Communitygithub.com

Analysieren von Azure-Aktivitätsprotokollen auf Bedrohungen

Durchsucht Azure Monitor-Aktivitätsprotokolle und Anmeldeprotokolle mittels azure-monitor-query.

Was ist Analysieren von Azure-Aktivitätsprotokollen auf Bedrohungen?

Diese Fähigkeit ermöglicht es einem KI-Agenten, mithilfe des `azure-monitor-query`-Pakets KQL-Abfragen gegen Azure Log Analytics-Arbeitsbereiche auszuführen und so verdächtige Administratorvorgänge sowie Anmeldeanomalien zu erkennen. Sie ist besonders nützlich für Sicherheitsvorfalluntersuchungen, die Erstellung von Erkennungsregeln, Threat-Hunting-Abfragen und die Überprüfung der Sicherheitsüberwachungsabdeckung. Der Agent kann Abfragen zu kritischen Bereichen wie Rollenzuweisungsänderungen (Rechteausweitung), Änderungen an Ressourcengruppen und Abonnements, Zugriff auf Key Vault-Geheimnisse von neuen IPs, Netzwerksicherheitsgruppen-Änderungen und Änderungen an der Richtlinie für bedingten Zugriff erstellen. Voraussetzung sind Python 3.8+ mit installierten Abhängigkeiten, Zugriff auf eine Test- oder Laborumgebung sowie entsprechende Autorisierungen. Die Fähigkeit stellt strukturierte Abfragebeispiele bereit, die vom Agenten direkt ausgeführt werden können.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/tree/main/skills/analyzing-azure-activity-logs-for-threats

In Ihrer bevorzugten KI fragen

Öffnet einen neuen Chat, in dem dieser Agent-Skill bereits geladen ist.

Dokumentation

Was macht Analysieren von Azure-Aktivitätsprotokollen auf Bedrohungen?

Wann verwenden

  • Bei der Untersuchung von Sicherheitsvorfällen, die die Analyse von Azure-Aktivitätsprotokollen auf Bedrohungen erfordern.
  • Beim Erstellen von Erkennungsregeln oder Threat-Hunting-Abfragen für diesen Bereich.
  • Wenn SOC-Analysten strukturierte Verfahren für diese Art von Analyse benötigen.
  • Bei der Validierung der Sicherheitsüberwachungsabdeckung für relevante Angriffstechniken.

Voraussetzungen

  • Vertrautheit mit Konzepten und Werkzeugen der Sicherheitsoperationen.
  • Zugriff auf eine Test- oder Laborumgebung zur sicheren Ausführung.
  • Python 3.8+ mit installierten erforderlichen Abhängigkeiten.
  • Entsprechende Autorisierung für jegliche Testaktivitäten.

Anleitung

Verwenden Sie azure-monitor-query, um KQL-Abfragen gegen Azure Log Analytics-Arbeitsbereiche auszuführen und verdächtige Administratorvorgänge sowie Anmeldeanomalien zu erkennen.

from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.monitor.query import LogsQueryClient
from datetime import timedelta

credential = DefaultAzureCredential()
client = LogsQueryClient(credential)

response = client.query_workspace(
    workspace_id="WORKSPACE_ID",
    query="AzureActivity | where OperationNameValue has 'MICROSOFT.AUTHORIZATION/ROLEASSIGNMENTS/WRITE' | take 10",
    timespan=timedelta(hours=24),
)

Wichtige Erkennungsabfragen:

  1. Änderungen an Rollenzuweisungen (Rechteausweitung)
  2. Änderungen an Ressourcengruppen und Abonnements
  3. Zugriff auf Key Vault-Geheimnisse von neuen IPs
  4. Änderungen an Netzwerksicherheitsgruppen-Regeln
  5. Änderungen an Richtlinien für bedingten Zugriff

Beispiele

# Neue Global Admin-Rollenzuweisungen erkennen
query = '''
AuditLogs
| where OperationName == "Add member to role"
| where TargetResources[0].modifiedProperties[0].newValue has "Global Administrator"
'''

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

abusing-dpapi-for-credential-access

Extract and decrypt Windows DPAPI-protected secrets (Credential Manager, browser logins/cookies, Wi-Fi credentials, KeePass keys) online or offline using SharpDPAPI, SharpChrome, Mimikatz, or Impacket

abusing-shadow-credentials-for-privesc

Take over Active Directory accounts by writing attacker-controlled public keys to msDS-KeyCredentialLink (Shadow Credentials) with pyWhisker, Whisker, or Certipy, then authenticate via PKINIT to recover the target

achieving-cmmc-level-2-compliance

>-

acquiring-disk-image-with-dd-and-dcfldd

Create forensically sound bit-for-bit disk images with dd or dcfldd on a Linux forensic workstation, preserving evidence integrity through hash verification (MD5/SHA) during acquisition. Use when imaging a suspect drive, USB device, or memory card for investigation, preserving volatile disk evidence during incident response, or producing a verified copy for legal or law-enforcement proceedings before any destructive analysis.

analyzing-active-directory-acl-abuse

Detect dangerous ACL misconfigurations in Active Directory using ldap3

analyzing-android-malware-with-apktool

Perform static analysis of Android APK malware using apktool for resource decompilation, jadx for Java source recovery, and androguard for manifest inspection, dangerous permission-combination detection, and identification of obfuscated code, dynamic code loading, and reflection-based API calls. Use to statically triage a suspicious APK without executing it or to build mobile malware detection rules.

analyzing-api-gateway-access-logs

Parses API Gateway access logs (AWS API Gateway, Kong, Nginx) to detect

analyzing-apt-group-with-mitre-navigator

Query ATT&CK data with attackcti, mitreattack-python, and stix2, then build MITRE ATT&CK Navigator layers and multi-layer heatmap overlays mapping one or more APT groups

analyzing-bootkit-and-rootkit-samples

Analyzes bootkit and advanced rootkit malware infecting the Master

analyzing-browser-forensics-with-hindsight

Parse Chromium-based browser databases with Hindsight to extract and correlate browsing history, downloads, cookies, cached content, autofill data, saved passwords, and extensions from Chrome, Edge, Brave, Opera, and Vivaldi into a unified timeline (XLSX, JSON, or SQLite output). Use during incident response, insider-threat investigations, or criminal cases when you need to reconstruct a user

analyzing-campaign-attribution-evidence

Systematically evaluate cyber-campaign evidence to attribute an operation to a threat actor, using the Diamond Model and Analysis of Competing Hypotheses (ACH) to weigh infrastructure overlaps, TTP consistency, malware code similarity, and timing/language artifacts into confidence-weighted attribution assessments. Use when an incident investigation needs a defensible attribution confidence level.

analyzing-certificate-transparency-for-phishing

Monitor Certificate Transparency logs using crt.sh and Certstream to

analyzing-cloud-storage-access-patterns

Detect abnormal access in AWS S3, GCS, and Azure Blob Storage by analyzing CloudTrail Data Events, GCS audit logs, and Azure Storage Analytics for after-hours bulk downloads, new-IP access, and API-call spikes (e.g. GetObject) via statistical baselines and time-series anomaly detection. Use when investigating suspected cloud data exfiltration or building related detection rules.

analyzing-cobalt-strike-beacon-configuration

Extract and analyze Cobalt Strike beacon configuration from PE files

analyzing-cobaltstrike-malleable-c2-profiles

Parse and analyze Cobalt Strike Malleable C2 profiles with dissect.cobaltstrike (profiles and beacon-payload configs) and pyMalleableC2 (AST parsing) to extract HTTP/DNS transforms, URIs, headers, sleep/jitter, and injection behavior, then generate network detection signatures. Use when reverse-engineering a captured malleable profile or building detections against Cobalt Strike Beacon traffic.

analyzing-command-and-control-communication

Analyzes malware C2 communication over HTTP, HTTPS, DNS, and custom

analyzing-cyber-kill-chain

Analyzes intrusion activity against the Lockheed Martin Cyber Kill Chain

analyzing-disk-image-with-autopsy

Perform comprehensive forensic analysis of raw (dd), E01, or AFF disk images with Autopsy and The Sleuth Kit, recovering deleted files, examining metadata and embedded artifacts, keyword searching, and building investigation timelines with visual reports. Use for structured analysis of a forensic disk image or when stakeholders need visual reports from evidence.

analyzing-dns-logs-for-exfiltration

Analyzes DNS query logs to detect data exfiltration via DNS tunneling,

analyzing-docker-container-forensics

Investigate compromised Docker containers by analyzing images, layers,

Verwandte Skills