掌握 Sigma 规则解析与转换：pySigma

掌握 Sigma 规则解析与转换：pySigma

pySigmaPython library to parse and convert Sigma rules into queries (and whatever else you could imagine)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pySigma

在网络安全领域，快速识别和响应威胁至关重要。为此，我们推出了 pySigma —— 一个 Python 库，它负责解析和转换 Sigma 规则成查询语句。pySigma 是 sigmac 的现代替代品，设计简洁，测试覆盖率高，是安全管理工具箱的理想之选。

项目简介

pySigma 支持将 Sigma 规则转换为不同日志数据模型的查询，使得在多种环境中（如 Azure Log Analytics）都能顺利运行。通过其灵活的设计，您可以在不依赖特定供应商的情况下集成到自定义的日志处理或安全信息事件管理系统中。

技术分析

pySigma 采用模块化架构，将后端支持、查询转换和规则处理流程分离到独立项目。这意味着 pySigma 保持轻量级，并能轻松扩展以适应新语言和环境。此外，该项目引入了自动发现机制来简化插件管理和迁移过程。例如，对后台插件的自动发现不再依赖于全局变量，而是采用了更优雅的类装饰器方案，这提高了代码的整洁性和可维护性。

应用场景

pySigma 可广泛应用于以下场景：

1. 安全分析师可以使用它将通用的安全规则转化为适应特定日志源的查询，以便快速检测潜在威胁。
2. 开发者可将其整合到 SIEM 解决方案中，实现对 Sigma 规则的自动化处理和执行。
3. 在云环境中，它可以帮助管理和监控 Azure Log Analytics 查询。

项目特点

• 易用性：pySigma 可通过 Python 包管理器轻松安装，提供清晰的文档和示例代码，让使用者能够迅速上手。
• 模块化设计：允许自由选择后端支持和处理流程，便于定制和扩展。
• 兼容性：尽管处于预发布阶段，但 pySigma 已经兼容多种现有工具和平台。
• 改进的插件系统：告别全局变量，采用类装饰器进行插件注册，使插件管理和升级更加流畅。
• 全面测试：pySigma 几乎每个部分都经过严格测试，确保高质量和可靠性。

无论是安全专家还是开发人员，pySigma 都是一个值得信赖的工具，它能帮助您充分利用 Sigma 规则的力量，提升您的安全防御体系。想要深入了解并开始使用 pySigma，请查阅我们的官方文档，并探索更多可能性。

pySigmaPython library to parse and convert Sigma rules into queries (and whatever else you could imagine)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/py/pySigma