Usa datos enriquecidos en el contexto en reglas

Para permitir a los analistas de seguridad durante una investigación, Google Security Operations de diferentes fuentes, realiza análisis de los datos transferidos y proporciona contexto adicional sobre los artefactos en el entorno de un cliente. Esta proporciona ejemplos de cómo los analistas pueden usar datos enriquecidos contextualmente en las reglas de Detection Engine.

Para obtener más información sobre el enriquecimiento de datos, consulta Cómo Google Security Operations enriquece los datos de eventos y entidades.

Usa campos enriquecidos de prevalencia en las reglas

En los siguientes ejemplos, se muestra cómo usar el modelo de valores enriquecidos en Detection Engine. Como referencia, consulta la lista de campos enriquecidos relacionados con la prevalencia.

Identifica el acceso al dominio de baja prevalencia

Esta regla de detección genera un evento de detección, no una alerta de detección, cuando se encuentra una coincidencia. Se usa principalmente como indicador secundario cuando investigar un activo. Por ejemplo, hay otras alertas de gravedad más alta que activaron un incidente.

$enrichment.graph.metadata.entity_type = "FILE"
$enrichment.graph.metadata.product_name = "VirusTotal Relationships"
$enrichment.graph.metadata.vendor_name = "VirusTotal"

Consulta Cómo agregar un filtro de tipos de eventos. para obtener más información sobre cómo agregar un filtro para mejorar el rendimiento de la regla.

Para obtener información sobre cada tipo de enriquecimiento, consulta Cómo Google Security Operations enriquece los datos de eventos y entidades.

Nota: Google Security Operations realiza una visualización de cinco días cuando crea datos del contexto de la entidad. Esto controla los datos tardíos y crea un tiempo implícito de permanencia en los datos del contexto de la entidad si se omite el end_time de entity.metatdata.interval. Por ejemplo, si almacenas un registro de contexto de entidad con un interval.start_time el 1 de mayo y con el interval.end_time omitido, el registro se almacena del 1 al 5 de mayo, inclusive. El registro dejará de ser visible a partir del 6 de mayo.

Usa campos enriquecidos de prevalencia en las reglas

En los siguientes ejemplos, se muestra cómo usar el modelo de valores enriquecidos en Detection Engine. Como referencia, consulta la lista de campos enriquecidos relacionados con la prevalencia.

Identifica el acceso a dominios con puntuación de prevalencia baja

Esta regla se puede usar para detectar el acceso a dominios con una puntuación de prevalencia baja. Para que sea eficaz, debe existir un modelo de referencia de puntuaciones de prevalencia para los artefactos. El En el siguiente ejemplo, se usan listas de referencia para ajustar el resultado y se aplica una umbral de prevalencia.

Nota: Las estadísticas de prevalencia de cada entidad se almacenan en un contextual que puede usar Detection Engine, pero que no se muestra en Vistas o búsquedas de Google Security Operations.

rule network_prevalence_low_prevalence_domain_access {
  meta:
    author = "Google Security Operations"
    description = "Detects access to a low prevalence domain. Requires baseline of prevalence be in place for effective deployment."
    severity = "LOW"

  events:
        $e.metadata.event_type = "NETWORK_HTTP"
        $e.principal.ip = $ip

        // filter out URLs with RFC 1918 IP addresses, i.e., internal assets
        not re.regex($e.target.hostname, `(127(?:\.(25[0-5]|2[0-4][0-9]|[01]?[0-9][0-9]?)){3}$)|(10(?:\.(25[0-5]|2[0-4][0-9]|[01]?[0-9][0-9]?)){3}$)|(192\.168(?:\.(25[0-5]|2[0-4][0-9]|[01]?[0-9][0-9]?)){2}$)|(172\.(?:1[6-9]|2\d|3[0-1])(?:\.(25[0-5]|2[0-4][0-9]|[01]?[0-9][0-9]?)){2})`)

        // used an explicit exclusion reference list
        not $e.target.hostname in %exclusion_network_prevalence_low_prevalence_domain_access

        // only match valid FQDN, filter out background non-routable noise
        re.regex($e.target.hostname, `(?:[a-z0-9](?:[a-z0-9-]{0,61}[a-z0-9])?\.)+[a-z0-9][a-z0-9-]{0,61}[a-z0-9]`)

        $domainName = $e.target.hostname

        //join event ($e) to entity graph ($d)
        $e.target.hostname = $d.graph.entity.domain.name

        $d.graph.metadata.entity_type = "DOMAIN_NAME"

        // tune prevalence as fits your results
        $d.graph.entity.domain.prevalence.rolling_max > 0
        $d.graph.entity.domain.prevalence.rolling_max <= 10

  match:
        $ip over 1h

  outcome:
    $risk_score = max(
        // increment risk score based upon rolling_max prevalence
        if ( $d.graph.entity.domain.prevalence.rolling_max >= 10, 10) +
        if ( $d.graph.entity.domain.prevalence.rolling_max >= 2 and $d.graph.entity.domain.prevalence.rolling_max <= 9 , 20) +
        if ( $d.graph.entity.domain.prevalence.rolling_max = 1, 30)
    )

    $domain_list = array_distinct($domainName)
    $domain_count = count_distinct($domainName)

  condition:
    $e and #d > 10
}

Identifica dominios de baja prevalencia con una coincidencia de IOC

Esta regla de detección genera una alerta de detección y proporciona una de coincidencia que compara un dominio de baja prevalencia que también es un IOC conocido.

rule network_prevalence_uncommon_domain_ioc_match {

  meta:
    author = "Google Security Operations"
    description = "Lookup Network DNS queries against Entity Graph for low prevalence domains with a matching IOC entry."
    severity = "MEDIUM"

  events:
    $e.metadata.event_type = "NETWORK_DNS"
    $e.network.dns.questions.name = $hostname

    //only match FQDNs, e.g., exclude chrome dns access tests and other internal hosts
    $e.network.dns.questions.name = /(?:[a-z0-9](?:[a-z0-9-]{0,61}[a-z0-9])?\.)+[a-z0-9][a-z0-9-]{0,61}[a-z0-9]/

    //prevalence entity graph lookup
    $p.graph.metadata.entity_type = "DOMAIN_NAME"
    $p.graph.entity.domain.prevalence.rolling_max > 0
    $p.graph.entity.domain.prevalence.rolling_max <= 3
    $p.graph.entity.domain.name = $hostname

    //ioc entity graph lookup
    $i.graph.metadata.vendor_name = "ET_PRO_IOC"
    $i.graph.metadata.entity_type = "DOMAIN_NAME"
    $i.graph.entity.hostname = $hostname

  match:
    $hostname over 10m

  outcome:
    $risk_score = max(
        //increment risk score based upon rolling_max prevalence
        if ( $p.graph.entity.domain.prevalence.rolling_max = 3, 50) +
        if ( $p.graph.entity.domain.prevalence.rolling_max = 2, 70) +
        if ( $p.graph.entity.domain.prevalence.rolling_max = 1, 90)
    )

  condition:
    $e and $p and $i
}

Cómo usar la primera vez que se detectó una entidad en una regla

Puedes escribir reglas que incluyan los campos first_seen_time o last_seen_time de los registros de entidades.

Los campos first_seen_time y last_seen_time se propagan con entidades que describen un dominio, una dirección IP y un archivo (hash). Para entidades que describen a un usuario o el recurso, solo se propaga el campo first_seen_time. Estos valores no son para entidades que describen otros tipos, como un grupo o un recurso.

Para obtener una lista de los campos de UDM que se propagaron, consulta Calcula el momento en que se vieron por primera y última vez las entidades.

En este ejemplo, se muestra cómo usar first_seen_time en una regla:

rule first_seen_data_exfil {
    meta:
        author = "Google Security Operations"
        description = "Example usage first_seen data"
        severity = "LOW"

    events:
        $first_access.metadata.event_type = "NETWORK_HTTP"
        $ip = $first_access.principal.ip

        // Join first_access event with entity graph to use first/last seen data.
        $ip = $first_last_seen.graph.entity.ip
        $first_last_seen.graph.metadata.entity_type = "IP_ADDRESS"

        // Check that the first_access UDM event is the first_seen occurrence in the enterprise.
        $first_last_seen.graph.entity.artifact.first_seen_time.seconds = $first_access.metadata.event_timestamp.seconds
        $first_last_seen.graph.entity.artifact.first_seen_time.nanos   = $first_access.metadata.event_timestamp.nanos

        // Check for another access event that appears shortly after the first_seen event,
        // where lots of data is being sent.
        $next_access_data_exfil.metadata.event_type = "NETWORK_CONNECTION"
        // Next access event goes to the same IP as the first.
        $next_access_data_exfil.principal.ip = $ip

        // Next access occurs within 60 seconds after first access.
        $next_access_data_exfil.metadata.event_timestamp.seconds > $first_access.metadata.event_timestamp.seconds
        60 > $next_access_data_exfil.metadata.event_timestamp.seconds  - $first_access.metadata.event_timestamp.seconds

        // Lots of data is being sent over the next access event.
        $next_access_data_exfil.network.sent_bytes > 10 * 1024 * 1024 * 1024 // 10GB

        // Extract hostname of next access event, for match section.
        $hostname = $next_access_data_exfil.principal.hostname

    match:
        $hostname over 1h

    condition:
        $first_access and $next_access_data_exfil and $first_last_seen
}

Usa campos enriquecidos con ubicación geográfica en las reglas

Los campos de UDM que almacenan datos enriquecidos con ubicación geográfica se pueden usar en las reglas de Detection Engine. Para ver una lista de los campos de UDM que se propagaron, consulta Enriquece los eventos con datos de ubicación geográfica.

En el siguiente ejemplo, se muestra cómo detectar si una entidad de usuario se está autenticando de varios estados distintos.

rule geoip_user_login_multiple_states_within_1d {

  meta:
    author = "Google Security Operations"
    description = "Detect multiple authentication attempts from multiple distinct locations using geolocation-enriched UDM fields."
    severity = "INFORMATIONAL"

  events:
    $geoip.metadata.event_type = "USER_LOGIN"
    (
      $geoip.metadata.vendor_name = "Google Workspace" or
      $geoip.metadata.vendor_name = "Google Cloud Platform"
    )
    /* optionally, detect distinct locations at a country */
    (
      $geoip.principal.ip_geo_artifact.location.country_or_region != "" and
      $geoip.principal.ip_geo_artifact.location.country_or_region = $country
    )
    (
      $geoip.principal.ip_geo_artifact.location.state != "" and
      $geoip.principal.ip_geo_artifact.location.state = $state
    )

    $geoip.target.user.email_addresses = $user

  match:
    $user over 1d

  condition:
    $geoip and #state > 1
}

Usa los campos enriquecidos de la Navegación segura en las reglas

Google Security Operations transfiere datos de listas de amenazas relacionadas con hashes de archivos. Esta información enriquecida se almacena como entidades en Google Security Operations.

Para ver una lista de los campos de UDM que se propagaron, consulta Enriquece las entidades con información de las listas de amenazas de la Navegación segura.

Puedes crear reglas de Detection Engine para identificar coincidencias con entidades transferidos desde la Navegación segura. El siguiente es un ejemplo de Detection Engine, que consulta esta información enriquecida para crear estadísticas adaptadas al contexto.

rule safe_browsing_file_execution {
    meta:
        author = "Google Security Operations"
        description = "Example usage of Safe Browsing data, to detect execution of a file that's been deemed malicious"
        severity = "LOW"

    events:
        // find a process launch event, match on hostname
        $execution.metadata.event_type = "PROCESS_LAUNCH"
        $execution.principal.hostname = $hostname

        // join execution event with Safe Browsing graph
        $sb.graph.entity.file.sha256 = $execution.target.process.file.sha256

        // look for files deemed malicious
        $sb.graph.metadata.entity_type = "FILE"
        $sb.graph.metadata.threat.severity = "CRITICAL"
        $sb.graph.metadata.product_name = "Google Safe Browsing"
        $sb.graph.metadata.source_type = "GLOBAL_CONTEXT"

    match:
        $hostname over 1h

    condition:
        $execution and $sb
}

Cómo usar los campos enriquecidos de WHOIS en una regla

Puedes escribir reglas que busquen campos enriquecidos de WHOIS en entidades que representan un dominio. Estas entidades tienen el campo entity.metadata.entity_type Se establece en DOMAIN_NAME. Para ver una lista de los campos de UDM que se propagaron, consulta Enriquece las entidades con datos de WHOIS.

La siguiente es una regla de ejemplo que muestra cómo hacerlo. Esta regla incluye los Los siguientes campos de filtro de la sección events para ayudar a optimizar el rendimiento de la regla.

$whois.graph.metadata.entity_type = "DOMAIN_NAME"
$whois.graph.metadata.product_name = "WHOISXMLAPI Simple Whois"
$whois.graph.metadata.vendor_name = "WHOIS"

rule whois_expired_domain_executable_download {
 meta:
   author = "Google Security Operations"
   description = "Example usage of WHOIS data, detecting an executable file download from a domain that's recently expired"
   severity = "LOW"

 events:
        $access.metadata.event_type = "NETWORK_HTTP"
        $hostname = $access.principal.hostname

        // join access event to entity graph to use WHOIS data
        $whois.graph.entity.domain.name = $access.target.hostname

        // use WHOIS data to look for expired domains
        $whois.graph.metadata.entity_type = "DOMAIN_NAME"
        $whois.graph.metadata.product_name = "WHOISXMLAPI Simple Whois"
        $whois.graph.metadata.vendor_name = "WHOIS"
        $whois.graph.entity.domain.expiration_time.seconds < $access.metadata.event_timestamp.seconds

        // join access event with executable file creation event by principal hostname
        $creation.principal.hostname = $access.principal.hostname
        $creation.metadata.event_type = "FILE_CREATION"
        $creation.target.file.full_path = /exe/ nocase

        // file creation comes after expired domain access
        $creation.metadata.event_timestamp.seconds >
           $access.metadata.event_timestamp.seconds

   match:
       $hostname over 1h

 condition:
        $access and $whois and $creation
}

Consulta los datos de Google Cloud Threat Intelligence

Google Security Operations transfiere datos de Google Cloud Threat Intelligence (GCTI) fuentes de datos que te proporcionan información contextual que puedes utilizar cuando investigar la actividad en tu entorno. Puedes consultar las siguientes fuentes de datos:

• Nodos de salida de Tor de GCTI
• Objetos binarios benignos de GCTI
• Herramientas de acceso remoto de GCTI

Para obtener una descripción de estos feeds de amenazas y todos los campos completados, consulta Transferir y almacenar datos de Google Cloud Threat Intelligence.

En este documento, el marcador de posición <variable_name> representa el nombre único de la variable. que se usa en una regla para identificar un registro UDM.

Direcciones IP del nodo de salida de Tor de consulta

La siguiente regla de ejemplo muestra una detección cuando una NETWORK_CONNECTION evento contiene una dirección IP almacenada en el campo target.ip que también se encuentra en la fuente de datos Tor Exit Nodes de GCTI. Asegúrate de incluir el <variable_name>.graph.metadata.threat.threat_feed_name, <variable_name>.graph.metadata.vendor_name, y <variable_name>.graph.metadata.product_name en la regla.

Esta es una fuente de datos temporizados. Los eventos coincidirán con la instantánea de la fuente de datos en en ese momento.

rule gcti_tor_exit_nodes {
  meta:
    author = "Google Cloud Threat Intelligence"
    description = "Alert on known Tor exit nodes."
    severity = "High"

  events:
    // Event
    $e.metadata.event_type = "NETWORK_CONNECTION"
    $e.target.ip = $tor_ip

    // Tor IP search in GCTI Feed
    $tor.graph.entity.artifact.ip = $tor_ip
    $tor.graph.metadata.entity_type = "IP_ADDRESS"
    $tor.graph.metadata.threat.threat_feed_name = "Tor Exit Nodes"
    $tor.graph.metadata.source_type = "GLOBAL_CONTEXT"
    $tor.graph.metadata.vendor_name = "Google Cloud Threat Intelligence"
    $tor.graph.metadata.product_name = "GCTI Feed"

  match:
    $tor_ip over 1h

  outcome:
    $tor_ips = array_distinct($tor_ip)
    $tor_geoip_country = array_distinct($e.target.ip_geo_artifact.location.country_or_region)
    $tor_geoip_state = array_distinct($e.target.ip_geo_artifact.location.state)

  condition:
    $e and $tor
}

Consulta archivos de sistemas operativos benignos

La siguiente regla de ejemplo combina las fuentes de datos Benign Binaries y Tor Exit Nodes para mostrar una alerta cuando un objeto binario benigno se comunica con un nodo de salida Tor. La regla calcula una puntuación de riesgo con los datos de ubicación geográfica que enriqueció Google Security Operations usando la dirección IP de destino. Asegúrate de incluir el <variable_name>.graph.metadata.vendor_name, <variable_name>.graph.metadata.product_name, y <variable_name>.graph.metadata.threat.threat_feed_name para Benign Binaries y Tor Exit Nodes fuentes de datos de la regla.

Esta es una fuente de datos atemporal. Los eventos siempre coincidirán con la instantánea más reciente de la fuente de datos, independientemente del tiempo.

rule gcti_benign_binaries_contacts_tor_exit_node {
 meta:
   author = "Google Cloud Threat Intelligence"
   description = "Alert on Benign Binary contacting a Tor IP address."
   severity = "High"

 events:
   // Event
   $e.metadata.event_type = "NETWORK_CONNECTION"
   $e.principal.process.file.sha256 = $benign_hash
   $e.target.ip = $ip
   $e.principal.hostname = $hostname

   // Benign File search in GCTI Feed
   $benign.graph.entity.file.sha256 = $benign_hash
   $benign.graph.metadata.entity_type = "FILE"
   $benign.graph.metadata.threat.threat_feed_name = "Benign Binaries"
   $benign.graph.metadata.source_type = "GLOBAL_CONTEXT"
   $benign.graph.metadata.vendor_name = "Google Cloud Threat Intelligence"
   $benign.graph.metadata.product_name = "GCTI Feed"

   // Tor IP search in GCTI Feed
   $tor.graph.entity.artifact.ip = $ip
   $tor.graph.metadata.entity_type = "IP_ADDRESS"
   $tor.graph.metadata.threat.threat_feed_name = "Tor Exit Nodes"
   $tor.graph.metadata.source_type = "GLOBAL_CONTEXT"
   $tor.graph.metadata.vendor_name = "Google Cloud Threat Intelligence"
   $tor.graph.metadata.product_name = "GCTI Feed"

 match:
   $hostname over 1h

 outcome:
   $risk_score = max(
       if($tor.graph.metadata.threat.confidence = "HIGH_CONFIDENCE", 70) +
       // Unauthorized target geographies
       if($e.target.ip_geo_artifact.location.country_or_region = "Cuba", 20) +
       if($e.target.ip_geo_artifact.location.country_or_region = "Iran", 20) +
       if($e.target.ip_geo_artifact.location.country_or_region = "North Korea", 20) +
       if($e.target.ip_geo_artifact.location.country_or_region = "Russia", 20) +
       if($e.target.ip_geo_artifact.location.country_or_region = "Syria", 20)
   )
   $benign_hashes = array_distinct($benign_hash)
   $benign_files = array_distinct($e.principal.process.file.full_path)
   $tor_ips = array_distinct($ip)
   $tor_geoip_country = array_distinct($e.target.ip_geo_artifact.location.country_or_region)
   $tor_geoip_state = array_distinct($e.target.ip_geo_artifact.location.state)

 condition:
   $e and $benign and $tor
}

Consulta datos sobre herramientas de acceso remoto

La siguiente regla de ejemplo muestra una detección cuando un tipo de evento PROCESS_LAUNCH contiene un hash que también se encuentra en la tabla de soluciones de Google Cloud Threat Intelligence Fuente de datos de herramientas de acceso remoto.

Esta es una fuente de datos atemporal. Los eventos siempre coincidirán con la última instantánea de la fuente de datos, independientemente del tiempo.

rule gcti_remote_access_tools {
 meta:
   author = "Google Cloud Threat Intelligence"
   description = "Alert on Remote Access Tools."
   severity = "High"

 events:
    // find a process launch event
    $e.metadata.event_type = "PROCESS_LAUNCH"
    $e.target.process.file.sha256 != ""
    $rat_hash = $e.target.process.file.sha256

    // join graph and event hashes
    $gcti.graph.entity.file.sha256 = $rat_hash

    // look for files identified as likely remote access tools
    $gcti.graph.metadata.entity_type = "FILE"
    $gcti.graph.metadata.vendor_name = "Google Cloud Threat Intelligence"
    $gcti.graph.metadata.product_name = "GCTI Feed"
    $gcti.graph.metadata.threat.threat_feed_name = "Remote Access Tools"

  match:
    $rat_hash over 5m

 outcome:
   $remote_hash = array_distinct($e.target.process.file.sha256)

  condition:
    $e and $gcti

}

Usar campos de metadatos enriquecidos de VirusTotal en las reglas

La siguiente regla detecta la creación de archivos o el inicio del proceso de un archivo específico , lo que indica que algunos hashes de la lista de monitoreo están en el sistema. La puntuación de riesgo se establece cuando los archivos se etiquetan como exploit mediante metadatos de archivos de VirusTotal enriquecimiento de datos.

Para ver una lista de todos los campos de UDM que se propagaron, consulta Enriquece eventos con metadatos de archivos de VirusTotal.

rule vt_filemetadata_hash_match_ioc {
 meta:
   author = "Google Cloud Threat Intelligence"
   description = "Detect file/process events that indicate watchlisted hashes are on a system"
   severity = "High"

 events:
   // Process launch or file creation events
   $process.metadata.event_type = "PROCESS_LAUNCH" or $process.metadata.event_type ="FILE_CREATION"
   $process.principal.hostname = $hostname
   $process.target.file.sha256 != ""
   $process.target.file.sha256 = $sha256
   $process.target.file.file_type = "FILE_TYPE_DOCX"

   // IOC matching
   $ioc.graph.metadata.product_name = "MISP"
   $ioc.graph.metadata.entity_type = "FILE"
   $ioc.graph.metadata.source_type = "ENTITY_CONTEXT"
   $ioc.graph.entity.file.sha256 = $sha256

 match:
   $hostname over 15m

 outcome:
   $risk_score = max(
       // Tag enrichment from VirusTotal file metadata
       if($process.target.file.tags = "exploit", 90)
   )
   $file_sha256 = array($process.target.file.sha256)
   $host = array($process.principal.hostname)

 condition:
   $process and $ioc
}

Usar datos de relaciones de VirusTotal en reglas

Google Security Operations transfiere datos de las conexiones relacionadas con VirusTotal. Estos datos proporciona información sobre la relación entre hash de archivos y archivos, dominios, direcciones IP y URL. Esta información enriquecida se almacena como entidades en Google Security Operations.

Puedes crear reglas de Detection Engine para identificar coincidencias con entidades transferidas. de VirusTotal. La siguiente regla envía una alerta sobre la descarga de un hash de archivo conocido desde una dirección IP conocida con relaciones de VirusTotal. La puntuación de riesgo se basa en tipos de archivos y etiquetas de los metadatos de archivos de VirusTotal.

Estos datos solo están disponibles para ciertas licencias de VirusTotal y Google Security Operations. Verifica tus derechos con tu administrador de cuentas. Para ver una lista de todos los campos UDM que se propagaron, consulta Enriquece entidades con datos de relación de VirusTotal.

rule virustotal_file_downloaded_from_url {
  meta:
    author = "Google Cloud Threat Intelligence"
    description = "Alerts on downloading a known file hash from a known IP with VirusTotal relationships. The risk score is based on file type and tags from VirusTotal file metadata."
    severity = "High"

  events:
    // Filter network HTTP events
    $e1.metadata.event_type = "NETWORK_HTTP"
    $e1.principal.user.userid = $userid
    $e1.target.url = $url

    // Filter file creation events
    $e2.metadata.event_type = "FILE_CREATION"
    $e2.target.user.userid = $userid
    $e2.target.file.sha256 = $file_hash

    // The file creation event timestamp should be equal or greater than the network http event timestamp
    $e1.metadata.event_timestamp.seconds <= $e2.metadata.event_timestamp.seconds

    // Join event file hash with VirusTotal relationships entity graph
    $vt.graph.metadata.entity_type = "FILE"
    $vt.graph.metadata.source_type = "GLOBAL_CONTEXT"
    $vt.graph.metadata.vendor_name = "VirusTotal"
    $vt.graph.metadata.product_name = "VirusTotal Relationships"
    $vt.graph.entity.file.sha256 = $file_hash

    // Join network HTTP target URL with VirusTotal relationships entity graph
    $vt.graph.relations.entity_type = "URL"
    $vt.graph.relations.relationship = "DOWNLOADED_FROM"
    $vt.graph.relations.entity.url = $url

  match:
    $userid over 1m

  outcome:
      $risk_score = max(
        // Tag enrichment from VirusTotal file metadata
        if($e2.target.file.tags = "via-tor" or $e2.target.file.tags = "malware" or $e2.target.file.tags = "crypto", 50) +
        // File types enrichment from VirusTotal file metadata
        if($e2.target.file.file_type = "FILE_TYPE_HTML", 5) +
        if($e2.target.file.file_type = "FILE_TYPE_ELF", 10) +
        if($e2.target.file.file_type = "FILE_TYPE_PE_DLL",15) +
        if($e2.target.file.file_type = "FILE_TYPE_PE_EXE", 20)
    )

  condition:
    $e1 and $e2 and $vt and $risk_score >= 50
}

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• Usa datos enriquecidos en contexto en la búsqueda de UDM.
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