Detect unauthorized SaaS and cloud service usage (shadow IT) by parsing proxy access logs, DNS query logs, and firewall/netflow data with Python pandas to aggregate traffic by domain, classify domains against known SaaS categories, and score risk by data volume and user count. Use when auditing an organization for unsanctioned cloud/SaaS usage or generating a shadow IT discovery report with remediation recommendations.
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mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills☆ 3.4万2026年8月31日 更新
Detect unauthorized SaaS and cloud service usage (shadow IT) by analyzing proxy logs, DNS query logs, and netflow data using Python pandas for traffic pattern analysis and domain classification.
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andycungkrinx91/konoha☆ 92026年10月9日 更新
tespit etmeunauthorized SaaS and cloud service usage (shadow IT) by analyzing proxy logs, DNS query logs, and netflow data using Python pandas for traffic pattern analysis and domain classification.
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MustafaKemal0146/fetih☆ 52026年10月11日 更新
Detect unauthorized SaaS and cloud service usage (shadow IT) by analyzing proxy logs, DNS query logs, and netflow data using Python pandas for traffic pattern analysis and domain classification.
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micsapp/micstec-skills☆ 42026年3月20日 更新
Detect unauthorized SaaS and cloud service usage (shadow IT) by analyzing proxy logs, DNS query logs, and netflow data using Python pandas for traffic pattern analysis and domain classification.
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aniket2348823/Vul-Agent☆ 22026年6月9日 更新