analyzing-cloud-storage-access-patterns
Ajuda seu agente a encontrar acessos incomuns em nuvens como AWS, Google Cloud e Azure. Ele procura por downloads grandes fora do horário, acessos de locais novos ou muitas chamadas de API. É útil para investigar se dados foram roubados da nuvem.
O que ela faz
Esta ferramenta ajuda a encontrar atividades incomuns no seu armazenamento na nuvem (como AWS S3, Google Cloud Storage ou Azure Blob Storage). Ela procura por downloads grandes fora do horário comercial, acessos de locais novos ou picos de uso.
Quando usar
- ✓Quando você suspeita que dados podem ter sido roubados da nuvem.
- ✓Para criar alertas automáticos sobre atividades estranhas.
- ✓Ao investigar um problema de segurança na nuvem.
Exemplo do que pedir para a IA
“Analise o acesso ao meu bucket S3 'dados-importantes' nas últimas 24 horas e me diga se há algo suspeito.”
Quer saber mais? Abra as seções abaixo.
Como usar
O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.
Link da skill
Mensagem pronta para colar
Como funciona
A ferramenta compara o uso normal do seu armazenamento na nuvem com o uso atual. Ela procura por padrões que fogem do comum, como muitos downloads de uma vez ou acessos em horários incomuns.
Instalação
Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.
No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:
npx skills add mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills --skill analyzing-cloud-storage-access-patternsOu baixe só o arquivo:
curl -L https://raw.githubusercontent.com/mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills/main/skills/analyzing-cloud-storage-access-patterns/SKILL.md -o SKILL.mdConteúdo técnico (SKILL.md)
Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.
Analisando Padrões de Acesso a Armazenamento em Nuvem
Quando Usar
- Ao investigar incidentes de segurança que exigem a análise de padrões de acesso a armazenamento em nuvem
- Ao criar regras de detecção ou consultas de caça a ameaças para este domínio
- Quando analistas de SOC precisam de procedimentos estruturados para este tipo de análise
- Ao validar a cobertura de monitoramento de segurança para técnicas de ataque relacionadas
Pré-requisitos
- Familiaridade com conceitos e ferramentas de segurança em nuvem
- Acesso a um ambiente de teste ou laboratório para execução segura
- Python 3.8+ com as dependências necessárias instaladas
- Autorização apropriada para quaisquer atividades de teste
Instruções
- Instale as dependências:
pip install boto3 requests - Consulte o CloudTrail para Eventos de Dados S3 usando AWS CLI ou boto3.
- Crie linhas de base de acesso: volume de requisições por hora, contagem de objetos por usuário, histórico de IPs de origem.
- Detecte anomalias:
- Acesso fora do horário comercial (fora do horário local das 8h às 18h)
- Downloads em massa: mais de 100 chamadas GetObject de um único principal em 1 hora
- Novos IPs de origem não vistos nos 30 dias anteriores
- Picos de enumeração de ListBucket (indicador de reconhecimento)
- Gere um relatório de descobertas priorizadas.
python scripts/agent.py --bucket my-sensitive-data --hours-back 24 --output s3_access_report.json
Exemplos
Evento de Dados S3 do CloudTrail
{"eventName": "GetObject", "requestParameters": {"bucketName": "sensitive-data", "key": "financials/q4.xlsx"},
"sourceIPAddress": "203.0.113.50", "userIdentity": {"arn": "arn:aws:iam::123456789012:user/analyst"}}
Perguntas frequentes
Quais serviços de nuvem ela analisa?
Ela analisa AWS S3, Google Cloud Storage (GCS) e Azure Blob Storage.
O que são 'anomalias'?
Anomalias são atividades que se desviam do comportamento normal, como um grande volume de downloads fora do horário de trabalho ou acessos vindos de um IP nunca visto antes.
Preciso ser um expert em nuvem para usar?
É bom ter uma noção básica de segurança na nuvem, mas a ferramenta foi feita para simplificar a análise.
Detalhes
Descrição original do autor
Detect abnormal access in AWS S3, GCS, and Azure Blob Storage by analyzing CloudTrail Data Events, GCS audit logs, and Azure Storage Analytics for after-hours bulk downloads, new-IP access, and API-call spikes (e.g. GetObject) via statistical baselines and time-series anomaly detection. Use when investigating suspected cloud data exfiltration or building related detection rules.
Popularidade
- Estrelas no GitHub
- 35 mil
- Posição no ranking
- #5441
- Licença
- Apache-2.0
- Atualizada em
- 31/08/2026
Comentários
- …
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