Übersicht über die Sprache YARA-L 2.0
YARA-L 2.0 ist eine Computersprache, mit der Regeln für die Suche in den Logdaten Ihres Unternehmens bei der Aufnahme in Ihre Google Security Operations-Instanz erstellt werden. Die YARA-L-Syntax leitet sich von der von VirusTotal entwickelten YARA-Sprache ab. Die Sprache arbeitet mit der Google Security Operations Detection Engine zusammen und ermöglicht die Suche nach Bedrohungen und anderen Ereignissen in großen Datenmengen.
Hier finden Sie weitere Informationen:
Beispielregeln für YARA-L 2.0
Die folgenden Beispiele zeigen Regeln, die in YARA-L 2.0 geschrieben wurden. Jede davon zeigt, wie Ereignisse innerhalb der Regelsprache in Beziehung gesetzt werden.
Regeln und Optimierung
Die folgende Regel prüft Ereignisdaten auf bestimmte Muster und erstellt eine Erkennung, wenn sie diese findet. Diese Regel enthält die Variable $e1
für das Tracking-Ereignis
„type“ und das UDM-Feld metadata.event_type
. Die Regel prüft auf bestimmte Vorkommen von Übereinstimmungen mit regulären Ausdrücken mit e1
. Wenn das Ereignis $e1
eintritt, wird eine Erkennung erstellt.
Die Regel enthält die Bedingung not
, um bestimmte nicht schädliche Pfade auszuschließen.
Sie können not
-Bedingungen hinzufügen, um falsch positive Ergebnisse zu vermeiden.
rule suspicious_unusual_location_svchost_execution
{
meta:
author = "Google Cloud Security"
description = "Windows 'svchost' executed from an unusual location"
yara_version = "YL2.0"
rule_version = "1.0"
events:
$e1.metadata.event_type = "PROCESS_LAUNCH"
re.regex($e1.principal.process.command_line, `\bsvchost(\.exe)?\b`) nocase
not re.regex($e1.principal.process.command_line, `\\Windows\\System32\\`) nocase
condition:
$e1
}
Anmeldungen von verschiedenen Orten
Mit der folgenden Regel wird nach Nutzern gesucht, die sich in weniger als 5 Minuten in zwei oder mehr Städten bei Ihrem Unternehmen angemeldet haben:
rule DifferentCityLogin {
meta:
events:
$udm.metadata.event_type = "USER_LOGIN"
$udm.principal.user.userid = $user
$udm.principal.location.city = $city
match:
$user over 5m
condition:
$udm and #city > 1
}
Übereinstimmungsvariable: $user
Ereignisvariable:$udm
Platzhaltervariable: $city
und $user
Im Folgenden wird beschrieben, wie diese Regel funktioniert:
- Gruppiert Ereignisse nach Nutzername (
$user
) und gibt ihn ($user
) zurück, wenn eine Übereinstimmung gefunden wird. - Die Zeitspanne beträgt 5 Minuten. Das bedeutet, dass nur Ereignisse, die weniger als 5 Minuten auseinanderliegen, miteinander in Beziehung gesetzt werden.
- Es wird nach einer Ereignisgruppe (
$udm
) gesucht, deren Ereignistyp USER_LOGIN ist. - Für diese Ereignisgruppe ruft die Regel die Nutzer-ID als
$user
und den Anmeldeort als$city.
auf - Gibt eine Übereinstimmung zurück, wenn die eindeutige Anzahl der
city
-Werte (gekennzeichnet mit#city
) in der Ereignisgruppe ($udm
) innerhalb des Zeitraums von 5 Minuten größer als 1 ist.
Schnelle Erstellung und Löschung von Nutzern
Mit der folgenden Regel wird nach Nutzern gesucht, die erstellt und dann innerhalb von 4 Stunden gelöscht wurden:
rule UserCreationThenDeletion {
meta:
events:
$create.target.user.userid = $user
$create.metadata.event_type = "USER_CREATION"
$delete.target.user.userid = $user
$delete.metadata.event_type = "USER_DELETION"
$create.metadata.event_timestamp.seconds <=
$delete.metadata.event_timestamp.seconds
match:
$user over 4h
condition:
$create and $delete
}
Ereignisvariablen:$create
und $delete
Übereinstimmungsvariable: $user
Platzhaltervariable: –
Im Folgenden wird beschrieben, wie diese Regel funktioniert:
- Gruppiert Ereignisse nach Nutzername (
$user
) und gibt ihn ($user
) zurück, wenn eine Übereinstimmung gefunden wird. - Das Zeitfenster beträgt 4 Stunden. Das bedeutet, dass nur Ereignisse, die weniger als 4 Stunden auseinanderliegen, miteinander in Beziehung gesetzt werden.
- Sucht nach zwei Ereignisgruppen (
$create
und$delete
, wobei$create
#create >= 1
entspricht). $create
entsprichtUSER_CREATION
-Ereignissen und ruft die User-ID als$user
auf.- Mit
$user
werden die beiden Ereignisgruppen zusammengeführt. $delete
entsprichtUSER_DELETION
-Ereignissen und ruft die User-ID als$user
auf. Bei dieser Regel wird nach einer Übereinstimmung gesucht, bei der die Nutzer-ID in den beiden Ereignisgruppen identisch ist.- Mit dieser Regel wird nach Fällen gesucht, in denen das Ereignis von
$delete
später als das Ereignis von$create
eintritt. Wenn ein Übereinstimmung gefunden wird, wird ein Treffer zurückgegeben.
Regel für einzelne Ereignisse
Regeln für einzelne Ereignisse beziehen sich auf ein einzelnes Ereignis. Eine einzelne Ereignisregel kann Folgendes sein:
- Alle Regeln ohne Abgleichbereich
- Regel mit einem
match
- und einemcondition
-Abschnitt, in dem nur nach einem Ereignis gesucht wird (z. B. „$e“, „#e > 0“, „#e >= 1“, „1 <= #e“, „0 < #e“).
Mit der folgenden Regel wird beispielsweise nach einem Nutzeranmeldeereignis gesucht und das erste Ereignis in den in Ihrem Google Security Operations-Konto gespeicherten Unternehmensdaten zurückgegeben:
rule SingleEventRule {
meta:
author = "noone@altostrat.com"
events:
$e.metadata.event_type = "USER_LOGIN"
condition:
$e
}
Hier ist ein weiteres Beispiel für eine Regel für ein einzelnes Ereignis mit einem Abgleichbereich. Mit dieser Regel wird nach einem Nutzer gesucht, der sich mindestens einmal in weniger als 5 Minuten angemeldet hat. Es wird geprüft, ob ein Nutzeranmeldeereignis vorhanden ist.
rule SingleEventRule {
meta:
author = "alice@example.com"
description = "windowed single event example rule"
events:
$e.metadata.event_type = "USER_LOGIN"
$e.principal.user.userid = $user
match:
$user over 5m
condition:
#e > 0
}
rule MultiEventRule{
meta:
author = "alice@example.com"
description = "Rule with outcome condition and simple existence condition on one event variable"
events:
$e.metadata.event_type = "USER_LOGIN"
$e.principal.user.userid = $user
match:
$user over 10m
outcome:
$num_events_in_match_window = count($e.metadata.id)
condition:
#e > 0 and $num_events_in_match_window >= 10 // Could be rewritten as #e >= 10
}
Regel für mehrere Ereignisse
Mit mehreren Ereignisregeln können Sie viele Ereignisse in einem bestimmten Zeitraum gruppieren und versuchen, Korrelationen zwischen Ereignissen zu finden. Eine typische Regel für mehrere Ereignisse enthält Folgendes:
- Ein
match
-Abschnitt, der den Zeitraum angibt, über den Ereignisse gruppiert werden müssen. - Ein
condition
-Abschnitt, der angibt, welche Bedingung die Erkennung und Prüfung auf das Vorhandensein mehrerer Ereignisse auslösen soll.
Die folgende Regel sucht beispielsweise nach einem Nutzer, der sich in weniger als 10 Minuten mindestens 10-mal angemeldet hat:
rule MultiEventRule {
meta:
author = "noone@altostrat.com"
events:
$e.metadata.event_type = "USER_LOGIN"
$e.principal.user.userid = $user
match:
$user over 10m
condition:
#e >= 10
}
Einzelnes Ereignis innerhalb des IP-Adressbereichs
Das folgende Beispiel zeigt eine Einzelereignisregel, die nach einer Übereinstimmung zwischen zwei bestimmten Nutzern und einem bestimmten IP-Adressbereich sucht:
rule OrsAndNetworkRange {
meta:
author = "noone@altostrat.com"
events:
// Checks CIDR ranges.
net.ip_in_range_cidr($e.principal.ip, "203.0.113.0/24")
// Detection when the hostname field matches either value using or.
$e.principal.hostname = /pbateman/ or $e.principal.hostname = /sspade/
condition:
$e
}
Beispiel für eine beliebige und alle Regeln
Mit der folgenden Regel wird nach Anmeldeereignissen gesucht, bei denen innerhalb von 5 Minuten keine der Quell-IP-Adressen mit einer als sicher bekannten IP-Adresse übereinstimmt.
rule SuspiciousIPLogins {
meta:
author = "alice@example.com"
events:
$e.metadata.event_type = "USER_LOGIN"
// Detects if all source IP addresses in an event do not match "100.97.16.0"
// For example, if an event has source IP addresses
// ["100.97.16.1", "100.97.16.2", "100.97.16.3"],
// it will be detected since "100.97.16.1", "100.97.16.2",
// and "100.97.16.3" all do not match "100.97.16.0".
all $e.principal.ip != "100.97.16.0"
// Assigns placeholder variable $ip to the $e.principal.ip repeated field.
// There will be one detection per source IP address.
// For example, if an event has source IP addresses
// ["100.97.16.1", "100.97.16.2", "100.97.16.3"],
// there will be one detection per address.
$e.principal.ip = $ip
match:
$ip over 5m
condition:
$e
}
Reguläre Ausdrücke in einer Regel
Im folgenden Beispiel für einen regulären Ausdruck für YARA-L 2.0 wird nach Ereignissen mit E-Mails gesucht, die von der Domain altostrat.com empfangen wurden. Da nocase
dem Vergleich der $host
-Variablen regex
und der regex
-Funktion hinzugefügt wurde, wird bei beiden Vergleichen die Groß-/Kleinschreibung nicht berücksichtigt.
rule RegexRuleExample {
meta:
author = "noone@altostrat.com"
events:
$e.principal.hostname = $host
$host = /.*HoSt.*/ nocase
re.regex($e.network.email.from, `.*altostrat\.com`) nocase
match:
$host over 10m
condition:
#e > 10
}
Beispiel für eine Regel mit gleitendem Fenster
Im folgenden Beispiel für ein YARA-L 2.0-Fenster mit Text wird nach dem Fehlen von firewall_2
-Ereignissen nach firewall_1
-Ereignissen gesucht. Das Schlüsselwort after
wird verwendet mit
die Pivot-Ereignisvariable $e1
, um anzugeben, dass jeweils nur 10-Minuten-Zeitfenster
firewall_1
-Ereignis sollte beim Korrelieren von Ereignissen geprüft werden.
rule SlidingWindowRuleExample {
meta:
author = "alice@example.com"
events:
$e1.metadata.product_name = "firewall_1"
$e1.principal.hostname = $host
$e2.metadata.product_name = "firewall_2"
$e2.principal.hostname = $host
match:
$host over 10m after $e1
condition:
$e1 and !$e2
}
Beispiel für den Ausschluss von Nullwerten
Die Rules Engine filtert implizit die Nullwerte für alle Platzhalter heraus, die im Bereich match
verwendet werden.
Weitere Informationen finden Sie unter Umgang mit Nullwerten im Abschnitt match
.
Dies kann deaktiviert werden, indem Sie die Option allow_zero_values
als
unter allow_zero_values beschrieben.
Bei anderen referenzierten Ereignisfeldern werden Nullwerte jedoch nicht ausgeschlossen, es sei denn, Sie geben solche Bedingungen ausdrücklich an.
rule ExcludeZeroValues {
meta:
author = "alice@example.com"
events:
$e1.metadata.event_type = "NETWORK_DNS"
$e1.principal.hostname = $hostname
// $e1.principal.user.userid may be empty string.
$e1.principal.user.userid != "Guest"
$e2.metadata.event_type = "NETWORK_HTTP"
$e2.principal.hostname = $hostname
// $e2.target.asset_id cannot be empty string as explicitly specified.
$e2.target.asset_id != ""
match:
// $hostname cannot be empty string. The rule behaves as if the
// predicate, `$hostname != ""` was added to the events section, because
// `$hostname` is used in the match section.
$hostname over 1h
condition:
$e1 and $e2
}
Beispiel für eine Regel mit einem outcome
-Abschnitt
Sie können den optionalen Abschnitt outcome
in der YARA-L 2.0-Regel hinzufügen, um zusätzliche Informationen zu jeder Erkennung zu extrahieren. Im Abschnitt „Bedingung“ können Sie auch Bedingungen für Ergebnisvariablen angeben. Im Abschnitt outcome
einer Erkennungsregel können Sie Variablen für den Downstream-Verbrauch festlegen. Sie können beispielsweise einen Schweregrad anhand von Daten aus den analysierten Ereignissen festlegen.
Hier finden Sie weitere Informationen:
Multi-Event-Regel mit Abschnitt „Ergebnis“:
In der folgenden Regel werden zwei Ereignisse berücksichtigt, um den Wert von $hostname
zu ermitteln. Wenn der Wert von $hostname
über einen Zeitraum von 5 Minuten übereinstimmt,
wird ein Schweregrad angewendet. Wenn Sie im Abschnitt match
einen Zeitraum angeben,
wird innerhalb des angegebenen
Zeitraums überprüft.
rule OutcomeRuleMultiEvent {
meta:
author = "Google Cloud Security"
events:
$u.udm.principal.hostname = $hostname
$asset_context.graph.entity.hostname = $hostname
$severity = $asset_context.graph.entity.asset.vulnerabilities.severity
match:
$hostname over 5m
outcome:
$risk_score =
max(
100
+ if($hostname = "my-hostname", 100, 50)
+ if($severity = "HIGH", 10)
+ if($severity = "MEDIUM", 5)
+ if($severity = "LOW", 1)
)
$asset_id_list =
array(
if($u.principal.asset_id = "",
"Empty asset id",
$u.principal.asset_id
)
)
$asset_id_distinct_list = array_distinct($u.principal.asset_id)
$asset_id_count = count($u.principal.asset_id)
$asset_id_distinct_count = count_distinct($u.principal.asset_id)
condition:
$u and $asset_context and $risk_score > 50 and not arrays.contains($asset_id_list, "id_1234")
}
rule OutcomeRuleMultiEvent {
meta:
author = "alice@example.com"
events:
$u.udm.principal.hostname = $hostname
$asset_context.graph.entity.hostname = $hostname
$severity = $asset_context.graph.entity.asset.vulnerabilities.severity
match:
$hostname over 5m
outcome:
$total_network_bytes = sum($u.network.sent_bytes) + sum($u.network.received_bytes)
$risk_score = if(total_network_bytes > 1024, 100, 50) +
max(
if($severity = "HIGH", 10)
+ if($severity = "MEDIUM", 5)
+ if($severity = "LOW", 1)
)
$asset_id_list =
array(
if($u.principal.asset_id = "",
"Empty asset id",
$u.principal.asset_id
)
)
$asset_id_distinct_list = array_distinct($u.principal.asset_id)
$asset_id_count = count($u.principal.asset_id)
$asset_id_distinct_count = count_distinct($u.principal.asset_id)
condition:
$u and $asset_context and $risk_score > 50 and not arrays.contains($asset_id_list, "id_1234")
}
Regel für ein einzelnes Ereignis mit Ergebnisbereich:
rule OutcomeRuleSingleEvent {
meta:
author = "alice@example.com"
events:
$u.metadata.event_type = "FILE_COPY"
$u.principal.file.size = $file_size
$u.principal.hostname = $hostname
outcome:
$suspicious_host = $hostname
$admin_severity = if($u.principal.userid in %admin_users, "SEVERE", "MODERATE")
$severity_tag = if($file_size > 1024, $admin_severity, "LOW")
condition:
$u
}
Refaktorieren einer Ergebnisregel für mehrere Ereignisse in eine Ergebnisregel für ein einzelnes Ereignis
Sie können den Abschnitt outcome
für beide Einzelereignisregeln (Regeln ohne
match
-Abschnitt) und Multi-Ereignis-Regeln (Regeln mit einem match
-Abschnitt).
Wenn Sie eine Regel mit mehreren Ereignissen erstellt haben,
verwenden, können Sie diese Regeln optional refaktorieren, indem Sie
match
, um die Leistung zu verbessern. Da Ihre Regel keinen Abschnitt match
mehr enthält, in dem eine Gruppierung angewendet wird, erhalten Sie möglicherweise mehr Erkennungen. Diese Refaktorierung ist nur
bei denen eine Ereignisvariable verwendet wird (siehe Abbildung
folgenden Beispiel.
Ergebnisregel für Mehrfachereignisse, die nur eine Ereignisvariable (eine ein guter Kandidat für eine Refaktorierung):
rule OutcomeMultiEventPreRefactor {
meta:
author = "alice@example.com"
description = "Outcome refactor rule, before the refactor"
events:
$u.udm.principal.hostname = $hostname
match:
$hostname over 5m
outcome:
$risk_score = max(if($hostname = "my-hostname", 100, 50))
condition:
$u
}
Sie können die Regel umstrukturieren, indem Sie den Abschnitt match
löschen. Beachten Sie, dass Sie
muss auch das Aggregat im Abschnitt outcome
entfernen, da die Regel nun
für ein einzelnes Ereignis. Weitere Informationen zu Zusammenfassungen finden Sie unter Ergebniszusammenfassungen.
rule OutcomeSingleEventPostRefactor {
meta:
author = "alice@example.com"
description = "Outcome refactor rule, after the refactor"
events:
$u.udm.principal.hostname = $hostname
// We deleted the match section.
outcome:
// We removed the max() aggregate.
$risk_score = if($hostname = "my-hostname", 100, 50)
condition:
$u
}
Beispiel für Regel von Funktion zu Platzhalter
Sie können dem Ergebnis eines Funktionsaufrufs eine Platzhaltervariable zuweisen und
die Platzhaltervariable in anderen Abschnitten der Regel verwenden, wie z. B.
Bereich „match
“, Bereich „outcome
“ oder Bereich „condition
“. Sehen Sie sich folgendes Beispiel an:
rule FunctionToPlaceholderRule {
meta:
author = "alice@example.com"
description = "Rule that uses function to placeholder assignments"
events:
$u.metadata.event_type = "EMAIL_TRANSACTION"
// Use function-placeholder assignment to extract the
// address from an email.
// address@website.com -> address
$email_to_address_only = re.capture($u.network.email.from , "(.*)@")
// Use function-placeholder assignment to normalize an email:
// uid@??? -> uid@company.com
$email_from_normalized = strings.concat(
re.capture($u.network.email.from , "(.*)@"),
"@company.com"
)
// Use function-placeholder assignment to get the day of the week of the event.
// 1 = Sunday, 7 = Saturday.
$dayofweek = timestamp.get_day_of_week($u.metadata.event_timestamp.seconds)
match:
// Use placeholder (from function-placeholder assignment) in match section.
// Group by the normalized from email, and expose it in the detection.
$email_from_normalized over 5m
outcome:
// Use placeholder (from function-placeholder assignment) in outcome section.
// Assign more risk if the event happened on weekend.
$risk_score = max(
if($dayofweek = 1, 10, 0) +
if($dayofweek = 7, 10, 0)
)
condition:
// Use placeholder (from function-placeholder assignment) in condition section.
// Match if an email was sent to multiple addresses.
#email_to_address_only > 1
}
Beispielregel für bedingte Ergebnisse
Im Abschnitt condition
können Sie Ergebnisvariablen verwenden, die im Abschnitt outcome
definiert wurden. Das folgende Beispiel zeigt, wie nach
Risikobewertungen, um Rauschen in Erkennungen mithilfe von Ergebnisbedingungen zu reduzieren.
rule OutcomeConditionalRule {
meta:
author = "alice@example.com"
description = "Rule that uses outcome conditionals"
events:
$u.metadata.event_type = "FILE_COPY"
$u.principal.file.size = $file_size
$u.principal.hostname = $hostname
// 1 = Sunday, 7 = Saturday.
$dayofweek = timestamp.get_day_of_week($u.metadata.collected_timestamp.seconds)
outcome:
$risk_score =
if($file_size > 500*1024*1024, 2) + // Files 500MB are moderately risky
if($file_size > 1024*1024*1024, 3) + // Files over 1G get assigned extra risk
if($dayofweek=1 or $dayofweek=7, 4) + // Events from the weekend are suspicious
if($hostname = /highly-privileged/, 5) // Check for files from highly privileged devices
condition:
$u and $risk_score >= 10
}