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Office 365-Überwachungsprotokolle auf Kompromittierung analysie…

Analysiert Office 365 Unified Audit Logs über die Microsoft Graph API, um Anzeichen einer Kompromittierung zu erkennen.

Was ist Office 365-Überwachungsprotokolle auf Kompromittierung analysie…?

Diese Fähigkeit ermöglicht die Analyse von Office 365 Unified Audit Logs auf Anzeichen einer Kompromittierung, wie sie typischerweise bei Business Email Compromise (BEC)-Angriffen auftreten. Dazu gehören verdächtige Postfachregeln, E-Mail-Weiterleitungen an externe Adressen, Delegierungsänderungen und nicht autorisierte OAuth-Berechtigungen. Die Analyse erfolgt über die Microsoft Graph API und erfordert entsprechende Berechtigungen (AuditLog.Read.All, MailboxSettings.Read, Mail.Read) sowie eine Azure AD App-Registrierung. Das Skript authentifiziert sich per MSAL-Client-Credentials-Ablauf und erstellt einen detaillierten JSON-Bericht mit Risikobewertungen und einer Timeline der Kompromittierungsindikatoren. Es unterstützt SOC-Analysten bei strukturierten Untersuchungen, der Erstellung von Erkennungsregeln und der Validierung der Sicherheitsüberwachung.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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Dokumentation

Analyse von Office 365-Überwachungsprotokollen auf Kompromittierung

Überblick

Angriffe durch Business Email Compromise (BEC) hinterlassen oft Spuren in Office 365-Überwachungsprotokollen: verdächtige Erstellung von Postfachregeln, E-Mail-Weiterleitung an externe Adressen, Änderungen an Postfachberechtigungen und nicht autorisierte OAuth-Berechtigungen. Diese Fähigkeit nutzt die Microsoft Graph API, um das Unified Audit Log abzufragen, Postfachregeln aufzulisten, Weiterleitungskonfigurationen zu erkennen und Indikatoren für kompromittierte Konten zu identifizieren.

Verwendung

  • Bei der Untersuchung von Sicherheitsvorfällen, die die Analyse von Office 365-Überwachungsprotokollen auf Kompromittierung erfordern
  • Bei der Erstellung von Erkennungsregeln oder Bedrohungsjagd-Abfragen für diesen Bereich
  • Wenn SOC-Analysten strukturierte Verfahren für diese Analyseart benötigen
  • Bei der Validierung der Sicherheitsüberwachung für verwandte Angriffstechniken

Voraussetzungen

  • Azure AD App-Registrierung mit AuditLog.Read.All, MailboxSettings.Read, Mail.Read (Anwendungsberechtigungen)
  • Python 3.9+ mit msal, requests
  • Client-Secret oder -Zertifikat für die Authentifizierung
  • Rolle "Globaler Leser" oder "Sicherheitsleser"

Schritte

  1. Authentifizierung bei Microsoft Graph über den MSAL-Client-Credentials-Ablauf
  2. Abfrage des Unified Audit Log auf verdächtige Vorgänge (Set-Mailbox, New-InboxRule)
  3. Auflisten der Postfachregeln über alle Postfächer und Markierung von Weiterleitungsregeln
  4. Erkennung von Änderungen an Postfachberechtigungen (Add-MailboxPermission)
  5. Identifizierung von OAuth-Berechtigungen für verdächtige Anwendungen
  6. Prüfung auf verdächtige Anmeldemuster aus Überwachungsprotokollen
  7. Erstellung eines Berichts über Kompromittierungsindikatoren mit Zeitverlauf

Erwartete Ausgabe

  • JSON-Bericht mit Auflistung von Weiterleitungsregeln, Berechtigungsänderungen, OAuth-Berechtigungen und verdächtigen Überwachungsereignissen mit Risikobewertungen
  • Zeitverlauf der Kompromittierungsindikatoren mit betroffenen Postfächern

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-azure-activity-logs-for-threats

Queries Azure Monitor activity logs and sign-in logs via azure-monitor-query

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.

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