Utilizza dati arricchiti del contesto nelle regole

Per abilitare gli analisti della sicurezza durante un'indagine, Google Security Operations importa dati contestuali da diverse origini, esegue analisi sui dati importati e fornisce ulteriore contesto sugli artefatti in un ambiente del cliente. Questo documento fornisce esempi di come gli analisti possono utilizzare i dati arricchiti con contesto nelle regole di Detection Engine.

Per saperne di più sull'arricchimento dei dati, vedi In che modo Google Security Operations arricchisce i dati di eventi ed entità.

Utilizza campi arricchiti con prevalenza nelle regole

I seguenti esempi mostrano come utilizzare i campi arricchiti correlati alla prevalenza in Detection Engine. Come riferimento, consulta l'elenco dei campi estesi correlati alla prevalenza.

Identificare l'accesso a domini a bassa prevalenza

Questa regola di rilevamento genera un evento di rilevamento, non un avviso di rilevamento, quando viene trovata una corrispondenza. È inteso principalmente come indicatore secondario nell'analisi di una risorsa. Ad esempio, esistono altri avvisi di gravità più elevata che hanno attivato un incidente.

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

Per ulteriori informazioni sull'aggiunta di un filtro per migliorare le prestazioni delle regole, consulta Aggiungere un filtro per tipo di evento.

Per informazioni su ogni tipo di arricchimento, consulta In che modo Google Security Operations arricchisce i dati di eventi ed entità.

Utilizza campi arricchiti con prevalenza nelle regole

I seguenti esempi mostrano come utilizzare i campi arricchiti correlati alla prevalenza in Detection Engine. Come riferimento, consulta l'elenco dei campi estesi correlati alla prevalenza.

Identificare l'accesso ai domini con un punteggio di prevalenza basso

Questa regola può essere utilizzata per rilevare l'accesso ai domini con un punteggio di prevalenza basso. Per essere efficace, deve esistere una base di punteggi di prevalenza per gli artefatti. L'esempio seguente utilizza gli elenchi di riferimento per ottimizzare il risultato e applica un valore di prevalenza di soglia.

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
}

Identificare i domini a bassa prevalenza con una corrispondenza IOC

Questa regola di rilevamento genera un avviso di rilevamento e fornisce una corrispondenza ad alta fedeltà confrontando un dominio a bassa prevalenza che è anche un IOC noto.

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
}

Utilizza la prima volta che un'entità è stata rilevata in una regola

Puoi scrivere regole che includono i campi first_seen_time o last_seen_time dai record delle entità.

I campi first_seen_time e last_seen_time sono compilati con entità che descrivono un dominio, un indirizzo IP e un file (hash). Per le entità che descrivono un utente o un asset, viene compilato solo il campo first_seen_time. Questi valori non vengono calcolati per entità che descrivono altri tipi, ad esempio un gruppo o una risorsa.

Per un elenco dei campi UDM compilati, vedi Calcolare l'ora della prima visualizzazione e dell'ultima occorrenza delle entità.

Ecco un esempio che mostra come utilizzare first_seen_time in una regola:

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
}

Utilizza campi arricchiti di geolocalizzazione nelle regole

I campi UDM che archiviano dati estesi di geolocalizzazione possono essere utilizzati nelle regole di Detection Engine. Per un elenco dei campi UDM compilati, vedi Arricchire gli eventi con i dati di geolocalizzazione.

L'esempio seguente illustra come rilevare se un'entità utente viene autenticata da più stati distinti.

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
}

Utilizzare i campi estesi di Navigazione sicura nelle regole

Google Security Operations importa i dati dagli elenchi di minacce correlati agli hash dei file. Queste informazioni avanzate vengono archiviate come Entità in Google Security Operations.

Per un elenco dei campi UDM compilati, consulta Arricchire le entità con le informazioni degli elenchi delle minacce di Navigazione sicura.

Puoi creare regole di Detection Engine per identificare le corrispondenze con le entità importate da Navigazione sicura. Di seguito è riportato un esempio di regola di Detection Engine che esegue query su queste informazioni avanzate per creare analisi sensibili al contesto.

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
}

Utilizzare i campi arricchiti WHOIS in una regola

Puoi scrivere regole che cercano i campi arricchiti WHOIS nelle entità che rappresentano un dominio. Per queste entità il campo entity.metadata.entity_type è impostato su DOMAIN_NAME. Per un elenco dei campi UDM compilati, vedi Arricchire le entità con i dati WHOIS.

Di seguito è riportato un esempio di regola che mostra come eseguire questa operazione. Questa regola include i seguenti campi filtro nella sezione events per ottimizzare le prestazioni della regola.

$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
}

Eseguire query sui dati di Google Cloud Threat Intelligence

Google Security Operations importa i dati dalle origini dati Google Cloud Threat Intelligence (GCTI) che forniscono informazioni contestuali da utilizzare durante l'analisi delle attività nel tuo ambiente. Puoi eseguire query sulle seguenti origini dati:

  • Nodi di uscita di GCTI Tor
  • Binari benigni GCTI
  • Strumenti per l'accesso remoto di GCTI

Per una descrizione di questi feed delle minacce e di tutti i campi compilati, consulta Importare e archiviare i dati di Google Cloud Threat Intelligence.

In questo documento, il segnaposto <variable_name> rappresenta il nome univoco della variabile utilizzato in una regola per identificare un record UDM.

Query sugli indirizzi IP dei nodi di uscita Tor

La seguente regola di esempio restituisce un rilevamento quando un evento NETWORK_CONNECTION contiene un indirizzo IP archiviato nel campo target.ip che si trova anche nell'origine dati Tor Exit Nodes di GCTI. Assicurati di includere nella regola i campi <variable_name>.graph.metadata.threat.threat_feed_name, <variable_name>.graph.metadata.vendor_name e <variable_name>.graph.metadata.product_name.

Questa è un'origine dati a tempo. Gli eventi corrisponderanno allo snapshot dell'origine dati in quel 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
}

Query su file di sistema operativo innocui

La regola di esempio seguente combina le origini dati Benign Binaries e Tor Exit Nodes per restituire un avviso quando un binario benigno contatta un nodo di uscita Tor. La regola calcola un punteggio di rischio utilizzando i dati di geolocalizzazione che Google Security Operations ha arricchito utilizzando l'indirizzo IP di destinazione. Assicurati di includere nella regola <variable_name>.graph.metadata.vendor_name, <variable_name>.graph.metadata.product_name e <variable_name>.graph.metadata.threat.threat_feed_name per le origini dati Benign Binaries e Tor Exit Nodes.

Si tratta di un'origine dati senza tempo. Gli eventi corrisponderanno sempre allo snapshot più recente dell'origine dati, a prescindere dall'ora.

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
}

Query sui dati degli strumenti di accesso remoto

La seguente regola di esempio restituisce un rilevamento quando un tipo di evento PROCESS_LAUNCH contiene un hash presente anche nell'origine dati di Google Cloud Threat Intelligence Remote Access Tools.

Si tratta di un'origine dati senza tempo. Gli eventi corrisponderanno sempre allo snapshot più recente dell'origine dati, indipendentemente dal momento.

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

}

Utilizzare i campi di metadati estesi di VirusTotal nelle regole

La seguente regola rileva la creazione di file o l'avvio di un processo di un tipo di file specifico, indicando che nel sistema sono presenti alcuni hash elencati di seguito. Il punteggio di rischio viene impostato quando i file sono contrassegnati come exploit utilizzando l'arricchimento dei metadati dei file di VirusTotal.

Per un elenco di tutti i campi UDM compilati, vedi Arricchire gli eventi con i metadati dei file di 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
}

Utilizzare i dati sulle relazioni di VirusTotal nelle regole

Google Security Operations importa i dati dalle connessioni correlate a VirusTotal. Questi dati forniscono informazioni sulla relazione tra hash dei file e file, domini, indirizzi IP e URL. Queste informazioni avanzate vengono archiviate come Entità in Google Security Operations.

Puoi creare regole di Detection Engine per identificare le corrispondenze con entità importate da VirusTotal. La seguente regola invia un avviso quando viene scaricato un hash di file noto da un indirizzo IP noto con relazioni di VirusTotal. Il punteggio di rischio si basa sul tipo di file e sui tag dei metadati dei file di VirusTotal.

Questi dati sono disponibili solo per determinate licenze di VirusTotal e Google Security Operations. Verifica la presenza di diritti con il tuo account manager. Per un elenco di tutti i campi UDM compilati, vedi Arricchire le entità con i dati sulle relazioni di 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
}

Passaggi successivi

Per informazioni su come utilizzare i dati estesi con altre funzionalità di Google Security Operations, consulta quanto segue: