在规则中指定实体风险得分

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本文档介绍了如何在规则中使用实体风险信号。在规则中，实体风险信号的行为方式与实体情境类似。您可以编写 YARA-L 2.0 规则，以将风险得分用作主要检测方法。有关 有关风险分析规则的信息，请参阅创建风险规则 Google Analytics 。如需详细了解更多基于风险的上下文，请参阅创建感知上下文的分析。

如需检索实体风险得分，请将实体与 UDM 事件联接，并检索 从 EntityRisk。

以下示例展示了如何创建规则，以便针对风险得分高于 100 的任何实体主机名生成检测结果。

rule EntityRiskScore {
  meta:
  events:
    $e1.principal.hostname != ""
    $e1.principal.hostname = $hostname

    $e2.graph.entity.hostname = $hostname
    $e2.graph.risk_score.risk_window_size.seconds = 86400 // 24 hours
    $e2.graph.risk_score.risk_score >= 100

    // Run deduplication across the risk score.
    $rscore = $e2.graph.risk_score.risk_score

match:
    // Dedup on hostname, risk window, and score across a 4 hour window.
    $hostname, $rwindow, $rscore over 4h

outcome:
    // Force these risk score based rules to have a risk score of zero to
    // prevent self feedback loops.
    $risk_score = 0

condition:
    $e1 and $e2
}

此示例规则还使用匹配的 部分。如果可能会触发规则检测，但主机名和风险得分 在 4 小时内保持不变，系统将不会创建任何新的检测。

实体风险评分规则的唯一可能风险窗口期为 24 小时或 7 天（分别为 86,400 秒或 604,800 秒）。如果您没有添加 风险窗口大小，规则将返回不准确的结果。

实体风险得分数据与实体上下文数据分开存储。要使用 那么规则必须具有两个独立的实体事件，一个用于 实体上下文，以及实体风险得分，如下所示 示例：

rule EntityContextAndRiskScore {
  meta:
  events:
    $log_in.metadata.event_type = "USER_LOGIN"
    $log_in.principal.hostname = $host

    $context.graph.entity.hostname = $host
    $context.graph.metadata.entity_type = "ASSET"

    $risk_score.graph.entity.hostname = $host
    $risk_score.graph.risk_score.risk_window_size.seconds = 604800

  match:
    $host over 2m

  outcome:
    $entity_risk_score = max($risk_score.graph.risk_score.normalized_risk_score)

  condition:
    $log_in and $context and $risk_score and $entity_risk_score > 100
}