Ronitsharma13/sigma-detection-library
GitHub: Ronitsharma13/sigma-detection-library
一个可离线运行的 Sigma 检测规则库，提供经过筛选和测试的规则、演示数据验证流程以及包含误报调优说明的可复现报告。
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# Sigma 检测库
## 问题
分析师需要一个经过筛选和测试的规则库，以便重复使用并针对误报进行调优。
## 方法
该仓库打包了可重用的检测关键词、规则说明，以及展示每条规则运行行为的演示验证数据。
## 架构
```
flowchart LR
A[Demo data] --> B[Parser]
B --> C[Heuristics and scoring]
C --> D[HTML and JSON report]
D --> E[Audit artifacts]
```
## 运行方式
1. 如果需要，请先创建一个虚拟环境。
2. 使用 `pip install -r requirements.txt` 安装依赖项。
3. 运行 `python app.py --html`。
4. 打开生成的 `output/sigma-detection-library-report.html` 文件。
## MITRE ATT&CK 映射
T1059（命令和脚本解释器），T1110（暴力破解），T1566（网络钓鱼）
## 结果
离线演示会在可重现的报告中输出规则命中次数和误报调优说明。
## 后续步骤
使用真实的 Sigma YAML 和 YARA 规则扩展目录，然后围绕标准日志语料库添加自动化回归测试。
标签：Sigma规则, URL发现, 安全检测, 目标导入, 误报调优, 逆向工具