Feed di Applied Threat Intelligence Fusion

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

Il processo di cura di Mandiant include le seguenti fasi:

  • Risposta agli incidenti in prima linea: durante l'indagine sulle violazioni, gli analisti di Mandiant acquisiscono conoscenze dirette degli strumenti e delle 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 indicatori di compromissione vengono mappati su minacce e campagne specifiche, il che aiuta a comprendere e dare la priorità agli incidenti.

Il feed Breach Analytics si basa sul feed ATI Fusion includendo indicatori provenienti da indagini sulle violazioni di Mandiant nuove e attive. Fornisce approfondimenti in tempo reale sulle ultime tendenze degli attacchi. Per migliorare la corrispondenza degli indicatori, le regole YARA-L possono utilizzare informazioni contestuali del feed ATI Fusion, 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 ATI Fusion

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

Sezioni Eventi e Partite

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

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 altre condizioni dell'evento o dell'entità di contesto nella sezione events. Puoi unire un campo dall'entità di contesto e dal campo dell'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 poi utilizzata nella sezione match per assicurarsi che esista 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 saperne di più sui campi delle entità di contesto che possono essere utilizzati nelle regole YARA-L, consulta la sezione Campi delle entità di contesto di Fusion Feed.

Sezione Risultato

Continuando con l'esempio precedente, la regola di corrispondenza degli indicatori di base è 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 a entità di contesto con informazioni specifiche. 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 con 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 confidenza viene estratto utilizzando un if statement racchiuso in una funzione max. Questa tecnica è obbligatoria 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 compromesso identificato da Mandiant.

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

Sezione Condizione

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 ATI Fusion

Puoi utilizzare molti campi del feed ATI Fusion nelle regole. Questi campi sono tutti definiti nell'elenco dei campi di Unified Data Model. I seguenti campi sono pertinenti per la definizione delle 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 Fusion 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 poi 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 dei risultati intermedi restituiscono valori numerici, il che consente confronti numerici nella nuova variabile dei risultati.

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

Join flessibili nella regola YARA-L

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

L'esempio seguente mostra l'utilizzo di join 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)

Esegui la migrazione dei feed legacy di Mandiant a GTI

Google SecOps sta consolidando le origini dati di threat intelligence. Per fornire un insieme più ampio di indicatori di compromissione (IoC) e semplificare l'integrazione, stiamo eseguendo la migrazione dai feed Mandiant legacy al feed unificato Google Threat Intelligence (GTI).

Questa guida è rivolta agli ingegneri e agli analisti del rilevamento che vogliono mantenere una copertura ininterrotta delle minacce durante la migrazione al feed GTI unificato. Spiega come aggiornare le regole YARA-L esistenti in modo che corrispondano ai nuovi IoC GTI, preservando al contempo la funzionalità di avviso legacy. Aggiornando la sintassi delle regole utilizzando la sequenza temporale e i workflow di migrazione forniti, garantisci una transizione senza problemi prima che i feed legacy vengano bloccati.

Aggiorna le regole YARA-L

Ti consigliamo di aggiornare le regole YARA-L con il nuovo nome del prodotto GTI per mantenere una copertura ininterrotta.


Nome feed Mandiant legacy
New GTI product name
Livello di licenza

MANDIANT_FUSION_IOC
GTI_IOC
Enterprise o Enterprise+

OPEN_SOURCE_INTEL_IOC
GTI_IOC
Enterprise o Enterprise+

MANDIANT_ACTIVE_BREACH_IOC
GTI_IOC
Enterprise+

Informazioni di riferimento sulla migrazione di YARA-L

Utilizza questi snippet per aggiornare manualmente le regole se preferisci non utilizzare la funzione Applica di Gemini.

Migrazione di base

Utilizza questa sintassi YARA-L per la corrispondenza sia con i dati storici sia con i nuovi dati GTI.

Sintassi YARA-L precedente:

$mandiant.graph.metadata.product_name = "MANDIANT_FUSION_IOC"

Sintassi YARA-L consigliata:

(
    $mandiant.graph.metadata.product_name = "GTI_IOC"
    $mandiant.graph.metadata.threat_intel.stable = true
)

Informazioni sul workflow di migrazione

Il seguente flusso di lavoro riflette l'esperienza aggiornata di gestione delle regole progettata per guidarti nella migrazione.

  1. Identifica le regole interessate. Apri la pagina Gestione/Elenco regole. Se il tuo tenant ha regole interessate, viene visualizzato un banner globale in evidenza.
    • Indicatore:le regole che fanno riferimento ai feed legacy mostrano un'icona di avviso o una descrizione comando Update Required.
    • Azione:fai clic su Chiedi a Gemini di aiutarti ad aggiornare o seleziona una regola specifica per visualizzare i dettagli.

  2. Analizza i dettagli della regola. Quando apri una regola interessata, l'editor delle regole evidenzia la sintassi precedente (ad esempio, $mandiant.graph.metadata.product_name = "MANDIANT_FUSION_IOC").

    Nell'intestazione dell'editor viene visualizzato un pulsante di migrazione dedicato, che attiva il riquadro laterale di Gemini.

  3. Leggi l'aggiornamento assistito da Gemini. Il riquadro laterale di Gemini carica automaticamente una scheda contestuale precompilata:

    • Gemini spiega la mappatura tra il vecchio feed e il nuovo feed GTI in base ai tuoi diritti.
    • Gemini fornisce un blocco di codice Correzione suggerita. Esamina la logica YARA-L aggiornata, che aggiunge GTI_IOC mantenendo il riferimento legacy per la copertura storica.

  4. Fai clic su Applica all'editor per sostituire la vecchia logica con la nuova sintassi suggerita.

  5. Verifica la nuova sintassi. Una volta salvata la regola con la sintassi GTI_IOC aggiornata, vengono visualizzati i seguenti dettagli:

    • L'icona di avviso Aggiornamento richiesto scompare dall'editor e dalla pagina principale Elenco regole.
    • Lo stato della migrazione viene aggiornato in tempo reale man mano che cancelli le regole segnalate.

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