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analyse-des-journaux-d-audit-office365-pour-compromission

Analyser les journaux d'audit unifiés Office 365 via l'API Microsoft Graph pour détecter les compromissions de boîtes aux lettres (BEC).

Qu'est-ce que analyse-des-journaux-d-audit-office365-pour-compromission ?

Cette compétence vous permet d’analyser les journaux d’audit unifiés d’Office 365 via l’API Microsoft Graph afin de détecter les signes de compromission de boîte aux lettres professionnelle (Business Email Compromise – BEC). Elle recherche les règles de boîte de réception suspectes, les transferts d’e-mails vers des adresses externes, les modifications de délégation de boîte aux lettres et les consentements OAuth anormaux. Utile pour les enquêtes de sécurité, la chasse aux menaces et la validation de la couverture de surveillance, elle nécessite une application Azure AD avec les permissions `AuditLog.Read.All`, `MailboxSettings.Read` et `Mail.Read`, ainsi que les rôles Global Reader ou Security Reader. Le résultat est un rapport JSON contenant une chronologie des indicateurs de compromission et des scores de risque.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor

npx skills add https://github.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/tree/main/skills/analyzing-office365-audit-logs-for-compromise

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Documentation

Analyse des journaux d'audit Office 365 pour compromission

Présentation

Les attaques par compromission de boîte aux lettres professionnelle (Business Email Compromise – BEC) laissent souvent des traces dans les journaux d’audit Office 365 : création de règles de boîte de réception suspectes, transfert d’e-mails vers des adresses externes, modifications de délégation de boîte aux lettres et consentements OAuth non autorisés. Cette compétence utilise l’API Microsoft Graph pour interroger le journal d’audit unifié, énumérer les règles de boîte de réception sur plusieurs boîtes aux lettres, détecter les configurations de transfert et identifier les indicateurs de compromission de comptes.

Quand l’utiliser

Lors d’enquêtes sur des incidents de sécurité nécessitant l’analyse des journaux d’audit Office 365 pour compromission
Lors de la création de règles de détection ou de requêtes de chasse aux menaces pour ce domaine
Lorsque les analystes SOC ont besoin de procédures structurées pour ce type d’analyse
Lors de la validation de la couverture de surveillance pour les techniques d’attaque associées

Prérequis

Enregistrement d’application Azure AD avec les autorisations AuditLog.Read.All, MailboxSettings.Read, Mail.Read (autorisations d’application)
Python 3.9+ avec les bibliothèques msal, requests
Secret client ou certificat pour l’authentification
Rôle Global Reader ou Security Reader

Étapes

Authentifiez-vous auprès de Microsoft Graph à l’aide du flux d’informations d’identification client MSAL
Interrogez le journal d’audit unifié pour les opérations suspectes (Set-Mailbox, New-InboxRule)
Énumérez les règles de boîte de réception sur plusieurs boîtes aux lettres et signalez les règles de transfert
Détectez les modifications de délégation de boîte aux lettres (Add-MailboxPermission)
Identifiez les consentements OAuth accordés à des applications suspectes
Vérifiez les schémas de connexion suspects à partir des journaux d’audit
Générez un rapport d’indicateurs de compromission avec une chronologie

Résultat attendu

Rapport JSON listant les règles de transfert, les modifications de délégation, les consentements OAuth et les événements d’audit suspects avec des scores de risque
Chronologie des indicateurs de compromission avec les boîtes aux lettres concernées

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.

analyzing-dns-logs-for-exfiltration

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

Skills associés

steipete/video-frames

Extract frames or short clips from videos using ffmpeg.

steipete/summarize

Summarize or transcribe URLs, YouTube/videos, podcasts, articles, transcripts, PDFs, and local files.

openclaw/openclaw

Use when testing, fixing, or extending the OpenClaw Control UI GUI with Vitest + Playwright end-to-end checks, mocked Gateway WebSocket flows, mocked dashboard runs, screenshots/videos, or agent-verifiable browser proof.

obra/superpowers

Obra superpowers agent skills.

affaan-m/ECC

See, Understand, Act on video and audio. See- ingest from local files, URLs, RTSP/live feeds, or live record desktop; return realtime context and playable stream links. Understand- extract frames, build visual/semantic/temporal indexes, and search moments with timestamps and auto-clips. Act- transcode and normalize (codec, fps, resolution, aspect ratio), perform timeline edits (subtitles, text/image overlays, branding, audio overlays, dubbing, translation), generate media assets (image, audio...

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.