收集 Mandiant Threat Intelligence 自定义 IOC 日志

支持的平台：

本文档介绍了如何使用 Google Cloud Storage V2 将 Mandiant Threat Intelligence 自定义 IOC 数据注入到 Google Security Operations。

Mandiant 威胁情报提供丰富的情境失陷指标 (IOC)，包括 IP 地址、网域、网址、文件哈希和电子邮件地址。该平台可根据前线突发事件响应调查提供威胁情报，帮助安全团队识别并优先处理针对其组织的威胁。

准备工作

确保您满足以下前提条件：

  • Google SecOps 实例
  • 已启用 Cloud Storage API 的 GCP 项目
  • 创建和管理 GCS 存储分区的权限
  • 管理 GCS 存储分区的 IAM 政策的权限
  • 创建 Cloud Run 服务、Pub/Sub 主题和 Cloud Scheduler 作业的权限
  • 有效的 Mandiant Advantage Threat Intelligence 订阅
  • 对 Mandiant Advantage 门户的特权访问权限

创建 Google Cloud Storage 存储桶

  1. 前往 Google Cloud 控制台。
  2. 选择您的项目或创建新项目。
  3. 在导航菜单中，依次前往 Cloud Storage > 存储分区。
  4. 点击创建存储分区。

  5. 提供以下配置详细信息：

    设置 值
    为存储桶命名 输入一个全局唯一的名称（例如 mandiant-ioc-logs）
    位置类型 根据您的需求进行选择（区域级、双区域、多区域）
    位置 选择营业地点（例如 us-central1）
    存储类别 标准（建议用于经常访问的日志）
    访问权限控制 均匀（推荐）
    保护工具 可选：启用对象版本控制或保留政策

  6. 点击创建。

收集 Mandiant Advantage 凭据

获取 Mandiant 网站网址

  1. 登录您的 Mandiant Advantage 实例。
  2. 记下浏览器地址栏中的网站网址。
    • 网址为：https://advantage.mandiant.com

创建 API 凭据

  1. 登录 Mandiant Advantage。
  2. 转到设置。
  3. 向下滚动到 API 访问权限和密钥，或从导航菜单中选择该选项。
  4. 点击获取密钥 ID 和密钥。
  5. 安全地复制并保存 API 凭据：
    • 密钥 ID：复制此值（也称为 API 密钥 ID 或公钥）
    • 密钥 Secret：复制此值（也称为 API 密钥或私钥）

验证权限

如需验证账号是否具有所需权限，请执行以下操作：

  1. 登录 Mandiant Advantage。
  2. 转到设置。
  3. 在用户信息下查看您的用户权限。
  4. 验证您是否有权访问威胁情报模块。
  5. 如果您无法查看威胁情报数据，请与您的 Mandiant 管理员联系，请其授予适当权限。

测试 API 访问权限

  • 在继续进行集成之前，请先测试您的凭据：

    # Replace with your actual credentials
API_KEY_ID="your-key-id"
API_SECRET="your-key-secret"
API_BASE="https://api.intelligence.mandiant.com"

# Get OAuth token
TOKEN=$(curl -s -X POST "${API_BASE}/token" \
    -H "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded" \
    -d "grant_type=client_credentials" \
    -u "${API_KEY_ID}:${API_SECRET}" | jq -r '.access_token')

# Test API access
curl -v -H "Authorization: Bearer ${TOKEN}" \
    "${API_BASE}/v4/indicator?limit=1"

如果测试成功，您应该会收到包含指标数据的 JSON 响应。如果您收到错误消息，请执行以下操作：

  • HTTP 401：检查 API 密钥 ID 和 Secret 是否正确
  • HTTP 403：验证账号是否具有威胁情报权限
  • HTTP 404：验证 API 基础网址是否正确

为 Cloud Run 函数创建服务账号

Cloud Run 函数需要一个服务账号，该账号具有写入 GCS 存储桶的权限，并且可以由 Pub/Sub 调用。

创建服务账号

  1. 在 GCP 控制台中，依次前往 IAM 和管理 > 服务账号。
  2. 点击创建服务账号。
  3. 提供以下配置详细信息：
    • 服务账号名称：输入 mandiant-ioc-collector-sa（例如 mandiant-ioc-collector-sa）
    • 服务账号说明：输入 Service account for Cloud Run function to collect Mandiant IOC logs
  4. 点击创建并继续。
  5. 在向此服务账号授予对项目的访问权限部分中，添加以下角色：
    1. 点击选择角色。
    2. 搜索并选择 Storage Object Admin。
    3. 点击 + 添加其他角色。
    4. 搜索并选择 Cloud Run Invoker。
    5. 点击 + 添加其他角色。
    6. 搜索并选择 Cloud Functions Invoker。
  6. 点击继续。
  7. 点击完成。

以下角色是必需的： - Storage Object Admin：将日志写入 GCS 存储桶并管理状态文件 - Cloud Run Invoker：允许 Pub/Sub 调用函数 - Cloud Functions Invoker：允许调用函数

授予对 GCS 存储桶的 IAM 权限

向服务账号授予对 GCS 存储桶的写入权限：

  1. 前往 Cloud Storage > 存储分区。
  2. 点击您的存储桶名称（例如 mandiant-ioc-logs）。
  3. 前往权限标签页。
  4. 点击授予访问权限。
  5. 提供以下配置详细信息：
    • 添加主账号：输入服务账号电子邮件地址（例如 mandiant-ioc-collector-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com）
    • 分配角色：选择 Storage Object Admin
  6. 点击保存。

创建 Pub/Sub 主题

创建一个 Pub/Sub 主题，Cloud Scheduler 将向该主题发布消息，而 Cloud Run 函数将订阅该主题。

  1. 在 GCP 控制台中，前往 Pub/Sub > 主题。
  2. 点击创建主题。
  3. 提供以下配置详细信息：
    • 主题 ID：输入 mandiant-ioc-trigger（例如，mandiant-ioc-trigger）
    • 将其他设置保留为默认值
  4. 点击创建。

创建 Cloud Run 函数以收集日志

Cloud Run 函数将由来自 Cloud Scheduler 的 Pub/Sub 消息触发，以从 Mandiant Threat Intelligence API 中提取 IOC 数据并将其写入 GCS。

  1. 在 GCP 控制台中，前往 Cloud Run。
  2. 点击创建服务。
  3. 选择函数（使用内嵌编辑器创建函数）。

  4. 在配置部分中，提供以下配置详细信息：

    设置 值
    Service 名称 mandiant-ioc-collector（例如，mandiant-ioc-collector）
    区域 选择与您的 GCS 存储桶匹配的区域（例如 us-central1）
    运行时 选择 Python 3.12 或更高版本

  5. 在触发器（可选）部分中：

    1. 点击 + 添加触发器。
    2. 选择 Cloud Pub/Sub。
    3. 在选择 Cloud Pub/Sub 主题中，选择 Pub/Sub 主题（例如 mandiant-ioc-trigger）。
    4. 点击保存。

  6. 在身份验证部分中：

    1. 选择需要进行身份验证。
    2. 检查 Identity and Access Management (IAM)。
  1. 向下滚动并展开容器、网络、安全性。
  2. 前往安全标签页：
    • 服务账号：选择服务账号（例如 mandiant-ioc-collector-sa）

  3. 前往容器标签页：

    1. 点击变量和密钥。
    2. 为每个环境变量点击+ 添加变量：
    变量名称 示例值 说明
    GCS_BUCKET mandiant-ioc-logs GCS 存储桶名称
    GCS_PREFIX mandiant-ioc 日志文件的前缀
    STATE_KEY mandiant-ioc/state.json 状态文件路径
    API_BASE https://api.intelligence.mandiant.com API 基本网址
    API_KEY_ID your-key-id Mandiant API 密钥 ID
    API_SECRET your-key-secret Mandiant API Secret
    MAX_RECORDS 1000 每次运行的记录数上限
    PAGE_SIZE 100 每页记录数
    LOOKBACK_HOURS 24 初始回溯期

  4. 在变量和 Secret 部分中，向下滚动到请求：

    • 请求超时：输入 600 秒（10 分钟）

  5. 前往设置标签页：

    • 在资源部分中：
      • 内存：选择 512 MiB 或更高值
      • CPU：选择 1

  6. 在修订版本伸缩部分中：

    • 实例数下限：输入 0
    • 实例数上限：输入 100（或根据预期负载进行调整）

  7. 点击创建。

  8. 等待服务创建完成（1-2 分钟）。

  9. 创建服务后，系统会自动打开内嵌代码编辑器。

添加函数代码

  1. 在入口点字段中输入 main。

  2. 在内嵌代码编辑器中，创建两个文件：

    • main.py:

      import functions_framework
from google.cloud import storage
import json
import os
import urllib3
from datetime import datetime, timezone, timedelta
import time
import base64

# Initialize HTTP client with timeouts
http = urllib3.PoolManager(
    timeout=urllib3.Timeout(connect=5.0, read=30.0),
    retries=False,
)

# Initialize Storage client
storage_client = storage.Client()

# Environment variables
GCS_BUCKET = os.environ.get('GCS_BUCKET')
GCS_PREFIX = os.environ.get('GCS_PREFIX', 'mandiant-ioc')
STATE_KEY = os.environ.get('STATE_KEY', 'mandiant-ioc/state.json')
API_BASE = os.environ.get('API_BASE', 'https://api.intelligence.mandiant.com')
API_KEY_ID = os.environ.get('API_KEY_ID')
API_SECRET = os.environ.get('API_SECRET')
MAX_RECORDS = int(os.environ.get('MAX_RECORDS', '1000'))
PAGE_SIZE = int(os.environ.get('PAGE_SIZE', '100'))
LOOKBACK_HOURS = int(os.environ.get('LOOKBACK_HOURS', '24'))

def to_unix_seconds(dt: datetime) -> int:
    """Convert datetime to Unix epoch seconds."""
    if dt.tzinfo is None:
        dt = dt.replace(tzinfo=timezone.utc)
    dt = dt.astimezone(timezone.utc)
    return int(dt.timestamp())

def parse_datetime(value: str) -> datetime:
    """Parse ISO datetime string to datetime object."""
    if value.endswith("Z"):
        value = value[:-1] + "+00:00"
    return datetime.fromisoformat(value)

@functions_framework.cloud_event
def main(cloud_event):
    """
    Cloud Run function triggered by Pub/Sub to fetch Mandiant IOC data and write to GCS.

    Args:
        cloud_event: CloudEvent object containing Pub/Sub message
    """

    if not all([GCS_BUCKET, API_BASE, API_KEY_ID, API_SECRET]):
        print('Error: Missing required environment variables')
        return

    try:
        # Get GCS bucket
        bucket = storage_client.bucket(GCS_BUCKET)

        # Load state
        state = load_state(bucket, STATE_KEY)

        # Determine time window
        now = datetime.now(timezone.utc)
        last_time = None

        if isinstance(state, dict) and state.get("last_event_time"):
            try:
                last_time = parse_datetime(state["last_event_time"])
                # Overlap by 2 minutes to catch any delayed events
                last_time = last_time - timedelta(minutes=2)
            except Exception as e:
                print(f"Warning: Could not parse last_event_time: {e}")

        if last_time is None:
            last_time = now - timedelta(hours=LOOKBACK_HOURS)

        print(f"Fetching IOCs from {last_time.isoformat()} to {now.isoformat()}")

        # Convert to Unix timestamps
        start_epoch = to_unix_seconds(last_time)
        end_epoch = to_unix_seconds(now)

        # Fetch IOCs
        records, newest_event_time = fetch_iocs(
            api_base=API_BASE,
            api_key_id=API_KEY_ID,
            api_secret=API_SECRET,
            start_epoch=start_epoch,
            end_epoch=end_epoch,
            page_size=PAGE_SIZE,
            max_records=MAX_RECORDS,
        )

        if not records:
            print("No new IOC records found.")
            save_state(bucket, STATE_KEY, now.isoformat())
            return

        # Write to GCS as NDJSON
        timestamp = now.strftime('%Y%m%d_%H%M%S')
        object_key = f"{GCS_PREFIX}/iocs_{timestamp}.ndjson"
        blob = bucket.blob(object_key)

        ndjson = '\n'.join([json.dumps(record, ensure_ascii=False) for record in records]) + '\n'
        blob.upload_from_string(ndjson, content_type='application/x-ndjson')

        print(f"Wrote {len(records)} records to gs://{GCS_BUCKET}/{object_key}")

        # Update state with newest event time
        if newest_event_time:
            save_state(bucket, STATE_KEY, newest_event_time)
        else:
            save_state(bucket, STATE_KEY, now.isoformat())

        print(f"Successfully processed {len(records)} records")

    except Exception as e:
        print(f'Error processing IOCs: {str(e)}')
        raise

def load_state(bucket, key):
    """Load state from GCS."""
    try:
        blob = bucket.blob(key)
        if blob.exists():
            state_data = blob.download_as_text()
            return json.loads(state_data)
    except Exception as e:
        print(f"Warning: Could not load state: {e}")

    return {}

def save_state(bucket, key, last_event_time_iso: str):
    """Save the last event timestamp to GCS state file."""
    try:
        state = {'last_event_time': last_event_time_iso}
        blob = bucket.blob(key)
        blob.upload_from_string(
            json.dumps(state, indent=2),
            content_type='application/json'
        )
        print(f"Saved state: last_event_time={last_event_time_iso}")
    except Exception as e:
        print(f"Warning: Could not save state: {e}")

def get_oauth_token(api_base: str, api_key_id: str, api_secret: str) -> str:
    """Get OAuth 2.0 access token from Mandiant API."""
    token_url = f"{api_base}/token"

    # Create Basic Auth header
    auth_string = f"{api_key_id}:{api_secret}"
    auth_bytes = auth_string.encode('utf-8')
    auth_b64 = base64.b64encode(auth_bytes).decode('utf-8')

    headers = {
        'Authorization': f'Basic {auth_b64}',
        'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded',
        'Accept': 'application/json'
    }

    body = 'grant_type=client_credentials'

    try:
        response = http.request('POST', token_url, body=body, headers=headers)

        if response.status != 200:
            print(f"Token request failed: {response.status}")
            print(f"Response: {response.data.decode('utf-8')}")
            raise Exception(f"Failed to get OAuth token: HTTP {response.status}")

        token_data = json.loads(response.data.decode('utf-8'))
        return token_data['access_token']

    except Exception as e:
        print(f"Error getting OAuth token: {e}")
        raise

def fetch_iocs(api_base: str, api_key_id: str, api_secret: str, start_epoch: int, end_epoch: int, page_size: int, max_records: int):
    """
    Fetch IOCs from Mandiant Threat Intelligence API with pagination and rate limiting.

    Args:
        api_base: API base URL
        api_key_id: Mandiant API Key ID
        api_secret: Mandiant API Secret
        start_epoch: Start time in Unix epoch seconds
        end_epoch: End time in Unix epoch seconds
        page_size: Number of records per page
        max_records: Maximum total records to fetch

    Returns:
        Tuple of (records list, newest_event_time ISO string)
    """
    # Get OAuth token
    access_token = get_oauth_token(api_base, api_key_id, api_secret)

    endpoint = f"{api_base}/v4/indicator"

    headers = {
        'Authorization': f'Bearer {access_token}',
        'Accept': 'application/json',
        'Content-Type': 'application/json',
        'User-Agent': 'GoogleSecOps-MandiantCollector/1.0'
    }

    records = []
    newest_time = None
    page_num = 0
    backoff = 1.0
    next_url = None

    while True:
        page_num += 1

        if len(records) >= max_records:
            print(f"Reached max_records limit ({max_records})")
            break

        # Build request URL
        if next_url:
            # Use next URL from pagination
            url = next_url
        else:
            # First request with time filtering
            params = []
            params.append(f"start_epoch={start_epoch}")
            params.append(f"end_epoch={end_epoch}")
            params.append(f"limit={min(page_size, max_records - len(records))}")
            url = f"{endpoint}?{'&'.join(params)}"

        try:
            response = http.request('GET', url, headers=headers)

            # Handle rate limiting with exponential backoff
            if response.status == 429:
                retry_after = int(response.headers.get('Retry-After', str(int(backoff))))
                print(f"Rate limited (429). Retrying after {retry_after}s...")
                time.sleep(retry_after)
                backoff = min(backoff * 2, 30.0)
                continue

            backoff = 1.0

            if response.status != 200:
                print(f"HTTP Error: {response.status}")
                response_text = response.data.decode('utf-8')
                print(f"Response body: {response_text}")
                return [], None

            data = json.loads(response.data.decode('utf-8'))

            # Extract results
            page_results = data.get('indicators', [])

            if not page_results:
                print(f"No more results (empty page)")
                break

            print(f"Page {page_num}: Retrieved {len(page_results)} IOCs")
            records.extend(page_results)

            # Track newest event time
            for ioc in page_results:
                try:
                    # Extract last_updated timestamp
                    event_time = ioc.get('last_updated')
                    if event_time:
                        if newest_time is None or parse_datetime(event_time) > parse_datetime(newest_time):
                            newest_time = event_time
                except Exception as e:
                    print(f"Warning: Could not parse event time: {e}")

            # Check for next page
            next_url = data.get('next')
            if not next_url:
                print("No more pages (no next URL)")
                break

        except Exception as e:
            print(f"Error fetching IOCs: {e}")
            return [], None

    print(f"Retrieved {len(records)} total records from {page_num} pages")
    return records, newest_time

    • requirements.txt:

      functions-framework==3.*
google-cloud-storage==2.*
urllib3>=2.0.0

  3. 点击部署以保存并部署该函数。

  4. 等待部署完成（2-3 分钟）。

创建 Cloud Scheduler 作业

Cloud Scheduler 会定期向 Pub/Sub 主题发布消息，从而触发 Cloud Run 函数。

  1. 在 GCP Console 中，前往 Cloud Scheduler。
  2. 点击创建作业。

  3. 提供以下配置详细信息：

    设置 值
    名称 mandiant-ioc-collector-hourly（例如，mandiant-ioc-collector-hourly）
    区域 选择与 Cloud Run 函数相同的区域
    频率 0 * * * *（每小时一次，整点时）
    时区 选择时区（建议选择世界协调时间 [UTC]）
    目标类型 Pub/Sub
    主题 选择 Pub/Sub 主题（例如 mandiant-ioc-trigger）
    消息正文 {}（空 JSON 对象）

  4. 点击创建。

时间表频率选项

  • 根据 IOC 更新量和延迟时间要求选择频率：

    频率 Cron 表达式 使用场景
    每隔 5 分钟 */5 * * * * 大批量、低延迟
    每隔 15 分钟 */15 * * * * 搜索量中等
    每小时 0 * * * * 标准（推荐）
    每 6 小时 0 */6 * * * 低成交量、批处理
    每天 0 0 * * * 历史数据收集

测试集成

  1. 在 Cloud Scheduler 控制台中，找到您的作业（例如 mandiant-ioc-collector-hourly）。
  2. 点击强制运行以手动触发作业。
  3. 等待几秒钟。
  4. 前往 Cloud Run > 服务。
  5. 点击函数名称（例如 mandiant-ioc-collector）。
  6. 点击日志标签页。

  7. 验证函数是否已成功执行。查找：

    Fetching IOCs from YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00 to YYYY-MM-DDTHH:MM:SS+00:00
Page 1: Retrieved X IOCs
Wrote X records to gs://bucket-name/mandiant-ioc/iocs_YYYYMMDD_HHMMSS.ndjson
Successfully processed X records

  8. 前往 Cloud Storage > 存储分区。

  9. 点击您的存储桶名称（例如 mandiant-ioc-logs）。

  10. 前往前缀文件夹（例如 mandiant-ioc/）。

  11. 验证是否已创建具有当前时间戳的新 .ndjson 文件。

如果您在日志中看到错误，请执行以下操作：

  • HTTP 401：检查环境变量中的 API 密钥 ID 和 Secret
  • HTTP 403：验证账号是否具有威胁情报权限
  • HTTP 429：速率限制 - 函数将自动重试并进行退避
  • 缺少环境变量：检查是否已设置所有必需的变量
  • 令牌请求失败：验证 API 凭据是否正确且未过期

检索 Google SecOps 服务账号

Google SecOps 使用唯一的服务账号从您的 GCS 存储桶中读取数据。您必须授予此服务账号对您的存储桶的访问权限。

获取服务账号电子邮件地址

  1. 依次前往 SIEM 设置 > Feed。
  2. 点击添加新 Feed。
  3. 点击配置单个 Feed。
  4. 在 Feed 名称字段中，输入 Feed 的名称（例如 Mandiant Custom IOC）。
  5. 选择 Google Cloud Storage V2 作为来源类型。
  6. 选择 Mandiant 自定义 IOC 作为日志类型。

  7. 点击获取服务账号。系统会显示一个唯一的服务账号电子邮件地址，例如：

    chronicle-12345678@chronicle-gcp-prod.iam.gserviceaccount.com

  8. 复制此电子邮件地址，以便在下一步中使用。

  9. 点击下一步。

  10. 为以下输入参数指定值：

    • 存储桶网址：输入带有前缀路径的 GCS 存储桶 URI：

      gs://mandiant-ioc-logs/mandiant-ioc/
      • 替换：
        • mandiant-ioc-logs：您的 GCS 存储桶名称。
        • mandiant-ioc：存储 IOC 日志的前缀/文件夹路径。

    • 来源删除选项：根据您的偏好选择删除选项：

      • 永不：转移后永不删除任何文件（建议用于测试）。
      • 删除已转移的文件：在成功转移后删除文件。

      • 删除已转移的文件和空目录：成功转移后删除文件和空目录。

    • 文件存在时间上限：包含在过去指定天数内修改的文件（默认值为 180 天）

    • 资产命名空间：资产命名空间

    • 注入标签：要应用于此 Feed 中事件的标签

  11. 点击下一步。

  12. 在最终确定界面中查看新的 Feed 配置，然后点击提交。

向 Google SecOps 服务账号授予 IAM 权限

Google SecOps 服务账号需要您的 GCS 存储桶的 Storage Object Viewer 角色。

  1. 前往 Cloud Storage > 存储分区。
  2. 点击您的存储桶名称（例如 mandiant-ioc-logs）。
  3. 前往权限标签页。
  4. 点击授予访问权限。
  5. 提供以下配置详细信息：
    • 添加主账号：粘贴 Google SecOps 服务账号电子邮件地址
    • 分配角色：选择 Storage Object Viewer
  6. 点击保存。

UDM 映射表

日志字段 UDM 映射 逻辑
associated_hashes.value entity.file.md5 如果 hash.type == "md5"，则为 associated_hashes.value 中的值；否则，如果 type == "md5"，则为 value 中的值
值 entity.file.md5
associated_hashes.value entity.file.sha1 如果 hash.type == "sha1"，则为 associated_hashes.value 中的值；否则，如果 type == "sha1"，则为 value 中的值
值 entity.file.sha1
associated_hashes.value entity.file.sha256 如果 hash.type == "sha256"，则为 associated_hashes.value 中的值；否则，如果 type == "sha256"，则为 value 中的值
值 entity.file.sha256
值 entity.hostname 如果类型为“fqdn”，则直接复制值
值 entity.ip 如果类型为“ipv4”，则直接复制值
threat_rating.threat_score entity.labels 合并的标签对象，其中包含以下键和值：“threat_score”和 threat_rating.threat_score 中的值、“mscore”和 mscore 中的值、“is_exclusive”和 is_exclusive 中的值、“is_publishable”和 is_publishable 中的值，以及每个 misp 字段对应的“misp”键和 misp 中的值。
mscore entity.labels
is_exclusive entity.labels
is_publishable entity.labels
misp.akamai entity.labels
misp.alexa entity.labels
misp.alexa_1M entity.labels
misp.amazon-aws entity.labels
misp.apple entity.labels
misp.automated-malware-analysis entity.labels
misp.bank-website entity.labels
misp.captive-portals entity.labels
misp.censys-scanning entity.labels
misp.cisco_1M entity.labels
misp.cisco_top1000 entity.labels
misp.cisco_top10k entity.labels
misp.cisco_top20k entity.labels
misp.cisco_top5k entity.labels
misp.cloudflare entity.labels
misp.common-contact-emails entity.labels
misp.common-ioc-false-positive entity.labels
misp.covid entity.labels
misp.covid-19-cyber-threat-coalition-whitelist entity.labels
misp.covid-19-krassi-whitelist entity.labels
misp.crl-hostname entity.labels
misp.crl-ip entity.labels
misp.dax30 entity.labels
misp.digitalside entity.labels
misp.disposable-email entity.labels
misp.dynamic-dns entity.labels
misp.eicar.com entity.labels
misp.empty-hashes entity.labels
misp.fastly entity.labels
misp.findip-host entity.labels
misp.google entity.labels
misp.google-chrome-crux-1million entity.labels
misp.google-gcp entity.labels
misp.google-gmail-sending-ips entity.labels
misp.googlebot entity.labels
misp.ipv6-linklocal entity.labels
misp.majestic_million entity.labels
misp.majestic_million_1M entity.labels
misp.microsoft entity.labels
misp.microsoft-attack-simulator entity.labels
misp.microsoft-azure entity.labels
misp.microsoft-azure-appid entity.labels
misp.microsoft-azure-china entity.labels
misp.microsoft-azure-germany entity.labels
misp.microsoft-azure-us-gov entity.labels
misp.microsoft-office365 entity.labels
misp.microsoft-office365-cn entity.labels
misp.microsoft-office365-ip entity.labels
misp.microsoft-win10-connection-endpoints entity.labels
misp.moz-top500 entity.labels
misp.mozilla-CA entity.labels
misp.mozilla-IntermediateCA entity.labels
misp.multicast entity.labels
misp.nioc-filehash entity.labels
misp.openai-gptbot entity.labels
misp.ovh-cluster entity.labels
misp.parking-domain entity.labels
misp.parking-domain-ns entity.labels
misp.phone_numbers entity.labels
misp.public-dns-hostname entity.labels
misp.public-dns-v4 entity.labels
misp.public-dns-v6 entity.labels
misp.public-ipfs-gateways entity.labels
misp.rfc1918 entity.labels
misp.rfc3849 entity.labels
misp.rfc5735 entity.labels
misp.rfc6598 entity.labels
misp.rfc6761 entity.labels
misp.second-level-tlds entity.labels
misp.security-provider-blogpost entity.labels
misp.sinkholes entity.labels
misp.smtp-receiving-ips entity.labels
misp.smtp-sending-ips entity.labels
misp.stackpath entity.labels
misp.tenable-cloud-ipv4 entity.labels
misp.tenable-cloud-ipv6 entity.labels
misp.ti-falsepositives entity.labels
misp.tlds entity.labels
misp.tranco entity.labels
misp.tranco10k entity.labels
misp.umbrella-blockpage-hostname entity.labels
misp.umbrella-blockpage-v4 entity.labels
misp.umbrella-blockpage-v6 entity.labels
misp.university_domains entity.labels
misp.url-shortener entity.labels
misp.vpn-ipv4 entity.labels
misp.vpn-ipv6 entity.labels
misp.whats-my-ip entity.labels
misp.wikimedia entity.labels
misp.zscaler entity.labels
值 entity.url 如果类型为“url”，则直接复制值
last_seen event.ioc.active_timerange.end 使用 ISO8601 从 last_seen 解析出的日期
first_seen event.ioc.active_timerange.start 使用 ISO8601 从 first_seen 解析出的日期
sources.0.category event.ioc.categorization 使用逗号分隔符从 sources.0.category 数组联接
threat_rating.threat_score event.ioc.confidence_score 直接复制值
值 event.ioc.domain_and_ports.domain 如果类型为“fqdn”，则直接复制值
event.ioc.feed_name event.ioc.feed_name 设置为“Mandiant”
值 event.ioc.ip_and_ports.ip_address 如果类型为“ipv4”，则转换为 ipaddress
类型 metadata.entity_type 如果 associated_hashes.type 为 md5 sha1 sha256，则设置为 FILE；如果 type 为“fqdn”，则设置为 DOMAIN_NAME；如果 type 为“ipv4”，则设置为 IP_ADDRESS；如果 type 为“url”，则设置为 网址；如果 type 为 md5 sha1 sha256，则设置为 FILE；否则设置为 UNKNOWN_ENTITYTYPE
associated_hashes.type metadata.entity_type
custom_ioc_expire_date metadata.interval.end_time 如果类型为 fqdn ipv4 url，则使用 ISO8601 从 custom_ioc_expire_date 解析出的日期
first_seen metadata.interval.start_time 根据 first_seen 解析出的日期，采用 ISO8601 或 UNIX 格式
id metadata.product_entity_id 直接复制值
threat_det metadata.threat 从 threat_det 合并
attributed_associations threat_det.associations 合并了来自 attributed_associations 和 associations 的 threat_association 对象，并根据 association.id、name、type、region_code.country_or_region、associated_actors、alias、role、first_reference_time、last_reference_time、industries_affected 设置了字段
关联 threat_det.associations
campaigns threat_det.campaigns 合并了广告系列数组中的 campaign.name
类别 threat_det.category_details 从类别数组合并
threat_rating.confidence_level threat_det.confidence 如果匹配项的置信度较低，则设置为 LOW_CONFIDENCE；如果置信度中等，则设置为 MEDIUM_CONFIDENCE；如果置信度较高，则设置为 HIGH_CONFIDENCE；否则设置为 UNKNOWN_CONFIDENCE
threat_rating.confidence_score threat_det.confidence_details 从 threat_rating.confidence_score 转换而来的字符串值，如果 threat_rating.confidence_score 为空，则为 mscore
mscore threat_det.confidence_details
first_seen threat_det.first_discovered_time 如果 first_seen 不为空，则使用 first_seen 中的日期；否则，使用 firstSeen 中的日期，采用 ISO8601 或 UNIX 格式
firstSeen threat_det.first_discovered_time
first_seen threat_det.last_updated_time 根据 first_seen 解析出的日期，采用 ISO8601 或 UNIX 格式
threat_rating.threat_score threat_det.risk_score 如果 threat_rating.threat_score 不为空，则从该值转换为浮点数；否则，从 mscore 转换为浮点数
mscore threat_det.risk_score
threat_rating.severity_level threat_det.severity 如果严重程度为低，则设置为 LOW；如果严重程度为中，则设置为 MEDIUM；如果严重程度为高，则设置为 HIGH；否则设置为 UNKNOWN_SEVERITY
threat_det.threat_feed_name threat_det.threat_feed_name 设置为“Mandiant”
值 threat_det.url_back_to_product 如果类型为 fqdn ipv4 url md5，则设置为“https://advantage.mandiant.com/search?query=%{value}"
verdict_simple.timestamp threat_det.verdict_info 在根据时间戳设置 verdict_time、根据恶意软件判定设置 verdict_response、根据 verdict_source 设置 verdict_type 后，从 verdict_info_simple 合并
verdict_simple.verdict threat_det.verdict_info
verdict_simple.verdict_source threat_det.verdict_info
metadata.product_name metadata.product_name 设置为“MANDIANT_CUSTOM_IOC”
metadata.vendor_name metadata.vendor_name 设置为“MANDIANT_CUSTOM_IOC”
threat.threat_feed_name Mandiant 从变更日志映射
threat_rating.threat_score entity.entity.labels 从变更日志映射
threat_rating.severity_level threat.severity 从变更日志映射
threat_rating.confidence_level threat.confidence 从变更日志映射
verdict_simple.timestamp verdict_info.verdict_time 从变更日志映射
category threat.category_details 从变更日志映射
threat_rating.confidence_score threat.confidence_details 从变更日志映射
threat_rating.threat_score threat.risk_score 从变更日志映射

更新日志

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