今日目標（3項）

理解常見偵測指標（RCE、異常登入、掃描行為、檔案寫入與執行）。

實作 2–3 條 SIEM/EDR 規則範例（可轉成 Splunk/Elastic/KQL）。

用 AI 幫你把規則轉成可執行查詢並測試於範例日誌。

今日步驟（照做）

選一套日誌（web access log / syslog / process audit log）。

寫三條偵測規則草案（下方有範例），並用你的 parser 抽取測試樣本。

把規則轉成具體查詢（我可幫你改寫為 Splunk/Elastic/KQL），在樣本上測試並調整 alert 閾值。

儲存為 detections/day23_rules.md，包含規則說明、偵測邏輯與誤報降低建議。

規則範例（草案）

RCE 嘗試偵測：偵測 request/command 中包含常見 shell 關鍵字（/bin/sh, ;, &&, system(）且來源非管理 IP → alert。

大量失敗後成功登入（異常行為）：同一帳號 10 次失敗後 1 次成功（30 分鐘內）→ 高風險警示。

可疑檔案寫入並執行：進程寫入 /tmp 或臨時目錄後立即 spawn 新 process → 偵測為 dropper 行為。

今天完成 Day23：聚焦日誌告警與偵測規則實作，撰寫並測試多條 SIEM/EDR 偵測草案（RCE、異常登入與 dropper 行為）。我用範例日誌驗證規則效果，並調整閾值以降低誤報。透過 AI 協助把自然語言規則轉為 Splunk/Elastic 查詢，提升了規則可執行性與維護效率。下一步要把這些規則整合為每日巡檢報表。