技能库 2544 个

根据安全事件类型自动执行预定义响应动作（如隔离主机、阻断IP），提升响应效率与准确性。

利用图算法或聚类方法识别关联欺诈团伙，输出团伙画像，辅助风控决策

从公开渠道和暗网监控最新漏洞及利用代码，为攻防研究提供实时情报

基于Dolev-Yao模型或计算模型对TLS、IKE、SSH等密码协议进行形式化或非形式化安全分析，识别攻击路径与协议缺陷。

从用户行为日志中提取有序操作序列，用于构建反欺诈特征或输入序列模型

从多源日志（网络、端点、云）提取时间序列数据，生成可视化事件时间线，标记关键节点。

通过抓包或日志分析识别攻击手法和攻击链，支持网络安全研究员快速定位威胁来源与攻击路径。

监控模型性能指标（如PSI、KS），设置预警机制并触发重训。

从二进制数据中还原协议字段、状态机及通信逻辑，适用于网络安全研究员（协议方向）的深度分析任务。

从公开渠道（如CVE、安全公告、GitHub）自动抓取并分类漏洞信息，辅助漏洞研究和安全风控决策。

针对特定协议漏洞，设计并编写概念验证（PoC）脚本，以确认漏洞的可利用性、触发条件及影响范围，为后续修复或利用提供依据。

配置终端DLP代理，实现全盘敏感数据扫描、USB设备管控、打印水印及剪贴板监控，并处理脱网或离线场景下的策略同步

对源码进行自动化静态分析，识别缓冲区溢出、命令注入等常见漏洞，辅助漏洞挖掘与修复。

自动执行漏洞扫描工具，生成包含风险等级、影响范围及修复建议的结构化报告

根据预设响应剧本，自动执行端点隔离、取证、回滚等操作，提升事件响应效率与标准化水平

编写并运行对抗鲁棒性、隐私泄露等安全基准测试，评估机器学习模型在安全与风控场景下的防御能力

基于安全剧本自动在防火墙、EDR或SIEM中执行封禁操作，生成封禁记录与回退指令

配置动态应用安全测试（DAST）工具的扫描规则，执行扫描任务，并分析结果以识别Web应用安全漏洞。

根据预设模板定期生成安全月报/年报，包含统计数据和趋势分析，提升报告效率和准确性。

根据企业数据资产清单，配置基于内容、元数据或上下文的自动分类分级规则，支持正则、字典、机器学习模型等匹配方式。

构建用户和实体行为基线，检测内部威胁和异常活动，支持安全风控决策。

从多个威胁情报源自动拉取、清洗、关联IOC，并更新至本地情报库，提升威胁检测与响应效率

将多源安全日志进行关联分析，发现潜在安全事件或攻击链

从原始安全日志中提取、清洗和标准化安全事件数据，生成可用于分析的数据集。