Panoramica del feed di fusione di Applied Threat Intelligence

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Il feed di fusione di Applied Threat Intelligence (ATI) è una raccolta di indicatori di compromissione (IoC), tra cui hash, IP, domini e URL, associati a noti autori di minacce, ceppi di malware, campagne attive e report di intelligence completati. Il feed include anche IoC provenienti da feed open source che Mandiant Intelligence ha controllato e convalidato attentamente, il che massimizza il valore e fornisce un'elevata accuratezza.

Il processo di cura di Mandiant include le seguenti fasi:

  • Risposta agli incidenti in prima linea: durante le indagini sulle violazioni, gli analisti di Mandiant acquisiscono conoscenze di prima mano sugli strumenti e sulle tecniche degli autori degli attacchi.

  • Ricerca sulle minacce: team dedicati monitorano gli autori delle minacce, analizzano il malware e scoprono le infrastrutture di attacco emergenti.

  • Contestualizzazione: gli IoC vengono mappati su minacce e campagne specifiche, il che aiuta a comprendere e dare la priorità agli incidenti.

Il feed di analisi delle violazioni si basa sul feed di fusione di ATI includendo indicatori provenienti da nuove e attive indagini sulle violazioni di Mandiant. Fornisce insight in tempo reale sulle ultime tendenze di attacco. Per migliorare la corrispondenza degli indicatori, le regole YARA-L possono utilizzare informazioni contestuali dal feed di fusione di ATI, come i gruppi di minacce associati, la presenza di un indicatore in ambienti compromessi o il punteggio di pericolosità automatizzato di Mandiant.

Scrivere regole YARA-L con il feed di fusione di ATI

La scrittura di regole YARA-L che utilizzano il feed di fusione di ATI in Google Security Operations segue un processo simile alla scrittura di regole YARA-L che utilizzano altre origini di entità di contesto. Per ulteriori informazioni, vedi Creare analisi sensibili al contesto.

Sezioni di eventi e corrispondenze

Per scrivere una regola, segui questi passaggi: 1. Filtra il grafico dell'entità di contesto selezionata. In questo caso, Fusion Feed. 1. Filtra un tipo di indicatore specifico. Ad esempio, FILE. Vedi l'esempio seguente:

events:
   $context_graph.graph.metadata.product_name = "MANDIANT_FUSION_IOC"
   $context_graph.graph.metadata.vendor_name = "MANDIANT_FUSION_IOC"
   $context_graph.graph.metadata.source_type = "GLOBAL_CONTEXT"
   $context_graph.graph.metadata.entity_type = "FILE"

Puoi aggiungere qualsiasi altra condizione dell'evento o dell'entità di contesto nella sezione events. Puoi unire un campo dall'entità di contesto e dal campo evento UDM.

Nell'esempio seguente, la variabile segnaposto ioc viene utilizzata per eseguire un'unione transitiva tra l'entità di contesto e l'evento. La variabile ioc viene quindi utilizzata nella sezione match per assicurarsi che ci sia una corrispondenza in un periodo di tempo specifico.

   $ioc = $context_graph.graph.entity.file.md5
   $ioc = $e1.principal.process.file.md5

match:
   $ioc over 1h

Per ulteriori informazioni sui campi dell'entità di contesto che possono essere utilizzati nelle regole YARA-L, vedi la sezione Campi dell'entità di contesto del feed di fusione.

Sezione dei risultati

Continuando con l'esempio precedente, la regola di corrispondenza degli indicatori di base viene configurata in base agli hash dei file nelle entità di contesto nel campo graph.entity.file.md5 e nel campo UDM principal.process.file.md5.

Poiché questa regola può corrispondere a un numero elevato di eventi, ti consigliamo di perfezionarla in modo che corrisponda alle entità di contesto che hanno un'intelligence specifica. Ad esempio, potresti voler trovare una corrispondenza con il punteggio di affidabilità assegnato da Mandiant all'indicatore, se è stato rilevato in un ambiente violato o la famiglia di malware associata all'indicatore. Tutto questo può essere fatto nella sezione outcome della regola.

 outcome:
   // Extract the Mandiant Automated Intel confidence score of maliciousness
   $confidence_score = max(if($context_graph.graph.metadata.threat.verdict_info.source_provider = "Mandiant Automated Intel", $context_graph.graph.metadata.threat.verdict_info.confidence_score, 0))
   // Extract the status of the indicator as seen in a breached environment
   $breached = max(if($context_graph.graph.metadata.threat.verdict_info.pwn = true, 1, 0))

   // Intermediary outcome variable to combine conditions of intelligence extracted in the previous outcome variables.
   // Return 1 if conditions are met, otherwise return 0.
   $matched_conditions = if($confidence_score >= 80 AND $breached = 1, 1, 0)

Nella sezione outcome della regola YARA-L, il punteggio di affidabilità viene estratto utilizzando un'if statement racchiusa in una funzione max. Questa tecnica è necessaria per le regole multi-evento. La stessa tecnica viene utilizzata per estrarre la variabile pwn da verdict_info, che indica se un indicatore è stato rilevato in un ambiente violato identificato da Mandiant.

Queste due variabili di risultato vengono quindi combinate in un'altra matched_conditions variabile, che consente l'utilizzo della logica concatenata nella sezione condition.

Sezione delle condizioni

La sezione condition garantisce che e1, context_graph, e matched_conditions esistano e/o corrispondano alla condizione specificata.

 condition:
   // Ensure $e1, $context_graph and $matched_conditions conditions are met.
   $e1 AND $context_graph AND $matched_conditions = 1

Regola YARA-L completa

A questo punto la regola è pronta per l'uso e dovrebbe avere il seguente aspetto:

rule fusion_feed_example_principal_process_file_md5 {
 meta:
   rule_name = "File Hash - Applied Threat Intelligence"
   description = "Matches file hashes against the Applied Threat Intelligence Fusion Feed."

 events:
   // Filter graph
   $context_graph.graph.metadata.product_name = "MANDIANT_FUSION_IOC"
   $context_graph.graph.metadata.vendor_name = "MANDIANT_FUSION_IOC"
   $context_graph.graph.metadata.entity_type = "FILE"
   $context_graph.graph.metadata.source_type = "GLOBAL_CONTEXT"

   // Do join
   $ioc = $context_graph.graph.entity.file.md5
   $ioc = $e1.principal.process.file.md5

 match:
   $ioc over 1h

 outcome:
   // Extract the Mandiant Automated Intel confidence score of maliciousness
   $confidence_score = max(if($context_graph.graph.metadata.threat.verdict_info.source_provider = "Mandiant Automated Intel", $context_graph.graph.metadata.threat.verdict_info.confidence_score, 0))
   // Extract the status of the indicator as seen in a breached environment
   $breached = max(if($context_graph.graph.metadata.threat.verdict_info.pwn = true, 1, 0))

   // Intermediary outcome variable to combine conditions of intelligence extracted in the previous outcome variables.
   // Return 1 if conditions are met, otherwise return 0.
   $matched_conditions = if($confidence_score >= 80 AND $breached = 1, 1, 0)

 condition:
   // Ensure $e1, $context_graph and $matched_conditions conditions are met.
   $e1 AND $context_graph AND $matched_conditions = 1
}

Campi dell'entità di contesto del feed di fusione di ATI

Puoi utilizzare molti campi del feed di fusione di ATI nelle regole. Questi campi sono tutti definiti nell'elenco dei campi Unified Data Model. I seguenti campi sono pertinenti per la definizione della priorità degli indicatori:

Campo entità Valori possibili
metadata.threat.associations.type MALWARE, THREAT_ACTOR
metadata.threat.associations.name Nome associazione minaccia
metadata.threat.verdict_info.pwn TRUE, FALSE
metadata.threat.verdict_info.pwn_first_tagged_time.seconds Timestamp (secondi)

Alcuni campi hanno coppie chiave-valore che devono essere utilizzate in combinazione per accedere ai valori corretti. Ad esempio:

Campo entità 1 Valori Campo entità 2 Valori
metadata.threat.verdict_info.source_provider Mandiant Global Intel metadata.threat.verdict_info.global_hits_count Numero intero
metadata.threat.verdict_info.source_provider Mandiant Global Intel metadata.threat.verdict_info.global_customer_count Numero intero
metadata.threat.verdict_info.source_provider Mandiant Analyst Intel metadata.threat.verdict_info.confidence_score Numero intero
metadata.threat.verdict_info.source_provider Mandiant Automated Intel metadata.threat.verdict_info.confidence_score Numero intero

Nella sezione outcome di una regola YARA-L, puoi accedere a un valore designato da una chiave specifica utilizzando il seguente comando:

$hit_count = max(if($context_graph.graph.metadata.threat.verdict_info.source_provider = "Mandiant Global Intel", $context_graph.graph.metadata.threat.verdict_info.global_hits_count, 0))

L'esame delle corrispondenze delle entità in Google Security Operations ti aiuta a ottenere una visione completa dei dati, rivelando campi aggiuntivi che possono essere utili per valutare la priorità e il contesto di un avviso di indicatore.

L'esempio seguente mostra un'entità di contesto del feed di fusione come punto di riferimento iniziale:

{
  "metadata": {
    "product_entity_id": "md5--147d19e6-cdae-57bb-b9a1-a8676265fa4c",
    "collected_timestamp": {
      "seconds": "1695165683",
      "nanos": 48000000
    },
    "vendor_name": "MANDIANT_FUSION_IOC",
    "product_name": "MANDIANT_FUSION_IOC",
    "product_version": "1710194393",
    "entity_type": "FILE",
    "creation_timestamp": {
      "seconds": "1710201600"
    },
    "interval": {
      "start_time": {
        "seconds": "1"
      },
      "end_time": {
        "seconds": "253402300799"
      }
    },
    "threat": [
      {
        "category_details": [
          "A phishing email message or the relevant headers from a phishing email."
        ],
        "severity_details": "HIGH",
        "confidence_details": "75",
        "risk_score": 75,
        "first_discovered_time": {
          "seconds": "1683294326"
        },
        "associations": [
          {
            "id": "threat-actor--3e5e6bdf-5b4e-5166-84fa-83045e637f23",
            "type": "THREAT_ACTOR",
            "name": "UNC2633"
          },
          {
            "id": "threat-actor--3e5e6bdf-5b4e-5166-84fa-83045e637f23",
            "country_code": [
              "unknown"
            ],
            "type": "THREAT_ACTOR",
            "name": "UNC2633",
            "description": "UNC2633 is a distribution threat cluster that delivers emails containing malicious attachments or links that lead to malware payloads, primarily QAKBOT, but also SNOWCONE.GZIPLOADER (which leads to ICEDID) and MATANBUCHUS. Historically, UNC2633 has distributed ZIP files containing malicious Excel files that download malware payloads. In early 2023, UNC2633 started distributing OneNote files (.one) that usually led to QAKBOT. It has also leveraged HTML smuggling to distribute ZIP files containing IMG files that contain LNK files and malware payloads.",
            "alias": [
              {
                "name": "TA570 (Proofpoint)"
              }
            ],
            "first_reference_time": {
              "seconds": "1459085092"
            },
            "last_reference_time": {
              "seconds": "1687392000"
            },
            "industries_affected": [
              "Aerospace & Defense",
              "Agriculture",
              "Automotive",
              "Chemicals & Materials",
              "Civil Society & Non-Profits",
              "Construction & Engineering",
              "Education",
              "Energy & Utilities",
              "Financial Services",
              "Governments",
              "Healthcare",
              "Hospitality",
              "Insurance",
              "Legal & Professional Services",
              "Manufacturing",
              "Media & Entertainment",
              "Oil & Gas",
              "Pharmaceuticals",
              "Retail",
              "Technology",
              "Telecommunications",
              "Transportation"
            ]
          }
        ],
        "campaigns": [
          "CAMP.23.007"
        ],
        "last_updated_time": {
          "seconds": "1695165683",
          "nanos": 48000000
        },
        "verdict_info": [
          {
            "source_provider": "Mandiant Automated Intel",
            "confidence_score": 75
          },
          {
            "verdict_type": "ANALYST_VERDICT",
            "confidence_score": 75
          },
          {
            "source_count": 91,
            "response_count": 1,
            "verdict_type": "PROVIDER_ML_VERDICT",
            "malicious_count": 1,
            "ioc_stats": [
              {
                "ioc_stats_type": "MANDIANT_SOURCES",
                "second_level_source": "Knowledge Graph",
                "quality": "HIGH_CONFIDENCE",
                "malicious_count": 1,
                "response_count": 1,
                "source_count": 8
              },
              {
                "ioc_stats_type": "MANDIANT_SOURCES",
                "second_level_source": "Malware Analysis",
                "source_count": 4
              },
              {
                "ioc_stats_type": "MANDIANT_SOURCES",
                "second_level_source": "Spam Monitoring",
                "source_count": 1
              },
              {
                "ioc_stats_type": "THIRD_PARTY_SOURCES",
                "second_level_source": "Crowdsourced Threat Analysis",
                "source_count": 71
              },
              {
                "ioc_stats_type": "THIRD_PARTY_SOURCES",
                "first_level_source": "MISP",
                "second_level_source": "Trusted Software List",
                "source_count": 3
              },
              {
                "ioc_stats_type": "THIRD_PARTY_SOURCES",
                "first_level_source": "Threat Intelligence Feeds",
                "second_level_source": "Digitalside It Hashes",
                "source_count": 1
              },
              {
                "ioc_stats_type": "THIRD_PARTY_SOURCES",
                "first_level_source": "Threat Intelligence Feeds",
                "second_level_source": "Tds Harvester",
                "source_count": 1
              },
              {
                "ioc_stats_type": "THIRD_PARTY_SOURCES",
                "first_level_source": "Threat Intelligence Feeds",
                "second_level_source": "Urlhaus",
                "source_count": 1
              }
            ]
          },
          {
            "source_provider": "Mandiant Analyst Intel",
            "confidence_score": 75,
            "pwn": true,
            "pwn_first_tagged_time": {
              "seconds": "1683911695"
            }
          }
        ],
        "last_discovered_time": {
          "seconds": "1683909854"
        }
      }
    ],
    "source_type": "GLOBAL_CONTEXT",
    "source_labels": [
      {
        "key": "is_scanner",
        "value": "false"
      },
      {
        "key": "osint",
        "value": "false"
      },
      {
        "key": "misp_akamai",
        "value": "false"
      },
...
      {
        "key": "has_pwn",
        "value": "2023-05-12T17:14:55.000+0000"
      }
    ],
    "event_metadata": {
      "id": "\\000\\000\\000\\000\\034Z\\n\\2545\\237\\367\\353\\271\\357\\302\\215t\\330\\275\\237\\000\\000\\000\\000\\007\\000\\000\\000\\206\\000\\000\\000",
      "base_labels": {
        "log_types": [
          "MANDIANT_FUSION_IOC"
        ],
        "allow_scoped_access": true
      }
    }
  },
  "entity": {
    "file": {
      "sha256": "000bc5900dc7a32851e380f418cc178ff0910242ee0561ae37ff424e6d3ec64a",
      "md5": "f0095b0a7480c826095d9ffc9d5d2d8f",
      "sha1": "8101315b9fbbf6a72bddbfe64837d246f4c8b419"
    },
    "labels": [
      {
        "key": "is_scanner",
        "value": "false"
      },
      {
        "key": "osint",
        "value": "false"
      },
      {
        "key": "misp_akamai",
        "value": "false"
      },
...
    ]
  }
}

Condizioni complesse

Per utilizzare più campi in un'entità di contesto, puoi combinare più variabili di risultato per creare una logica condizionale più complessa. Le variabili di risultato intermedie possono essere utilizzate per combinare più campi. Queste variabili vengono quindi combinate per formare una nuova variabile di risultato che può essere utilizzata nella sezione condition.

Ad esempio:

// Value will be 1 if threat.associations.type = "MALWARE"
// Wrapper max function required for multi-event rules
$is_attributed_malware = max(if($entity_context.graph.metadata.threat.associations.type = "MALWARE", 1, 0))

// Value will be 1 if threat.associations.type = "THREAT_ACTOR"
$is_attributed_actor = max(if($entity_context.graph.metadata.threat.associations.type = "THREAT_ACTOR", 1,0))

// Value will be the sum of the $is_attributed_malware $is_attributed_malware and $is_attributed_actor
$is_attributed = if($is_attributed_malware = 1, 1, 0)
                    +
                    if($is_attributed_actor = 1, 1, 0)

// If the value of $is_attributed is greater than 1, this indicates the indicator has been attributed at least once with the type "MALWARE" or "THREAT_ACTOR"

In questo esempio, due variabili di risultato intermedie, is_attributed_malware e is_attributed_actor, vengono combinate in una variabile di risultato is_attributed.

I valori di risultato intermedi restituiscono valori numerici, il che consente confronti numerici nella nuova variabile di risultato.

Il valore in is_attributed sarà 1 o superiore se l'indicatore ha almeno un'associazione di minacce di tipo MALWARE o THREAT_ACTOR.

Unioni flessibili nella regola YARA-L

Per ridurre il numero di regole richieste, puoi utilizzare unioni flessibili tra gli IoC per collegare più campi UDM a un'entità di contesto.

L'esempio seguente mostra l'utilizzo di unioni flessibili per più campi UDM nella sezione event:

  events:
    // Filter graph
    $mandiant.graph.metadata.product_name = "MANDIANT_FUSION_IOC"
    $mandiant.graph.metadata.vendor_name = "MANDIANT_FUSION_IOC"
    $mandiant.graph.metadata.entity_type = "FILE"
    $mandiant.graph.metadata.source_type = "GLOBAL_CONTEXT"

    $mandiant.graph.entity.file.md5 = strings.coalesce($e.target.process.file.md5, $e.target.process.file.md5) OR
    $mandiant.graph.entity.file.md5 = strings.coalesce($e.principal.process.file.md5, $e.principal.process.file.md5)

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