技能库 2544 个

编写并迭代风控规则（如SQL、决策树规则），平衡准确率与召回率，降低误杀与漏放。

从原始行为日志中提取时间序列特征、聚合特征，并生成交叉特征

分析日志中的异常模式，发现潜在攻击或滥用行为，支持业务安全事件响应与风控决策

自动监控并汇总安全与风控领域相关法规的最新变更，确保合规性

根据功能需求自动生成对应的安全需求分析文档，包含威胁模型和防护措施

基于A/B测试或因果推断，量化单一策略调整对风险指标的影响

使用机器学习方法（孤立森林、XGBoost等）训练无监督/有监督模型，识别异常用户行为

通过决策树或规则学习，优化现有规则集的覆盖率和精确率

将风控规则配置到规则引擎或流处理平台（如Drools、Flink CEP），实现线上自动拦截与实时决策。

根据投诉/举报内容自动分类并建议处理部门及优先级

从原始数据中提取和构造有效特征，提升模型预测能力。

每日自动化生成风控模型PSI、KS、AUC等核心指标监控报表，确保模型稳定性和性能可追踪

评估现有系统迁移至后量子密码算法（如Kyber、Dilithium）的兼容性影响和性能开销，提供可落地的迁移建议。

设计对照实验，评估风控策略效果，推动策略优化迭代

基于风险事件描述数据，自动生成根因分析草案及整改建议，辅助合规风控专家快速定位问题根源并制定应对措施。

从外部情报源提取IOC（Indicator of Compromise，妥协指标），并与内部日志匹配，识别已知威胁

根据GM/T、FIPS 140-2/140-3等标准，自动检查密码算法和模块的合规性，生成差距分析报告。

基于设备指纹参数（如IP、UA、MAC）检测异常关联，输出风险评分

构建从日志采集到模型推理的实时异常检测流水线

基于规则和模型识别异常交易行为，输出可疑交易列表

为SASE安全工程师提供配置安全Web网关（SWG）的URL过滤、SSL解密和恶意软件检测策略的详细步骤。

编写复杂SQL查询从数据仓库提取风控相关表，进行数据清洗与缺失值处理

从监管文件（如反洗钱、数据保护法规）中自动提取关键条款并生成摘要，辅助合规风控专家快速掌握核心要求。

通过API或查询语言（如Splunk SPL、KQL）跨多个安全平台查询日志，合并去重后输出统一结果集，支持安全编排与响应场景。