Usar dados enriquecidos com contexto em regras

Para permitir que os analistas de segurança durante uma investigação, o Google Security Operations processa dados contextuais dados de diferentes fontes, realiza análises nos dados ingeridos fornece mais contexto sobre artefatos em um ambiente de cliente. Isso documento fornece exemplos de como os analistas podem usar dados enriquecidos de acordo com o contexto nas regras do Detection Engine.

Para mais informações sobre o aprimoramento de dados, consulte Como o Google Security Operations enriquece os dados de eventos e entidades.

Usar campos aprimorados de prevalência em regras

Os exemplos a seguir demonstram como usar o modelo enriquecido relacionado à prevalência no Detection Engine. Para referência, consulte a lista de campos aprimorados relacionados à precedência.

Identificar acessos a domínios de baixa prevalência

Esta regra gera um evento de detecção, não um alerta, quando uma correspondência é encontrada. São usados principalmente como indicadores secundários quando a investigação de um recurso. Por exemplo, há outros alertas de gravidade mais alta que acionaram um incidente.

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

Consulte Adicionar um filtro de tipo de evento. para mais informações sobre como adicionar um filtro e melhorar o desempenho das regras.

Para informações sobre cada tipo de aprimoramento, consulte Como as operações de segurança do Google enriquecem os dados de eventos e entidades.

Observação :as Operações de segurança do Google executam um lookback de cinco dias ao criar dados de contexto da entidade. Isso processa os dados de chegada tardia e cria um time to live implícito nos dados de contexto da entidade se o end_time do entity.metatdata.interval for omitido. Por exemplo, se você armazenar um registro de contexto de entidade com um interval.start_time em 1o de maio e com o interval.end_time omitido, o registro será armazenado de 1o a 5 de maio, inclusive. O registro não vai estar disponível a partir de 6 de maio.

Usar campos aprimorados de prevalência em regras

Os exemplos a seguir demonstram como usar o modelo enriquecido relacionado à prevalência no Detection Engine. Para referência, consulte a lista de campos aprimorados relacionados à precedência.

Identificar o acesso a domínios com baixa pontuação de prevalência

Essa regra pode ser usada para detectar o acesso a domínios com uma baixa pontuação de prevalência. Para ser eficaz, é necessário que exista um valor de referência de pontuações de prevalência para artefatos. A exemplo a seguir usa listas de referência para ajustar o resultado e aplica uma valor limite de prevalência.

Observação: as estatísticas de prevalência de cada entidade são armazenadas em um entidade contextual que pode ser usada pelo Detection Engine, mas não é mostrada no visualizações ou pesquisa das Operações de segurança do Google.

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
}

Identificar domínios de baixa prevalência com uma correspondência de IOC

Esta regra de detecção gera um alerta de detecção e fornece um modelo correspondência comparando um domínio de baixa prevalência que também é um IOC conhecido.

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
}

Usar o horário de visualização de uma entidade pela primeira vez em uma regra

É possível escrever regras que incluam os campos first_seen_time ou last_seen_time dos registros de entidade.

Os campos first_seen_time e last_seen_time são preenchidos com entidades que descrevem um domínio, endereço IP e arquivo (hash). Para entidades que descrevem um usuário ou recurso, somente o campo first_seen_time será preenchido. Esses valores não são calculada para entidades que descrevem outros tipos, como um grupo ou recurso.

Para ver uma lista dos campos do UDM preenchidos, consulte Calcular o horário da primeira e da última visualização de entidades.

Veja um exemplo de como usar first_seen_time em uma regra:

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
}

Usar campos enriquecidos com geolocalização em regras

Os campos de UDM que armazenam dados enriquecidos com geolocalização podem ser usados nas regras do Detection Engine. Para conferir uma lista de campos UDM preenchidos, consulte Aprimore eventos com dados de geolocalização.

O exemplo a seguir ilustra como detectar se uma entidade de usuário está autenticando de vários 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
}

Usar campos aprimorados do Navegação segura em regras

As Operações de segurança do Google ingerem dados de listas de ameaças relacionadas a hashes de arquivos. Essas informações aprimoradas são armazenadas como entidades nas Operações de segurança do Google.

Para conferir uma lista de campos UDM preenchidos, consulte Aprimore entidades com informações das listas de ameaças da Navegação segura.

É possível criar regras do Detection Engine para identificar correspondências com entidades ingeridos da Navegação segura. Confira a seguir um exemplo do Detection Engine que consulta essas informações aprimoradas para criar análises com base no 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
}

Usar campos aprimorados do WHOIS em uma regra

É possível escrever regras que pesquisam campos aprimorados pelo WHOIS em entidades que para representar um domínio. Essas entidades têm o campo entity.metadata.entity_type Defina como DOMAIN_NAME. Para conferir uma lista de campos UDM preenchidos, consulte Aprimore entidades com dados do WHOIS.

Veja a seguir um exemplo de regra que mostra como fazer isso. Essa regra inclui campos de filtro a seguir na seção events para ajudar a otimizar o desempenho da regra.

$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
}

Consultar dados do Google Cloud Threat Intelligence

O Google Security Operations ingere dados do Google Cloud Threat Intelligence (GCTI) fontes de dados que fornecem informações contextuais que podem ser usadas ao investigar a atividade no seu ambiente. É possível consultar as seguintes fontes de dados:

• Nós de saída de Tor do GCTI
• Binários benignos do GCTI
• Ferramentas de acesso remoto GCTI

Para obter uma descrição desses feeds de ameaças e todos os campos preenchidos, consulte Ingerir e armazenar dados do Google Cloud Threat Intelligence.

Neste documento, o marcador <variable_name> representa o nome da variável exclusiva. usada em uma regra para identificar um registro UDM.

Consultar endereços IP do nó de saída do Tor

O exemplo de regra a seguir retorna uma detecção quando uma NETWORK_CONNECTION evento contém um endereço IP armazenado no campo target.ip que também é encontrado na fonte de dados Tor Exit Nodes do GCTI. Inclua o parâmetro <variable_name>.graph.metadata.threat.threat_feed_name, <variable_name>.graph.metadata.vendor_name. e <variable_name>.graph.metadata.product_name na regra.

Esta é uma fonte de dados cronometrada. Os eventos vão corresponder ao resumo da fonte de dados em naquele 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
}

Consultar arquivos de sistema operacional benignos

O exemplo de regra a seguir combina as fontes de dados Benign Binaries e Tor Exit Nodes. para retornar um alerta quando um binário benigno contatar um nó de saída Tor. A regra calcula uma pontuação de risco usando os dados de geolocalização que as Operações de segurança do Google aprimoram com o uso do endereço IP de destino. Inclua o parâmetro <variable_name>.graph.metadata.vendor_name, <variable_name>.graph.metadata.product_name. e <variable_name>.graph.metadata.threat.threat_feed_name para Benign Binaries e Tor Exit Nodes fontes de dados na regra.

Essa é uma fonte de dados atemporal. Os eventos sempre vão corresponder ao resumo mais recente da fonte de dados, independentemente do tempo.

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
}

Consultar dados sobre ferramentas de acesso remoto

O exemplo de regra a seguir retorna uma detecção quando um tipo de evento PROCESS_LAUNCH contém um hash que também é encontrado no banco de dados Fonte de dados do Remote Access Tools.

Essa é uma fonte de dados atemporal. Os eventos sempre correspondem ao resumo mais recente de da fonte de dados, independentemente do tempo.

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 metadados aprimorados do VirusTotal nas regras

A regra a seguir detecta a criação ou a inicialização do processo de um arquivo específico indicando que alguns hashes da lista de interesses estão no sistema. A pontuação de risco é definido quando os arquivos são marcados como exploit usando os metadados de arquivo do VirusTotal de enriquecimento.

Para conferir uma lista de todos os campos do UDM preenchidos, consulte Aprimore os eventos com os metadados de arquivo do 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 dados de relação do VirusTotal nas regras

As Operações de segurança do Google ingerem dados de conexões relacionadas ao VirusTotal. Esses dados fornece informações sobre a relação entre hashes de arquivo e arquivos, domínios, endereços IP e URLs. Essas informações aprimoradas são armazenadas como entidades nas Operações de segurança do Google.

É possível criar regras do Detection Engine para identificar correspondências com entidades ingeridas do VirusTotal. A regra a seguir envia um alerta ao fazer o download de um hash de arquivo conhecido de um endereço IP conhecido com relações do VirusTotal. A pontuação de risco é baseada tipo de arquivo e tags dos metadados de arquivo do VirusTotal.

Esses dados só estão disponíveis para determinadas licenças do VirusTotal e do Google Security Operations. Verifique seus direitos com o gerente de contas. Para acessar uma lista de todos os campos de UDM preenchidos, consulte Aprimore entidades com dados de relação do 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
}

A seguir

Para informações sobre como usar dados enriquecidos com outras Operações de segurança do Google , consulte os seguintes artigos:

• Use dados enriquecidos com contexto na pesquisa do UDM.
• Use dados enriquecidos com contexto em relatórios.