Visão geral do feed de fusão da Inteligência aplicada sobre ameaças

Compatível com:

O feed de indicadores do Mandiant Fusion é uma coleção de indicadores de comprometimento (IOCs, na sigla em inglês), incluindo hashes, IPs, domínios e URLs, associados a agentes de ameaças conhecidos, cepas de malware, campanhas ativas e relatórios de inteligência concluídos. Para garantir o valor máximo, o feed também inclui IOCs que a Mandiant Intelligence verificou e validou cuidadosamente em feeds de código aberto, garantindo alta precisão. O processo de curadoria da Mandiant consiste nas seguintes etapas.

  • Resposta a incidentes de linha de frente: os analistas da Mandiant têm acesso direto às ferramentas e técnicas dos invasores ao investigar violações.

  • Pesquisa de ameaças: equipes dedicadas rastreiam autores de ameaças, analisam malware e descobrem infraestruturas de ataque emergentes.

  • Contextualização: os IOCs são mapeados para ameaças e campanhas específicas, o que ajuda a entender e priorizar incidentes.

O feed do Breach Analytics é baseado no Fusion, adicionando indicadores associados a violações novas e emergentes que a Mandiant está investigando ativamente. Ele oferece insights em tempo real sobre as tendências de ataque mais recentes. As regras YARA-L podem usar informações contextuais do feed de fusão da Inteligência de Ameaças Aplicada para melhorar as regras de correspondência de indicadores simples. Ele inclui grupos de ameaças associados, presença de um indicador em um ambiente comprometido ou a pontuação de confiança automatizada de mal-intencionalidade do Mandiant.

Programar regras YARA-L com o feed Fusion

O processo de criação de regras YARA-L usando o Fusion Feed é semelhante à criação de regras YARA-L com outras origens de entidade de contexto. Para mais informações sobre como escrever esse tipo de regra YARA-L, consulte Criar análises com base no contexto.

Seção "Eventos e correspondência"

Para criar uma regra, filtre o gráfico de entidade de contexto selecionado. Neste caso, é o feed Fusion. Em seguida, filtre por um tipo de indicador específico. Por exemplo, FILE Veja um exemplo.

events:
   $context_graph.graph.metadata.product_name = "MANDIANT_FUSION_IOC"
   $context_graph.graph.metadata.vendor_name = "MANDIANT_FUSION_IOC"
   $context_graph.graph.metadata.source_type = "GLOBAL_CONTEXT"
   $context_graph.graph.metadata.entity_type = "FILE"

Assim como nas regras YARA-L que não usam entidades de contexto, é possível adicionar outras condições do evento ou da entidade de contexto na seção events. É possível mesclar um campo da entidade de contexto e do campo de evento da UDM. No exemplo abaixo, a variável marcador de posição ioc é usada para fazer uma união transitiva entre a entidade de contexto e o evento. Essa variável de marcador de posição é usada na seção match para garantir uma correspondência em um período específico.

   $ioc = $context_graph.graph.entity.file.md5
   $ioc = $e1.principal.process.file.md5

match:
   $ioc over 1h

Para mais informações sobre os campos de entidade de contexto que podem ser usados em regras YARA-L, consulte a seção Campos de entidade de contexto do feed Fusion.

Seção de resultado

Continuando com o exemplo anterior, a regra de correspondência de indicador básica é configurada contra hashes de arquivo nos campos das entidades de contexto no campo graph.entity.file.md5 e no campo UDM principal.process.file.md5. Essa regra de correspondência simples pode corresponder a um grande número de eventos. Portanto, é recomendado refinar a correspondência de regras em entidades de contexto que tenham uma inteligência específica de interesse. Por exemplo, isso pode incluir a pontuação de confiança atribuída ao indicador pelo Mandiant, se ele foi encontrado em um ambiente com violação ou a família de malware associada ao indicador. Isso pode ser feito na seção outcome da regra.

 outcome:
   // Extract the Mandiant Automated Intel confidence score of maliciousness
   $confidence_score = max(if($context_graph.graph.metadata.threat.verdict_info.source_provider = "Mandiant Automated Intel", $context_graph.graph.metadata.threat.verdict_info.confidence_score, 0))
   // Extract the status of the indicator as seen in a breached environment
   $breached = max(if($context_graph.graph.metadata.threat.verdict_info.pwn = true, 1, 0))

   // Intermediary outcome variable to combine conditions of intelligence extracted in the previous outcome variables.
   // Return 1 if conditions are met, otherwise return 0.
   $matched_conditions = if($confidence_score >= 80 AND $breached = 1, 1, 0)

Na seção outcome da regra YARA-L, a pontuação de confiança é extraida usando um if statement encapsulado em uma função max. Essa técnica é necessária para regras de vários eventos. A mesma técnica é usada para extrair a variável pwn de verdict_info, que indica se um indicador foi encontrado em um ambiente com violação, conforme identificado pelo Mandiant.

Essas duas variáveis de resultado são combinadas em outra variável matched_conditions, o que permite o uso da lógica encadeada na seção condition.

Seção de condição

A seção condition garante que e1, context_graph e matched_conditions existam e correspondam à condição especificada.

 condition:
   // Ensure $e1, $context_graph and $matched_conditions conditions are met.
   $e1 AND $context_graph AND $matched_conditions = 1

Regra YARA-L completa

Neste ponto, a regra está pronta para uso e deve ficar assim:

rule fusion_feed_example_principal_process_file_md5 {
 meta:
   rule_name = "File Hash - Applied Threat Intelligence"
   description = "Matches file hashes against the Applied Threat Intelligence Fusion Feed."

 events:
   // Filter graph
   $context_graph.graph.metadata.product_name = "MANDIANT_FUSION_IOC"
   $context_graph.graph.metadata.vendor_name = "MANDIANT_FUSION_IOC"
   $context_graph.graph.metadata.entity_type = "FILE"
   $context_graph.graph.metadata.source_type = "GLOBAL_CONTEXT"

   // Do join
   $ioc = $context_graph.graph.entity.file.md5
   $ioc = $e1.principal.process.file.md5

 match:
   $ioc over 1h

 outcome:
   // Extract the Mandiant Automated Intel confidence score of maliciousness
   $confidence_score = max(if($context_graph.graph.metadata.threat.verdict_info.source_provider = "Mandiant Automated Intel", $context_graph.graph.metadata.threat.verdict_info.confidence_score, 0))
   // Extract the status of the indicator as seen in a breached environment
   $breached = max(if($context_graph.graph.metadata.threat.verdict_info.pwn = true, 1, 0))

   // Intermediary outcome variable to combine conditions of intelligence extracted in the previous outcome variables.
   // Return 1 if conditions are met, otherwise return 0.
   $matched_conditions = if($confidence_score >= 80 AND $breached = 1, 1, 0)

 condition:
   // Ensure $e1, $context_graph and $matched_conditions conditions are met.
   $e1 AND $context_graph AND $matched_conditions = 1
}

Campos de entidade de contexto do feed Fusion

É possível usar muitos campos do feed de indicadores do Mandiant Fusion nas regras. Todos esses campos são definidos na lista de campos do modelo de dados unificado. Os campos a seguir são relevantes para priorizar indicadores:

Campo de entidade Valores possíveis
metadata.threat.associations.type MALWARE, THREAT_ACTOR
metadata.threat.associations.name Nome da associação de ameaças
metadata.threat.verdict_info.pwn TRUE, FALSE
metadata.threat.verdict_info.pwn_first_tagged_time.seconds Marcação de tempo (segundos)

Alguns campos têm pares de chave-valor que precisam ser usados em combinação para acessar os valores corretos. Confira um exemplo abaixo.

Campo de entidade 1 Valores Campo de entidade 2 Valores
metadata.threat.verdict_info.source_provider Mandiant Global Intel metadata.threat.verdict_info.global_hits_count Número inteiro
metadata.threat.verdict_info.source_provider Mandiant Global Intel metadata.threat.verdict_info.global_customer_count Número inteiro
metadata.threat.verdict_info.source_provider Mandiant Analyst Intel metadata.threat.verdict_info.confidence_score Número inteiro
metadata.threat.verdict_info.source_provider Mandiant Automated Intel metadata.threat.verdict_info.confidence_score Número inteiro

Na seção outcome de uma regra YARA-L, é possível acessar um valor designado por uma chave específica usando o seguinte comando:

$hit_count = max(if($context_graph.graph.metadata.threat.verdict_info.source_provider = "Mandiant Global Intel", $context_graph.graph.metadata.threat.verdict_info.global_hits_count, 0))

Ao examinar as correspondências de entidades no Google Security Operations, você tem uma visão abrangente dos dados, revelando outros campos que podem ser úteis para avaliar a prioridade e o contexto de um alerta de indicador.

Confira abaixo um exemplo de entidade de contexto do Fusion Feed como ponto de referência inicial.

{
  "metadata": {
    "product_entity_id": "md5--147d19e6-cdae-57bb-b9a1-a8676265fa4c",
    "collected_timestamp": {
      "seconds": "1695165683",
      "nanos": 48000000
    },
    "vendor_name": "MANDIANT_FUSION_IOC",
    "product_name": "MANDIANT_FUSION_IOC",
    "product_version": "1710194393",
    "entity_type": "FILE",
    "creation_timestamp": {
      "seconds": "1710201600"
    },
    "interval": {
      "start_time": {
        "seconds": "1"
      },
      "end_time": {
        "seconds": "253402300799"
      }
    },
    "threat": [
      {
        "category_details": [
          "A phishing email message or the relevant headers from a phishing email."
        ],
        "severity_details": "HIGH",
        "confidence_details": "75",
        "risk_score": 75,
        "first_discovered_time": {
          "seconds": "1683294326"
        },
        "associations": [
          {
            "id": "threat-actor--3e5e6bdf-5b4e-5166-84fa-83045e637f23",
            "type": "THREAT_ACTOR",
            "name": "UNC2633"
          },
          {
            "id": "threat-actor--3e5e6bdf-5b4e-5166-84fa-83045e637f23",
            "country_code": [
              "unknown"
            ],
            "type": "THREAT_ACTOR",
            "name": "UNC2633",
            "description": "UNC2633 is a distribution threat cluster that delivers emails containing malicious attachments or links that lead to malware payloads, primarily QAKBOT, but also SNOWCONE.GZIPLOADER (which leads to ICEDID) and MATANBUCHUS. Historically, UNC2633 has distributed ZIP files containing malicious Excel files that download malware payloads. In early 2023, UNC2633 started distributing OneNote files (.one) that usually led to QAKBOT. It has also leveraged HTML smuggling to distribute ZIP files containing IMG files that contain LNK files and malware payloads.",
            "alias": [
              {
                "name": "TA570 (Proofpoint)"
              }
            ],
            "first_reference_time": {
              "seconds": "1459085092"
            },
            "last_reference_time": {
              "seconds": "1687392000"
            },
            "industries_affected": [
              "Aerospace & Defense",
              "Agriculture",
              "Automotive",
              "Chemicals & Materials",
              "Civil Society & Non-Profits",
              "Construction & Engineering",
              "Education",
              "Energy & Utilities",
              "Financial Services",
              "Governments",
              "Healthcare",
              "Hospitality",
              "Insurance",
              "Legal & Professional Services",
              "Manufacturing",
              "Media & Entertainment",
              "Oil & Gas",
              "Pharmaceuticals",
              "Retail",
              "Technology",
              "Telecommunications",
              "Transportation"
            ]
          }
        ],
        "campaigns": [
          "CAMP.23.007"
        ],
        "last_updated_time": {
          "seconds": "1695165683",
          "nanos": 48000000
        },
        "verdict_info": [
          {
            "source_provider": "Mandiant Automated Intel",
            "confidence_score": 75
          },
          {
            "verdict_type": "ANALYST_VERDICT",
            "confidence_score": 75
          },
          {
            "source_count": 91,
            "response_count": 1,
            "verdict_type": "PROVIDER_ML_VERDICT",
            "malicious_count": 1,
            "ioc_stats": [
              {
                "ioc_stats_type": "MANDIANT_SOURCES",
                "second_level_source": "Knowledge Graph",
                "quality": "HIGH_CONFIDENCE",
                "malicious_count": 1,
                "response_count": 1,
                "source_count": 8
              },
              {
                "ioc_stats_type": "MANDIANT_SOURCES",
                "second_level_source": "Malware Analysis",
                "source_count": 4
              },
              {
                "ioc_stats_type": "MANDIANT_SOURCES",
                "second_level_source": "Spam Monitoring",
                "source_count": 1
              },
              {
                "ioc_stats_type": "THIRD_PARTY_SOURCES",
                "second_level_source": "Crowdsourced Threat Analysis",
                "source_count": 71
              },
              {
                "ioc_stats_type": "THIRD_PARTY_SOURCES",
                "first_level_source": "MISP",
                "second_level_source": "Trusted Software List",
                "source_count": 3
              },
              {
                "ioc_stats_type": "THIRD_PARTY_SOURCES",
                "first_level_source": "Threat Intelligence Feeds",
                "second_level_source": "Digitalside It Hashes",
                "source_count": 1
              },
              {
                "ioc_stats_type": "THIRD_PARTY_SOURCES",
                "first_level_source": "Threat Intelligence Feeds",
                "second_level_source": "Tds Harvester",
                "source_count": 1
              },
              {
                "ioc_stats_type": "THIRD_PARTY_SOURCES",
                "first_level_source": "Threat Intelligence Feeds",
                "second_level_source": "Urlhaus",
                "source_count": 1
              }
            ]
          },
          {
            "source_provider": "Mandiant Analyst Intel",
            "confidence_score": 75,
            "pwn": true,
            "pwn_first_tagged_time": {
              "seconds": "1683911695"
            }
          }
        ],
        "last_discovered_time": {
          "seconds": "1683909854"
        }
      }
    ],
    "source_type": "GLOBAL_CONTEXT",
    "source_labels": [
      {
        "key": "is_scanner",
        "value": "false"
      },
      {
        "key": "osint",
        "value": "false"
      },
      {
        "key": "misp_akamai",
        "value": "false"
      },
...
      {
        "key": "has_pwn",
        "value": "2023-05-12T17:14:55.000+0000"
      }
    ],
    "event_metadata": {
      "id": "\\000\\000\\000\\000\\034Z\\n\\2545\\237\\367\\353\\271\\357\\302\\215t\\330\\275\\237\\000\\000\\000\\000\\007\\000\\000\\000\\206\\000\\000\\000",
      "base_labels": {
        "log_types": [
          "MANDIANT_FUSION_IOC"
        ],
        "allow_scoped_access": true
      }
    }
  },
  "entity": {
    "file": {
      "sha256": "000bc5900dc7a32851e380f418cc178ff0910242ee0561ae37ff424e6d3ec64a",
      "md5": "f0095b0a7480c826095d9ffc9d5d2d8f",
      "sha1": "8101315b9fbbf6a72bddbfe64837d246f4c8b419"
    },
    "labels": [
      {
        "key": "is_scanner",
        "value": "false"
      },
      {
        "key": "osint",
        "value": "false"
      },
      {
        "key": "misp_akamai",
        "value": "false"
      },
...
    ]
  }
}

Condições complexas

Para usar vários campos de uma vez em uma entidade de contexto, combine várias variáveis de resultado para criar uma lógica condicional mais complexa. Para combinar vários campos, crie variáveis de resultado intermediárias. Essas variáveis são combinadas para formar uma nova variável de resultado que pode ser usada na seção condition.

Veja um exemplo.

// Value will be 1 if threat.associations.type = "MALWARE"
// Wrapper max function required for multi-event rules
$is_attributed_malware = max(if($entity_context.graph.metadata.threat.associations.type = "MALWARE", 1, 0))

// Value will be 1 if threat.associations.type = "THREAT_ACTOR"
$is_attributed_actor = max(if($entity_context.graph.metadata.threat.associations.type = "THREAT_ACTOR", 1,0))

// Value will be the sum of the $is_attributed_malware $is_attributed_malware and $is_attributed_actor
$is_attributed = if($is_attributed_malware = 1, 1, 0)
                    +
                    if($is_attributed_actor = 1, 1, 0)

// If the value of $is_attributed is greater than 1, this indicates the indicator has been attributed at least once with the type "MALWARE" or "THREAT_ACTOR"

Nesse caso, duas variáveis de resultado intermediárias, is_attributed_malware e is_attributed_actor, são combinadas em uma variável de resultado is_attributed.

Neste exemplo, os valores de resultado intermediários retornam valores numéricos, o que permite comparações numéricas na nova variável de resultado. Neste exemplo, is_attributed será um valor de 1 ou maior se o indicador tiver pelo menos uma associação de ameaça do tipo MALWARE ou THREAT_ACTOR.

Combinações flexíveis na YARA-L

As mesclagens flexíveis entre IOCs permitem que vários campos do UDM sejam mesclados em uma entidade de contexto. Isso reduz o número de regras necessárias se vários campos do UDM forem agrupados com entidades de contexto.

Confira a seguir um exemplo de seção event que usa junções flexíveis para vários campos do UDM.

  events:
    // Filter graph
    $mandiant.graph.metadata.product_name = "MANDIANT_FUSION_IOC"
    $mandiant.graph.metadata.vendor_name = "MANDIANT_FUSION_IOC"
    $mandiant.graph.metadata.entity_type = "FILE"
    $mandiant.graph.metadata.source_type = "GLOBAL_CONTEXT"

    $mandiant.graph.entity.file.md5 = strings.coalesce($e.target.process.file.md5, $e.target.process.file.md5) OR
    $mandiant.graph.entity.file.md5 = strings.coalesce($e.principal.process.file.md5, $e.principal.process.file.md5)