技能库 2544 个

将CVE漏洞信息与威胁情报关联，识别在野利用风险，并输出应急响应建议

分析数据库日志，识别异常访问行为并生成报告

将内部告警IP、域名、URL、Hash等IOC与外部威胁情报源进行碰撞，标记已知恶意指标，辅助研判与响应。

基于流量和事件数据分析，提出IPS和WAF策略调优建议，提升安全防护效果并减少误报。

自动检查系统配置是否符合ISO 27001、GDPR等标准，并生成差距报告

对比配置基线，自动生成合规性检查报告并标注不合规项，适用于安全与风控场景。

设计和实现漏洞扫描器的核心引擎，包括插件化架构、规则匹配与结果聚合

从IDS日志中提取特征，训练异常检测模型以识别攻击行为，提升安全与风控能力

比对网络设备配置与CIS基准，输出不合规项及修复命令

从海量日志中提取异常登录、权限提升等事件并生成告警

自动对比实际配置与基线要求，生成差异分析文档，标注风险等级与修复建议

自动化执行常见漏洞利用验证，并记录步骤与结果，提升安全网络工程师在渗透测试中的效率与可追溯性。

从非结构化文本（如报告、聊天记录、日志）中自动提取IP、域名、哈希等威胁指标，并关联已知威胁事件与情报库。

根据情报数据自动生成结构化报告（PDF/Markdown），包含威胁概述、TTPs、受影响资产及建议。

通过沙箱或逆向工程分析恶意软件样本，提取IOC并生成行为报告，支持安全事件响应决策。

根据最新CVE、安全公告或标准更新，自动维护基线规则库，并推送变更通知

使用 TLA+ 或 ProVerif 对安全协议进行形式化建模与验证，发现逻辑漏洞与安全缺陷

实时聚合多系统的合规数据，生成可视化仪表盘，展示合规率与趋势

实现安全联邦学习框架，在多方数据不共享的情况下训练检测模型。

根据预设入侵检测剧本，自动执行隔离IP、阻断连接等响应动作，实现安全事件快速闭环。

集成SSL/TLS库，实现加密流量的解密与中间人代理功能，用于安全审计与流量分析。

审查数据库用户权限，识别过度授权并提供最小化方案，以降低安全风险并满足合规要求。

根据CVE编号或PoC信息，在受控环境中复现漏洞、验证影响范围并生成检测规则，为应急响应和防御加固提供技术依据。

自动对漏洞扫描报告进行分类，基于CVSS评分与业务影响进行优先级排序，为安全策略工程师提供决策支持。