Microsoft-Analyzer-Suite 使用指南
项目介绍
Microsoft-Analyzer-Suite 是一个专为分析微软365(Microsoft 365)及Microsoft Entra ID数据而设计的开源工具集合,采用PowerShell脚本实现。该套件旨在自动化处理由Microsoft-Extractor-Suite提取的日志文件,支持包括AD SignIn日志、消息跟踪日志、多因素认证(MFA)记录、OAuth权限等在内的多种数据源分析。它为安全分析师提供了一个强大的平台来识别潜在的风险点、监控用户行为以及加强企业的安全防御。
项目快速启动
在开始之前,请确保你的系统已经安装了最新版本的PowerShell,并且能够执行远程脚本。
步骤1: 克隆项目
首先,你需要从GitHub克隆这个项目到本地:
git clone https://github.com/evild3ad/Microsoft-Analyzer-Suite.git
步骤2: 准备数据
使用Microsoft-Extractor-Suite获取所需的日志文件。
步骤3: 运行分析脚本
以分析风险用户为例,你可以通过以下命令运行RiskyUsers-Analyzer.ps1:
.\RiskyUsers-Analyzer.ps1 -FilePath "path\to\your\logfile.log"
记得替换"path\to\your\logfile.log"为你实际的日志文件路径。
应用案例和最佳实践
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安全监控: 定期运行
RiskyDetections-Analyzer和RiskyUsers-Analyzer来检测潜在的安全威胁,如异常登录尝试或可疑的应用授权。 -
合规审计: 使用
OAuthPermissions-Analyzer来审核企业内应用程序的OAuth权限分配,确保没有过度授予权限。 -
事件响应: 在安全事件发生时,利用该套件快速定位问题源头,比如通过
TransportRules-Analyzer检查邮件传输规则是否被恶意修改。 -
教育与培训: 对团队成员进行培训,通过实际案例演示如何使用这些脚本来增强对微软生态系统中安全数据分析的理解。
典型生态项目
Microsoft-Extractor-Suite 作为其数据源提取器,是与Microsoft-Analyzer-Suite紧密配合使用的工具。此外,可以考虑结合其他安全自动化工具,如SIEM系统(安全信息和事件管理),以实现更高级的数据整合与警报机制。对于业务电子邮件妥协(BEC)的预防,参考Awesome BEC资源库可以帮助深入了解攻击模式并采取相应防护措施。
以上就是关于Microsoft-Analyzer-Suite的基本使用流程和一些实用场景。充分利用此工具可以显著提升您的Microsoft 365环境安全性,并辅助日常安全运营活动。不断学习和适应新的安全挑战,保持警惕,是维护信息安全的关键。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00