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Feast is an open-source feature store for machine learning that provides a central platform for defining, storing, and serving features across both training and inference workflows. It operates as a declarative system where feature definitions are written as code in Python files, synchronized to a central registry, and made available for low-latency online retrieval or point-in-time correct historical joins for training datasets. The project abstracts storage behind a pluggable architecture, allowing offline and online backends to be swapped without changing retrieval logic, and coordinates ma

ThreatHunter-Playbook ist ein strukturiertes Framework zur Verwaltung von Threat-Hunting-Playbooks, Detection-Engineering-Workflows und der Modellierung von Angreifer-Methoden. Es bietet ein System zur Organisation von Verhaltensmustern und Erkennungsregeln in taktischen Gruppen, um Hypothesen für die Sicherheitsüberwachung zu entwickeln. Das Projekt bietet eine interaktive Sicherheits-Notebook-Umgebung, die Analysen und Validierungsabfragen kombiniert, um Bedrohungshypothesen gegen Telemetrie-Datensätze zu testen. Es enthält ein Mapping-Tool zur Organisation dieser Muster basierend auf dem MITRE ATT&CK-Sicherheitsframework. Das Framework deckt den gesamten Threat-Hunt-Lebenszyklus ab, einschließlich formalisierter Planungs- und Berichtszyklen. Es ermöglicht die Entwicklung von Detection Engineering, indem erwartete System-Logs und Ereignisdaten mit der tatsächlichen Telemetrie der Umgebung abgeglichen werden, um Sicherheitshypothesen zu validieren.