティ

技術文書、ウォークスルー、継続的な学習を通じて知識を共有します。

🗺️ 私のサイバーセキュリティの歩み

2023

• プロフェッショナルなサイバーセキュリティへの転身を開始しました。
• SOC運用とセキュリティ監視に従事しました。
• 基礎的なSIEM調査スキルを構築しました。
• Splunk、Windows Event Logs、検知ワークフローを学習しました。

2024

• 脅威ハンティングの能力を拡充しました。
• エンタープライズ型データセットを使用してセキュリティインシデントを調査しました。
• DFIRワークフローを開発しました。
• 技術調査とウォークスルーの公開を開始しました。

2025

• 脅威インテリジェンスとインシデント調査スキルを向上させました。
• Pythonを使用してセキュリティ自動化ツールを構築しました。
• エンタープライズラボ環境を構築しました。

2026

• 検知エンジニアリングのポートフォリオを構築中です。
• SIEM検知機能を拡張中です。
• リモートSOCおよび脅威ハンティングの機会を追求中です。

📝 技術記事

📝 注目記事

• Bad USBへの防御: 検知と防御戦略
• Wireshark: Wireshark入門
• セキュリティの弱点を発見する: 脆弱性スキャンの実践ガイド
• MemProcFS: メモリフォレンジックのゲームチェンジャー
• 不審なWindows PEサンプルの静的マルウェア解析: Blue Teamによる調査
• 動作ベースのマルウェア解析: 隔離ラボ内での多段階マルウェアサンプルの調査
• 検知エンジニアリング （予定） すべての記事を見る → Medium

🎥 動画ウォークスルー

最新の動画

• Blue Team検知ラボ
• Mythic C2ラボ （予定）
• 脅威ハンティング （予定）
• Active Directoryラボ （予定）
• Elastic SIEM （予定）
• DFIRウォークスルー （予定）

📊 ポートフォリオ統計

📫 連絡先

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• 📧 メール: [email protected]

📈 GitHub統計

🤝 つながりましょう

私はいつも次のことについて話し合うことに興味があります：

• セキュリティオペレーション (SOC)
• 脅威ハンティング
• 検知エンジニアリング
• マルウェア解析
• デジタルフォレンジックス
• Python セキュリティ自動化

LinkedIn でお気軽にご連絡いただくか、私のリポジトリをご覧ください。

⭐ ありがとう

私のサイバーセキュリティポートフォリオをご覧いただきありがとうございます。

これらの調査がお役に立ったのであれば、LinkedIn でお気軽にご連絡いただくか、Medium での活動をフォローしていただくか、GitHub のリポジトリをご覧ください。

私は常に、サイバーセキュリティ、脅威ハンティング、DFIR、およびリモートのセキュリティオペレーションの機会について話し合うことを歓迎します。