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 # Nikki Sadvand **网络安全分析师 | SOC 监控 | 事件响应 | SIEM 工程** 网络安全分析师，在 SIEM 运营、告警分类、端点与网络遥测验证，以及符合 MITRE ATT&CK 和 NIST 800-61 标准的结构化事件调查方面拥有丰富实践经验。 🔗 **在线站点：** https://nscybersecurity.com/ 📄 **简历：** Niknaz_Sadehvandi_SOC_Resume.pdf **专业摘要** 网络安全分析师，在设计并运营基于 Elastic 的 SIEM 环境以实现端点和网络可见性方面经验丰富。 实践经验包括： - Windows 身份验证异常调查（Event ID 4624、4625、4672） - 使用 Sysmon v15+ 进行端点遥测验证 - 使用 Zeek 进行网络遥测分析 - 告警分类、升级及结构化案例文档记录 - 使用 KQL 和 Kibana Discover 进行检测验证 - 符合 NIST 800-61 生命周期的事件响应 网络安全技术硕士（UMGC，GPA 4.0，校长荣誉名单） **核心能力** **SIEM 与监控** Elastic SIEM Splunk Kibana Discover KQL 日志验证 告警分类与升级 **端点遥测** Sysmon v15+ Windows 事件日志 进程与身份验证分析 PowerShell 监控 **网络遥测** Zeek (Ubuntu 24.04) DNS 与连接日志分析 Filebeat 采集与摄入 Wireshark **事件响应** NIST 800-61 生命周期 MITRE ATT&CK 行为映射 IOC 验证 结构化案例文档记录 **DFIR 与分析** Autopsy FTK Imager Autoruns 痕迹与日志分析 ## 工作经历 ### NS Cybersecurity（独立实验室环境） **安全运营工程师 | 远程 | 2024 年 12 月 – 至今** - 设计并部署了基于 Fleet 管理的 Elastic SIEM 端点 pipeline，使用 Sysmon v15+。 - 在 Ubuntu 上部署 Zeek 网络监控，并将结构化的 DNS/HTTP 遥测数据摄入 Elastic。 - 使用针对性的 KQL 查询和 Kibana Discover 分析验证了检测的可靠性。 - 分析了 Windows 身份验证事件、进程执行日志、防火墙日志和出站网络活动。 - 执行了符合 NIST 800-61 的结构化 SOC 调查。 - 执行了分层告警分类，并记录了完整的调查工作流。 ### Sunset Auto Sales **网络安全与 IT 支持技术员 | 2019 年 3 月 – 至今** - 在基于 Active Directory 的环境中支持并保障了 60 多个 Windows 端点的安全。 - 每周解决 25–30 个工单，涉及 MFA 实施、恶意软件分类和端点修复。 - 通过安全加固和策略执行，将重复发生的恶意软件事件减少了约 50%。 - 维护了结构化的事件和操作文档。 ## 安全项目 ### Elastic SIEM + Fleet + Sysmon（端点 pipeline） 端点事件摄入、丰富化与 SIEM 验证。 产出物： - PDF：[端点检测 – Elastic SIEM + Sysmon](artifacts/Endpoint_Detection_Elastic_Sysmon.pdf) - 截图：[Kibana – Sysmon 进程事件](artifacts/kibana_sysmon_process_events.png) ### Zeek + Filebeat → Elastic（网络遥测） 网络传感器部署、日志摄入与检测验证。 产出物： - PDF：[Zeek 日志摄入与验证](artifacts/Elastic_SIEM_Zeek_Log_Ingestion_and_Validation.pdf) - 截图：[Zeek DNS 与连接事件](artifacts/kibana_zeek_conn_dns_events.png) ### SOC 仪表板与告警分类（Splunk） 身份验证异常监控与升级工作流。 产出物： - PDF：[登录失败评估](artifacts/SOC_Log_Analysis_Failed_Login_Assessment.pdf) - 截图：[Splunk 身份验证仪表板](artifacts/dashboard_preview.png) ### 网络侦察与 SOC 自动化（Python） 带有结构化输出的 Nmap 自动化封装，用于安全报告。 ### 威胁情报与恶意软件分析 处理了来自开源订阅源和恶意软件沙箱的 30,000 多个威胁指标。为检测用例提取了可操作的 IOC。 ### DFIR 事件调查 模拟 Web 服务器入侵调查，包括： - IIS 日志分析 - Base64 解码 - SSH 数据外发审查 - 持久化分析（Autoruns、计划任务） - Autopsy 和 FTK 痕迹审查 产出物： - PDF：[DFIR 调查报告](artifacts/DFIR_Incident_Investigation_Forensic_Analysis.pdf) ## 技术栈（作品集网站） 前端：HTML5、CSS3 布局：CSS Grid、Flexbox、响应式设计 托管：GitHub Pages 工具：GitHub、SEO meta 标签 ## 认证 - Python 数据科学基础（IBM） ## 联系方式 所在地：Matthews, NC 邮箱：[ nikkisadvand@gmail.com](mailto:nikkisadvand@gmail.com) GitHub：[github.com/Nikki-65](https://github.com/Nikki-65) 作品集：[nscybersecurity.com](https://nscybersecurity.com/)

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