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security-copilot-agents

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github.com/vinayaklatthe安全17878 次安装19 周前更新
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关于 security-copilot-agents

此技能指导团队在 Security Copilot 中部署和管理内置安全 Agent,适用于希望自动处理高频、重复安全工作流的组织。内容聚焦于 Agent 身份、权限范围、人工监督和试点衡量。

主要功能

  1. 01为不同安全队列选择内置 Agent
  2. 02配置 Entra Agent ID 与权限
  3. 03按操作设置建议或自主模式
  4. 04通过小范围试点衡量准确度
  5. 05跟踪 Agent 活动并管理身份生命周期

适用场景

  1. 01分流用户报告的钓鱼邮件
  2. 02处理 Purview DLP 或内部风险告警积压
  3. 03优化条件访问策略或漏洞修复队列

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/vinayaklatthe/microsoft-security-skills --skill security-copilot-agents

安装后在 Claude Code 中输入/security-copilot-agents确认已加载。

详细介绍

Microsoft Security Copilot Agents

Security Copilot Agent 是专为特定用途打造的半自主 AI Agent,可在 Security Copilot 中运行,承接高负载安全工作流,从分析师反馈中学习,并在 Microsoft Security 产品中执行操作。每个 Agent 都有自己的 Entra Agent ID、限定范围的权限和监督模式。

适用场景

当用户希望将高负载、重复性的分类或修复工作流交由 Agent 处理,并已准备好治理自主工作负载身份时,使用此技能。

以下情况请勿使用此技能:

  • 基本的 Security Copilot 设置、SCU 预配、提示词手册(使用 security-copilot)
  • 通用 Entra Agent ID 设计(使用 entra-id 和 Entra Agent ID 指南)
  • 从头开始构建自定义 Agent(此技能用于操作内置 Agent)

为工作选择合适的 Agent

如果团队正被以下工作压得喘不过气……Agent所属产品建议的初始模式
用户举报的钓鱼邮件工单Phishing TriageDefender for Office 365建议模式——前 2 周由人工审批判定结果
DLP / Insider Risk 警报积压Alert Triage (Purview)Purview建议模式——在启用自主操作前衡量准确率
过时或重复的 Conditional Access 策略Conditional Access OptimizationEntra ID仅建议模式——切勿在生产环境中启用自主操作
终端的补丁 / 漏洞积压Vulnerability RemediationIntune + Defender Vuln Mgmt建议模式;通过现有变更控制流程部署补丁
面向领导层的威胁态势简报Threat Intelligence BriefingDefender Threat Intelligence自主模式(只读)
SOC 分析师入职 / 上下文查询Conditional Access / IR partner agents合作伙伴生态系统建议模式——第三方数据路径

经验法则:每个 Agent 都先以建议模式运行 2-4 周。衡量 Agent 判定与人工判定的一致率。只有当相关队列的一致率 > 90% 时,才升级为自主模式。

方法

  1. 先预留容量并确认许可 — 每个 Agent 都会消耗 Security Copilot 计算单位(SCU)。大多数内置 Agent 每个并发工作流需要约 1-2 个 SCU。确认 SCU 承诺量和所属产品许可(例如,Phishing Triage 需要 Defender for Office 365 P2)。缺少其中任一项,Agent 都会显示在 UI 中,但无法执行。 验证:在 Security Copilot → Owner settings → Capacity 中,确认已为计划启用的 Agent 预留足够的 SCU。
  2. 设置 Agent 身份 — 每个 Agent 都有自己的 Entra Agent ID(工作负载身份)。将其视为特权服务主体:使用易于识别的命名(例如 sc-agent-phishingtriage-prod),记录其所有者,将其登记在身份清单中,并启用登录监控。 验证:在 Entra → Enterprise applications 中,确认 Agent 身份具有预期的 API 权限,且没有多余权限。
  3. 遵循最小权限原则 — 内置 Agent 会请求一组 Graph / 产品权限。请检查并移除场景中不需要的任何权限。例如,即使授权流程提供了 Mail.Send,Alert Triage 也不需要它。 验证:Agent 中的测试操作成功;刻意执行超出权限范围的操作(例如,在仅允许分流的情况下发送邮件)会失败。
  4. 按操作配置监督模式 — 每个 Agent 都包含影响范围各不相同的操作。应按操作而非按 Agent 设置模式:
    • Recommendation = Agent 提出建议,由人工批准(对于阻止、删除、重置密码、重置 MFA、更改策略,始终采用此模式)
    • Autonomous = Agent 无需批准即可执行(适用于添加标签、分类、只读信息补充、生成简报) 验证:对测试数据执行不可逆操作时会提示人工批准;可逆操作则无需批准即可继续。
  5. 小范围试点 — 将 Agent 限定在一个团队、一个邮箱、一个站点或一个设备组,试行 2-4 周。衡量:一致率、决策耗时、误报/漏报数量、人工覆盖率。 验证:扩大范围前,试点仪表板显示 Agent 与人工的一致率 >90%。
  6. 接入 SOC 工具 — Agent 活动日志通过 AuditLogs 和 Agent 专用表流入 Defender XDR 和 Sentinel。创建工作簿,跟踪 Agent 决策与人工覆盖情况,以便发现偏差。
  7. 管理 Agent 身份的生命周期 — 停用 Agent(或工作流)时,禁用 Entra Agent ID、撤销其 API 权限,并将其从特权身份清单中移除。超出使用场景仍未停用的 Agent 身份,会成为未来的风险范围。

防护措施

  • 涉及重大影响的操作始终保持人在环路中。 重置密码、重置 MFA、禁用帐户、清除邮件、更改策略、擦除设备——绝不可自主执行。
  • 按照管理特权服务主体的方式管理 Agent 身份。 不要将它们当作可以遗忘的服务帐户。应用条件访问(在支持的情况下)、监控登录、每季度审查 API 权限、轮换任何 Agent 密钥,并审计已同意的权限。
  • 在转为自主执行前衡量一致率。 高流量 Agent 若只有 85% 的准确率,规模化运行时就会成为 15% 的事故制造机。将 90% 或更高设为门槛。
  • 监控 SCU 消耗。 事件激增时,Agent 可能会意外耗尽 SCU 容量;请在 SCU 利用率 > 80% 时设置警报。
  • 不要让多个 Agent 共用同一身份。 每个内置 Agent 都有自己的 Entra Agent ID;不支持合并身份,且会破坏审计链。
  • Agent 提示词可能遭到投毒。 Phishing-Triage 会读取用户提交的邮件内容;请将 Agent 输入视为不可信内容。Microsoft 内置了缓解措施——不要自行添加未经清理的数据源。

常见反模式

  • “第一天就启用自主模式。” 没有准确性的基准;第一次误报 就会造成真正的故障(阻止高管邮箱收发邮件、禁用 VIP 账户)。
  • “为 Agent 身份使用全局管理员权限。” 影响范围灾难性。使用 Agent 的 默认范围限定权限,并进一步收紧。
  • “把 Agent 当作 SOC 分析师。” Agent 是增强能力,而非取代人类。没有人工 审核流程,就会失去能够改进 Agent 的反馈。
  • “忘记禁用已退役的 Agent 身份。” 已停用的 Agent ID 仍留在 Entra 中, 并保留已授予同意的 Graph 权限——是供应链攻击的绝佳目标。
  • “跳过试点。” 全组织推出会暴露特定队列的故障模式,而你本可以在为期 2 周的 试点中发现这一问题。

提示词示例

  • Deploy the Phishing Triage agent in Security Copilot.
  • Which Security Copilot agent should I pilot first for my SOC?
  • How do I supervise an autonomous alert triage agent and set permissions?
  • What permissions does the Conditional Access Optimization agent need?
  • Configure agent identity for an agentic SOC.
  • Measure the accuracy of the Alert Triage agent before going autonomous.

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