Kalla-Bhanu/CloudSec-SOC-Detection-Lab

# CloudSec SOC 检测实验室 一个以 AWS 优先的 SOC 检测工程实验室，展示了如何跨云、身份、运行时、端点和数据访问层面，设计、验证、解释和呈现五种常见的安全监控场景。 这是公开安全的作品集版本。它使用了合成数据集、脱敏的证据截图、实验室安全的测试代码，且仅包含公开文档。它不包含私营公司名称、租户标识符、客户数据、真实凭证、机密值、私人准备笔记或真实的租户截图。 ## 本项目展示了什么 - 面向分析师和领导层审查的仪表板优先 SOC 报告。 - 五个映射到分诊、查询追踪、证据锚点和响应决策的检测场景。 - 替代私密截图的公开安全证据图表。 - 基于 Lambda 的合成事件重放测试代码。 - Datadog 日志和监控验证模式，使用 `source:test-harness` 和 `synthetic:true`。 - 围绕 CloudTrail、IAM、STS、S3、Secrets Manager、EKS 和 KMS 的 AWS 调查上下文。 - 流程图、证据模板、演示 Runbook 和演示文稿。 ## 检测场景 1. 身份账户接管模式。 2. AWS 凭证滥用与权限提升。 3. EKS 工作负载身份和秘密访问链。 4. 端点到 MongoDB 的横向移动调查。 5. S3 数据访问与潜在的数据窃取。 ## 仓库结构 ``` dashboard/ Static dashboard UI, evidence visuals, and local runner data/ Synthetic CSV datasets used by the lab docs/ Flowcharts, walkthroughs, query examples, and deck harness/ Lambda and Datadog synthetic replay tooling evidence-templates/ Public-safe source templates for evidence panels tools/ Utility scripts for generated public-safe assets ``` ## 关键工件 - 在线仪表板 (GitHub Pages)：`https://kalla-bhanu.github.io/CloudSec-SOC-Detection-Lab/` - 在线仪表板：`https://cloudsec-soc-detection-lab.vercel.app/` - 仪表板：`dashboard/index.html` - 流程图：`docs/architecture-and-flowcharts.md` - 演示演练：`docs/demo-walkthrough.md` - CLI/查询示例：`docs/queries/cli-query-examples.md` - 证据清单：`evidence-templates/asset-manifest.md` - 演示文稿：`docs/deck/cloudsec-soc-detection-lab.pptx` ## 在本地运行仪表板 仪表板已在以下地址公开托管： ``` https://kalla-bhanu.github.io/CloudSec-SOC-Detection-Lab/ https://cloudsec-soc-detection-lab.vercel.app/ ``` GitHub Pages 通过 `.github/workflows/pages.yml` 发布 `dashboard/` 文件夹。Vercel 使用 `vercel.json` 将根 URL 重定向到 `/dashboard/`，以提供相同的仪表板服务。 要在本地运行相同的仪表板： ``` cd .\dashboard powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\run-dashboard.ps1 ``` 然后打开脚本输出的本地 URL。 ## 测试代码概念 该测试代码将受控的安全事件重放到监控系统中。在此公开版本中，名称、账户 ID、资源名称和秘密路径均为占位符。 ``` synthetic scenario event -> Lambda replay harness -> Datadog logs scoped to source:test-harness -> scoped monitor or alert condition -> analyst triage and response workflow ``` 其目的不是宣称具有生产环境的覆盖能力。其目的是展示检测工程的流程：场景设计、信号生成、监控验证、证据处理、分诊、升级和展示。 ## 隐私与安全 本仓库已刻意进行了脱敏处理： - 没有真实的公司名称。 - 没有真实的客户、员工或租户数据。 - 没有生产环境的凭证。 - 没有私人准备笔记。 - 没有真实的租户截图。 - 没有机密值。 - 没有来自私密准备材料的二进制导出文件。 所有数据集、图表、示例和演示文稿内容均为合成数据，或为用于作品集展示而进行了重写。

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