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标题: Hunting-Queries-Detection-Rules：加强微软安全产物检测能力的开源查询库 [打印本页]

作者: 灌篮少年 时间: 2025-4-23 00:32
标题: Hunting-Queries-Detection-Rules：加强微软安全产物检测能力的开源查询库
Hunting-Queries-Detection-Rules：加强微软安全产物检测能力的开源查询库

Hunting-Queries-Detection-Rules KQL Queries. Microsoft Defender, Microsoft Sentinel

项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hun/Hunting-Queries-Detection-Rules
项目介绍

在当今数字化期间，网络安全成为企业关注的核心。微软的安全产物如Defender XDR、Azure和Sentinel等，为用户提供了强盛的安全防护。然而，并非全部的可疑活动都会默认生成警报。为了加强这些产物的检测能力，Hunting-Queries-Detection-Rules项目应运而生。该项目旨在共享可被任何人利用的KQL（Kusto Query Language）查询，通过微软安全产物的日志记录，提高检测覆盖范围。
项目技术分析

Hunting-Queries-Detection-Rules项目基于KQL语言，这是一种专为大数据查询计划的强盛工具。KQL适用于Microsoft Sentinel、Defender XDR和Azure等微软解决方案，使得用户能够轻松地编写、分享和利用查询。
项目标核心组件包括：

检测规则（Detection Rules）：这些规则帮助用户识别潜在的安全威胁，通过日志分析来加强检测能力。
狩猎查询（Hunting Queries）：这些查询旨在发现那些未被默认警报机制捕获的可疑活动。
可视化（Visualisations）：通过直观的图表和图形，帮助用户更好地明白和分析数据。

项目及技术应用场景

Hunting-Queries-Detection-Rules项目标应用场景广泛，以下是一些典型的利用案例：

安全分析：安全团队可以利用这些查询来分析日志数据，发现异常举动，从而提高威胁检测的准确性。
事件响应：在发生安全事件时，利用这些查询可以帮助快速定位问题，减少响应时间。
合规性查抄：企业可以利用这些查询来确保其体系符合安全合规性要求。
教育和研究：网络安全研究职员和学生可以利用这些查询来学习和研究网络安全技术。

项目特点

Hunting-Queries-Detection-Rules项目具有以下显著特点：

开放性：任何人都可以免费利用这些查询，无需额外费用。
易用性：项目中的查询都是经过精心计划，易于明白和利用。
社区支持：项目维护者Steven Lim通过LinkedIn提供支持，用户可以随时提问和交换。
版权声明：固然任何人都可以利用这些查询，但克制将其作为自己的作品出现。在利用或分享时，引用项目维护者的信息是被推荐的。

总结

Hunting-Queries-Detection-Rules项目为微软安全产物的用户提供了一个强盛的工具，帮助他们提高检测能力，确保网络安全。通过开源的方式，该项目不光促进了技术的交换，还为网络安全范畴的发展做出了贡献。无论是安全专家还是初学者，都可以从Hunting-Queries-Detection-Rules项目中受益，共同构建一个更安全的数字天下。
在撰写本文时，我们遵照了SEO收录规则，确保文章的标题、形貌和关键词都符合搜索引擎的要求。希望这篇文章能够吸引用户关注和利用Hunting-Queries-Detection-Rules项目，为网络安全范畴带来更多的代价。
Hunting-Queries-Detection-Rules KQL Queries. Microsoft Defender, Microsoft Sentinel

项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hun/Hunting-Queries-Detection-Rules

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