Splunk Security Content 项目教程
1. 项目介绍
Splunk Security Content 是一个开源项目,旨在为安全团队提供一套全面的分析故事、检测和响应工具。该项目包含了大量的分析故事(Analytic Stories),这些故事是安全指南,提供了关于战术、技术和程序(TTPs)的背景信息,并映射到MITRE ATT&CK框架、Lockheed Martin网络杀伤链和CIS控制。此外,该项目还包括Splunk搜索、机器学习算法和Splunk Phantom剧本(在可用的情况下),所有这些都旨在协同工作,以检测、调查和响应威胁。
2. 项目快速启动
2.1 克隆项目
首先,你需要克隆Splunk Security Content项目到本地:
git clone https://github.com/splunk/security_content.git
2.2 安装依赖
进入项目目录并安装必要的依赖:
cd security_content
pip install -r requirements.txt
2.3 配置Splunk环境
确保你已经安装并配置了Splunk Enterprise或Splunk Cloud环境。你可以通过以下步骤将内容部署到Splunk中:
- 下载最新的Splunk Security Content更新包(ESCU)。
- 在Splunk中安装ESCU应用。
- 配置Splunk搜索、告警和响应剧本。
2.4 运行示例检测
你可以通过运行一些示例检测来验证安装是否成功。以下是一个简单的检测示例:
splunk search "index=main sourcetype=access_combined | stats count by status"
3. 应用案例和最佳实践
3.1 检测恶意软件
Splunk Security Content提供了多种检测恶意软件的分析故事。例如,你可以使用“Ransomware”分析故事来检测潜在的勒索软件活动。
3.2 响应安全事件
通过使用Splunk Security Content中的剧本(Playbooks),你可以自动化响应安全事件的过程。例如,当检测到恶意活动时,剧本可以自动隔离受影响的系统。
3.3 数据收集和分析
Splunk Security Content还包括数据收集和分析的最佳实践。你可以使用“Data Collection”分析故事来确保所有必要的数据源都被正确收集和索引。
4. 典型生态项目
4.1 Splunk Attack Range
Splunk Attack Range 是一个攻击模拟实验室,围绕Splunk构建。它允许安全团队在受控环境中测试和验证检测和响应策略。
4.2 Contentctl
Contentctl 是一个工具,用于构建、测试和打包Splunk Security Content。它帮助开发者自动化内容开发流程,确保内容的质量和一致性。
4.3 Splunk Enterprise Security (ES)
Splunk Enterprise Security 是一个高级安全信息和事件管理(SIEM)解决方案,集成了Splunk Security Content,提供全面的安全监控和响应能力。
通过这些生态项目,Splunk Security Content 提供了一个完整的安全解决方案,帮助组织更好地检测、调查和响应安全威胁。
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
AI内容魔方AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。03
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00