Panoramica del feed di fusione di Applied Threat Intelligence

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Il feed di indicatori Mandiant Fusion è una raccolta di indicatori di compromissione (IOC), tra cui hash, IP, domini e URL, associati a aggressori noti, ceppi di malware, campagne attive e report di intelligence completati. Per garantire il massimo valore, il feed include anche indicatori di compromissione che Mandiant Intelligence ha controllato e convalidato attentamente dai feed open source, garantendo un'elevata precisione. La procedura di cura di Mandiant prevede i seguenti passaggi.

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

  • 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 priorità agli incidenti.

Il feed Breach Analytics si basa su Fusion e aggiunge indicatori associati a violazioni nuove ed emergenti che Mandiant sta esaminando attivamente. Fornisce informazioni in tempo reale sulle ultime tendenze degli attacchi. Le regole YARA-L possono utilizzare le informazioni contestuali del feed di Applied Threat Intelligence Fusion per migliorare le semplici regole di corrispondenza degli indicatori. Sono inclusi gruppi di minacce associati, presenza di un indicatore in un ambiente compromesso o il punteggio di confidenza automatizzato di Mandiant sulla pericolosità.

Scrivere regole YARA-L con il feed Fusion

La procedura di scrittura delle regole YARA-L utilizzando Fusion Feed è simile alla scrittura delle regole YARA-L con altre origini di entità di contesto. Per saperne di più su come scrivere questo tipo di regola YARA-L, vedi Creare analisi sensibili al contesto.

Sezione Eventi e partite

Per scrivere una regola, filtra il grafico delle entità di contesto selezionato. In questo caso, si tratta del feed Fusion. Poi, filtra in base a un tipo di indicatore specifico. Ad esempio, FILE. Di seguito è riportato un 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"

Analogamente alle regole YARA-L che non utilizzano entità di contesto, puoi aggiungere qualsiasi altra condizione dell'evento o dell'entità di contesto nella sezione events. Puoi unire un campo dell'entità di contesto e un campo dell'evento UDM. Nell'esempio seguente, la variabile segnaposto ioc viene utilizzata per eseguire un join transitivo tra l'entità di contesto e l'evento. Questa variabile segnaposto viene poi utilizzata nella sezione match per garantire una corrispondenza in un determinato periodo di tempo.

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

match:
   $ioc over 1h

Per ulteriori informazioni sui campi delle entità di contesto che possono essere utilizzati nelle regole YARA-L, consulta la sezione Campi delle entità di contesto del feed Fusion.

Sezione Risultato

Continuando con l'esempio precedente, la regola di corrispondenza dell'indicatore di base è configurata in base agli hash dei file inseriti nelle entità di contesto nel campo graph.entity.file.md5 e nel campo UDM principal.process.file.md5. Questa semplice regola di corrispondenza può corrispondere a un numero elevato di eventi. Pertanto, è consigliabile perfezionare la corrispondenza delle regole sulle entità di contesto che hanno un'intelligenza particolare di interesse. Ad esempio, può includere il punteggio di confidenza assegnato all'indicatore da Mandiant, se è stato rilevato in un ambiente compromesso 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 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 di una 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 Fusion

Puoi utilizzare molti campi del feed di indicatori di Mandiant Fusion 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 dell'associazione di minacce
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. Di seguito è riportato un 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 consente di 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.

Di seguito è riportato un esempio di entità di contesto di Fusion Feed 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 contemporaneamente in un'entità di contesto, puoi combinare più variabili di risultato per creare una logica condizionale più complessa. Per combinare più campi, puoi creare variabili di risultato intermedie. Queste variabili vengono poi combinate per formare una nuova variabile di risultato che può essere utilizzata nella sezione condition.

Di seguito è riportato un 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 caso, due variabili di risultato intermedie, is_attributed_malware e is_attributed_actor, vengono combinate in una variabile di risultato is_attributed.

In questo esempio, i valori dei risultati intermedi restituiscono valori numerici, il che consente confronti numerici nella nuova variabile risultato. In questo esempio, is_attributed sarà un valore pari o superiore a 1 se l'indicatore ha almeno un'associazione di minaccia di tipo MALWARE o THREAT_ACTOR.

Join flessibili in YARA-L

I join flessibili tra gli indicatori di compromissione consentono di unire più campi UDM a un'entità di contesto. In questo modo si riduce il numero di regole necessarie se più campi UDM vengono uniti a entità contestuali.

Di seguito è riportato un esempio di sezione event che utilizza join flessibili per più campi UDM.

  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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