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# Mark Carpenter | 网络安全作品集 ## 个人简介 网络安全与 SOC 分析师候选人，拥有英国陆军背景及超过 20 年的实战安全经验。我正在致力于网络钓鱼调查、蜜罐遥测、SIEM 风格监控、恶意软件分诊、检测工程以及受控安全评估工作流等领域的实用且证据充分的项目。 我的所有工作均在自有的、隔离的或合成的实验室环境中完成。公开的仓库中不包含任何凭证、私有基础设施详情、原始恶意软件以及敏感日志。 ## 精选项目 | 项目 | 实际成果 | 证据 | | --- | --- | --- | | [Cowrie 蜜罐 SOC 仪表板](https://github.com/marvalous123/cowrie-honeypot-soc-dashboard) | 捕获真实的 SSH 攻击遥测数据，并将其转化为 Loki/LogQL 调查、Grafana 视图、GeoIP 映射及检测逻辑 | 公开仓库与截图 | | [使用 YARA 和 Sigma 进行恶意软件分析](https://github.com/marvalous123/malware-analysis-yara-sigma) | 安全分诊由 Cowrie 捕获的 Bash payload，并在不发布原始样本的情况下验证了防御性检测规则 | 公开仓库与已脱敏的验证证据 | | [网络钓鱼邮件分析实验室](https://github.com/marvalous123/phishing-email-analysis-lab) | 调查了四个合成邮件案例，涵盖邮件头、身份验证、IOC、判定结果及控制建议 | 公开仓库与最终报告 | | [WAR-R00M 与 Parrot AI](case-studies/war-room-parrot-ai.md) | 构建了一个本地优先、由人工控制的安全评估作战室，具备确定性的范围界定、审批、证据、复测和报告控制功能 | 已脱敏的案例研究；开发期间源码保持私有 | | [Atlas SOC 家庭实验室](case-studies/atlas-soc-home-lab.md) | 构建了一个自托管监控环境，用于日志搜索、仪表板展示、DNS 可见性、告警及防御验证 | 已脱敏的案例研究 | ## 开源贡献 - 提交了 [SigmaHQ issue #6117](https://github.com/SigmaHQ/sigma/issues/6117)，利用 `sshd` DEBUG 遥测数据实现 Linux/OpenSSH SSH TCP 转发检测。 - 提交了 [SigmaHQ pull request #6144](https://github.com/SigmaHQ/sigma/pull/6144)，包含经过验证的候选规则。该贡献目前仍处于开放状态，等待维护者审查。 ## 掌握的技能 - SOC 调查与分析师风格的报告撰写 - 网络钓鱼邮件头、SPF、DKIM、DMARC、URL 分析及 IOC 处理 - Linux、Docker、Cowrie、Promtail、Loki、LogQL 和 Grafana - YARA 与 Sigma 规则的开发及验证 - 静态恶意软件分诊与负责任的证据处理 - Python、PowerShell、TypeScript、React、Node.js、SQLite、Git 和 GitHub - 范围控制、审计追踪、证据哈希、复测与确定性报告 - 清晰的文档编写、运营决策以及合法/合规的实验室边界意识 ## 背景与发展 - Google 网络安全专业证书 - 正在学习 CompTIA Security+ 认证 - 英国陆军，掷弹兵卫队 - 长期的运营安全、事件响应、团队领导与风险管理经验 ## 作品集指南 请参阅 [项目展示总结](PROJECT_SHOWCASE.md)，了解项目成果、面试讨论要点以及基于证据的简历表述。 ## 公共安全 此处展示的所有工作均基于合成数据、自有系统或明确授权的实验室目标。私有 IP 地址、凭证、token、原始运营日志和原始恶意软件均已被刻意排除。

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