Dikembangkan dalam Rust agar aman terhadap memori dan cepat.
Dukungan multi-thread yang memberikan peningkatan kecepatan hingga 5x.
Membuat timeline tunggal yang mudah dianalisis untuk investigasi forensik dan respons insiden.
Threat hunting berdasarkan signature IoC yang ditulis dalam aturan hayabusa berbasis YML yang mudah dibaca/dibuat/diedit.
Dukungan aturan Sigma untuk mengonversi aturan sigma menjadi aturan hayabusa.
Saat ini mendukung aturan sigma terbanyak dibandingkan tool serupa lainnya dan bahkan mendukung aturan count serta aggregator baru seperti |equalsfield dan |endswithfield.
Metrik komputer. (Berguna untuk memfilter masuk/keluar komputer tertentu dengan jumlah event yang besar.)
Metrik Event ID. (Berguna untuk mendapatkan gambaran jenis-jenis event yang ada dan untuk menyetel pengaturan log Anda.)
Konfigurasi penyetelan aturan dengan mengecualikan aturan yang tidak diperlukan atau berisik.
Pemetaan taktik MITRE ATT&CK.
Penyetelan level aturan.
Membuat daftar kata kunci pivot unik untuk mengidentifikasi pengguna, hostname, proses, dll. yang abnormal dengan cepat serta mengorelasikan event.
Mengeluarkan semua field untuk investigasi yang lebih menyeluruh.
Ringkasan logon yang berhasil dan gagal.
Threat hunting dan DFIR skala perusahaan pada semua endpoint dengan Velociraptor.
Output ke CSV, JSON/JSONL dan Laporan Ringkasan HTML.
Pembaruan aturan Sigma harian.
Dukungan untuk input log berformat JSON.
Normalisasi field log. (Mengonversi beberapa field dengan konvensi penamaan yang berbeda menjadi nama field yang sama.)
Pengayaan log dengan menambahkan informasi GeoIP (ASN, kota, negara) ke alamat IP.
Mencari semua event untuk kata kunci atau regular expression.
Pemetaan data field. (Contoh: 0xc0000234 -> ACCOUNT LOCKED)
Carving record evtx dari slack space evtx.
Deduplikasi event saat output. (Berguna ketika recovery record diaktifkan atau ketika Anda menyertakan file evtx cadangan, file evtx dari VSS, dll.)
Wizard pengaturan scan untuk membantu memilih aturan mana yang akan diaktifkan dengan lebih mudah. (Untuk mengurangi false positive, dll.)
Parsing dan ekstraksi field log PowerShell classic.
Penggunaan memori yang rendah. (Catatan: ini dimungkinkan dengan tidak mengurutkan hasil. Terbaik untuk dijalankan pada agen atau big data.)
Pemfilteran pada Channel dan Rule untuk performa yang paling efisien.
Mendeteksi, mengekstrak, dan mendekode string Base64 yang ditemukan dalam log.
Penyesuaian level alert berdasarkan sistem kritis.