Crea estadísticas adaptadas al contexto

Google Security Operations te permite ver la telemetría, el contexto de la entidad, las relaciones y las vulnerabilidades como una sola detección dentro de tu cuenta de Google Security Operations. Proporciona contextualización de entidades para permitirte comprender los patrones de comportamiento en telemetría y el contexto de las entidades afectadas a partir de esos patrones.

Ejemplos:

  • Mostrar los permisos de una cuenta en la que se intenta acceder de forma forzada
  • La importancia de los datos alojados en un recurso que también es la fuente de la actividad de red saliente.

Los clientes pueden usar esta contextualización para el filtrado de detección, la priorización heurística de alertas, la clasificación y la investigación.

Los analistas de seguridad y los ingenieros de detección suelen trabajar para elaborar una detección en un patrón básico de telemetría de eventos (una conexión de red saliente), lo que crea numerosas detecciones para que sus analistas las clasifiquen. Los analistas intentan hacer una comprensión de lo que sucedió que desencadenó la alerta y cuán significativa es la amenaza.

El análisis adaptado al contexto incorpora capacidades avanzadas de enriquecimiento de manera anticipada en el flujo de trabajo de la creación y ejecución de la detección, lo que te permite proporcionar las siguientes capacidades adicionales:

  • Poner a disposición el contexto relevante para la calificación de riesgo contextual basada en heurísticas de las detecciones en el momento de la ejecución de la detección y no en la etapa de clasificación humana
  • Reducir el tiempo dedicado a la priorización y reunir manualmente información de distintos sistemas de seguridad de TI (consolas de EDR, registros de firewall/proxy, contexto de IAM y CMDB, resultados de análisis de vulnerabilidades)
  • Permitiendo que los analistas y los ingenieros de detección filtren grupos completos de amenazas que se esperan o representan poco o ningún peligro para la empresa (pruebas de malware en un entorno de zona de pruebas, vulnerabilidades y actividad anómala en una red de desarrollo sin datos o acceso sensibles, y mucho más)

Cómo escribir reglas para obtener estadísticas contextuales

Puedes usar las reglas de Detection Engine para buscar datos del contexto de la entidad en tu cuenta de Google Security Operations.

Para buscar datos de contexto de la entidad, completa lo siguiente:

  1. Especifica una fuente mediante el udm o la entidad.

    $eventname.[<source>].field1.field2 Para el contexto de una entidad, <source> es “graph”. Para un evento UDM, <source> es "udm". Si se omite, <source> se establece de forma predeterminada en udm.

  2. Especifica los datos de la entidad:

    $e1.graph.entity.hostname = "my-hostname"

    $e1.graph.entity.relations.relationship = "OWNS"

  3. Especificar los datos de eventos de UDM Las siguientes instrucciones son equivalentes.

    $e1.udm.principal.asset_id = "my_asset_id"

    $e1.principal.asset_id = "my_asset_id"

Puedes crear muchos de los mismos tipos de reglas para los contextos de entidades que lo harías para eventos de UDM, incluidas las siguientes:

  • Varias reglas de eventos

  • Comparación de contextos de entidades con otros contextos de entidades

  • Comparación de contextos de entidades con eventos de UDM

  • Campos repetidos en contextos de entidades

  • Ventanas deslizantes

  • Cómo calcular una puntuación de riesgo para detecciones

A diferencia de un evento de UDM, el contexto de una entidad no tiene una marca de tiempo específica. Cada registro de contexto de entidad tiene un intervalo de tiempo, entity.metadata.interval, durante el cual el contexto de la entidad es válido. Este intervalo de tiempo puede no ser un límite diario y puede ser de cualquier duración.

Un evento UDM se correlacionará con un registro de contexto de entidad solo cuando la marca de tiempo del evento de UDM se encuentre dentro del intervalo de tiempo del registro del contexto de la entidad. Si no se cumple esta condición, la UDM y la entidad no se evalúan para detectar detecciones. El motor de detección aplica esto de forma implícita y no necesitas especificarlo como condición en una regla.

  • Cuando se comparan eventos de UDM con el contexto de una entidad mediante un sistema de ventanas, un contexto de entidad representa un valor constante en una ventana especificada.
  • Si hay buckets de días adyacentes en los que el contexto de la entidad cambia su valor, Google Security Operations intenta establecer una coincidencia con todos los valores del contexto de la entidad y muestra todas las coincidencias que se encuentren.

Ejemplos de reglas

Busca entidades con contexto de administrador

La siguiente regla busca entidades que también estén vinculadas a privilegios de administrador. Busca momentos en los que una persona con privilegios de administrador intentó acceder al sistema o salir de él.

rule LoginLogout {
  meta:
  events:
    ($log_inout.metadata.event_type = "USER_LOGIN" or  $log_inout.metadata.event_type = "USER_LOGOUT")
    $log_inout.principal.user.user_display_name = $user

    $context.graph.entity.user.user_display_name = $user
    $context.graph.entity.resource.attribute.roles.type = "ADMINISTRATOR"

  match:
    $user over 2m

  condition:
    $log_inout and $context
}

Ejemplo de ventana deslizante

El siguiente ejemplo de ventana deslizante es válido.

rule Detection {
  meta:
  events:
    $e1.graph.entity.hostname = $host
    $e2.udm.principal.hostname = $host

  match:
    // Using e2 (a UDM event) as a pivot.
    $host over 3h after $e2

  condition:
    $e1 and $e2
}

Ejemplo de ventana deslizante no válida

El siguiente ejemplo de ventana deslizante no es válido. El contexto de la entidad no se puede usar como una tabla dinámica para una ventana deslizante.

rule Detection {
  meta:
  events:
    $e1.graph.entity.hostname = $host
    $e2.udm.principal.hostname = $host

  match:
    // Attempting to use $e1 (an entity context) as a pivot. Invalid.
    $host over 3h after $e1

  condition:
    $e1 and $e2
}

Ejemplo de acceso con la sección de resultados

En el siguiente ejemplo, se usa la sección outcome para calcular una puntuación de riesgo para la detección.

rule Detection {
  meta:
  events:
    $auth.metadata.event_type = "USER_LOGIN"
    $auth.metadata.vendor_name = "Acme"
    $auth.metadata.product_name = "Acme SSO"
    $auth.target.user.userid = $user
    $auth.target.user.termination_date.seconds > 0

    $auth.metadata.event_timestamp.seconds >
       $context.graph.entity.user.termination_date.seconds

    $context.graph.metadata.vendor_name = "Microsoft"
    $context.graph.metadata.product_name = "Azure Active Directory"
    $context.graph.metadata.entity_type = "USER"
    $context.graph.entity.user.userid = $user
    $context.graph.entity.user.termination_date.seconds > 0

  match:
    $user over 15m

  outcome:
    $risk_score = max(
        if ( $auth.metadata.event_type = "USER_LOGIN", 50) +
        if (
            $context.graph.entity.user.title = "Remote" nocase or
            $context.graph.entity.user.title = "Temp" nocase or
            $context.graph.entity.user.title = "Vendor" nocase, 40) +
        if ( $context.graph.entity.user.title = "Legal" nocase, 10)
    )

  condition:
    $auth and $context
}

Ejemplo de lanzamiento de un proceso sospechoso

En el siguiente ejemplo, se evalúan los datos del proceso de eventos de UDM según los datos del contexto de IOC almacenados como un contexto de entidad.

rule ProcessLaunch {
  meta:
  events:
    $ioc.graph.metadata.vendor_name = "ACME"
    $ioc.graph.metadata.product_name = "IOCs"
    $ioc.graph.metadata.entity_type = "FILE"
    $ioc.graph.entity.file.sha256 = $hash

    $process.metadata.event_type = "PROCESS_LAUNCH"
    $process.principal.hostname = $hostname
    (
        not $process.target.process.file.sha256 = "" and
        $process.target.process.file.sha256 = $hash
    )

  match:
    $hash over 15m

  condition:
    $ioc and $process
}

Calificadores adicionales para el contexto de la entidad

Para crear una variable de evento que utilice un contexto de entidad, debes proporcionar un <source> después del nombre del evento. El <source> debe ser graph.

El siguiente patrón hace referencia al contexto de una entidad:

  • $e.graph.entity.hostname

Ten en cuenta que existen dos métodos equivalentes para hacer referencia a un evento de UDM:

  • $u.udm.principal.asset_id
  • $u.principal.asset_id

Puedes combinar todos estos calificadores en el texto de la regla. También puedes usar diferentes calificadores para el mismo evento.

Sección de resultados

El motor de detección admite una sección outcome que te permite derivar más información a partir de una regla. La lógica definida en la sección outcome se evalúa en función de cada detección. Si una regla genera N detecciones, cada una de las N detecciones puede generar un conjunto diferente de resultados.

Puedes encontrar una regla de ejemplo que usa la sección outcome aquí.

Puedes encontrar información detallada sobre el uso y la sintaxis de una sección de outcome en esta sección.

Sección de resultados y detección de anulación de duplicación / agrupación de detección

Para las reglas con una sección de coincidencia, recuerda que las detecciones se “agrupan” por las variables de coincidencia. Esto provoca que se anule la duplicación de las detecciones, de modo que se muestre una fila para cada conjunto único de variables de coincidencia y período.

Las variables de resultado se ignoran cuando se realiza esta anulación de duplicación. Por lo tanto, si hay dos detecciones diferentes con los mismos valores para las variables de coincidencia y la ventana de tiempo, pero con valores diferentes para las variables de resultado, se anulará la duplicación de estas y solo verás una detección. Esto puede ocurrir cuando, por ejemplo, se creó una detección debido a datos tardíos. Aquí hay un ejemplo que ilustra este caso.

rule ExampleOutcomeRule {
  ...
  match:
    $hostname over <some window>
  outcome:
    $risk_score = <some logic here>
  ...
}

Esta regla da como resultado las siguientes coincidencias:

Detección 1: nombre de host: nombre de host de prueba período: [t1, t2] “puntuación_de_riesgo: 10”

Detección 2: nombre de host: nombre de host de prueba Período: [t1, t2] score_puntuación: 73

Debido a que las variables de coincidencia y el período son iguales para la Detección 1 y la Detección 2, se anula la duplicación de estos y solo verás una detección, aunque la variable de resultado, lead_score, es diferente.

¿Qué sigue?

Para obtener información sobre cómo Google Security Operations transfiere datos contextuales y enriquece las entidades, consulta Cómo Google Security Operations enriquece los datos de eventos y de entidades