Eine implementierte Regel ist keine funktionierende Regel: Wie man den Unterschied erkennt

Jedes Erkennungsteam kennt diesen Moment. Eine Regel wird geschrieben oder heruntergeladen, überprüft, in die Abfragesprache des SIEMs übersetzt und bereitgestellt. Der Status zeigt aktiviert, die Regelanzahl steigt, und der Abdeckungsbericht wird ein wenig grüner.

Nichts davon sagt Ihnen, ob die Regel den Angriff erkennen wird, für den sie geschrieben wurde. Eine Regel kann gut geschrieben sein und dennoch nichts finden, weil ihre Logik, ihre Daten oder ihre Übersetzung leise mit der Realität im Widerspruch stehen. Und da eine Regel, die nie ausgeführt wird, genauso aussieht wie eine Regel ohne etwas zu erfassen, kann das Problem lange verborgen bleiben.

Dieser Artikel erklärt, was eine funktionierende Regel von einer fehlerhaften unterscheidet, wo Regeln in der Regel schiefgehen und was Sie mit SOC Prime tun können, um zu beweisen, dass eine Regel funktioniert, bevor sie ausgeliefert wird, und um sie auch danach funktionstüchtig zu halten.

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Was „funktionierend“ tatsächlich bedeutet

Eine funktionierende Erkennungsregel tut drei Dinge. Sie drückt die richtige Logik für das Zielverhalten aus. Sie läuft auf Daten, die dieses Verhalten tatsächlich enthalten. Und sie ist korrekt für die Plattform geschrieben, auf der sie läuft. Wenn einer dieser Punkte fehlschlägt, ist die Regel defekt, selbst wenn sie aktiviert ist und keine Fehler auslöst.

Dieser Rahmen hilft, weil jedes Versagen verschiedene Ursachen und unterschiedliche Lösungen hat:

• Logikprobleme leben in der Regel selbst. Sie ist zu eng gefasst, um Variationen des Verhaltens zu erfassen, oder so weit, dass sie normale Aktivitäten erfasst.
• Datenprobleme leben in der Umgebung. Die Ereignisse, die die Regel benötigt, werden nicht protokolliert, nicht erfasst oder es fehlen die Felder, auf die die Regel angewiesen ist.
• Übersetzungsprobleme entstehen beim Wechsel zwischen Sprachen. Die Bedeutung der Regel ändert sich, wenn sie in die Abfragesyntax einer Plattform übersetzt wird.

Die meisten Teams überprüfen den ersten Punkt sorgfältig, wenn sie eine Regel schreiben. Die zweiten und dritten sind die Stellen, an denen Regeln in der Regel unbemerkt fehlschlagen.

Wo funktionierende Regeln schiefgehen

Logik, die nicht mit dem Verhalten übereinstimmt. Eine Regel, die sich nur auf den Dateinamen eines Tools stützt, ist leicht durch Umbenennen der Datei zu umgehen. Eine Regel, die sich nur auf ein allgemeines Befehlszeilenmuster stützt, ohne Filterung, kann den ganzen Tag über Administratoren erfassen. Keiner dieser Fehler ist bei der Bereitstellung sichtbar. Der erste tritt auf, wenn ein Angreifer an ihm vorbeigeht, der zweite als Alarmgeräusch.

Daten, die nicht vorhanden sind. Eine Regel zur Prozesserstellung, die von Befehlszeilenargumenten abhängt, ist nutzlos, wenn die Protokollierung von Befehlszeilenargumenten nicht aktiviert ist, da das Ereignis ohne das Feld ankommt. Gleiches gilt für eine Protokollquelle, die nie integriert wurde, oder einen Agent, der aufgehört hat zu senden. Die Regel läuft planmäßig, findet nichts und wirkt gesund.

Felder, die an verschiedenen Orten unterschiedliche Bedeutungen haben. Dasselbe Konzept kann in verschiedenen Produkten unterschiedliche Namen haben, und sogar Datenmodelle von verschiedenen Anbietern sind separate Verträge. Splunk CIM und Microsoft Sentinel ASIM sind ein gutes Beispiel: Ein Feld, das in einem existiert, existiert möglicherweise nicht im anderen. Eine Zeichen-für-Zeichen-Übertragung erzeugt eine Regel, die Felder referenziert, die am Zielort nie gefüllt werden.

Übersetzungen, die die Bedeutung ändern. Automatisierte Übersetzer handhaben einfache Auswahllogik gut, aber Korrelationsregeln und proprietäre Funktionen benötigen in der Regel eine menschliche Überprüfung. Plattformen unterscheiden sich auch darin, wie sie Details wie Groß-/Kleinschreibung, Platzhalter und reguläre Ausdrücke behandeln. Eine Regel kann „erfolgreich“ übersetzt werden und dennoch anders funktionieren als das Original.

Plattformlimits, die gute Regeln außer Dienst stellen. SIEMs begrenzen, wie viele Regeln ausgeführt werden können. Teams deaktivieren routinemäßig funktionierende Regeln, um Platz für neue zu schaffen, sodass die Abdeckung schrumpft, ohne dass jemand entschieden hat, dass es so sein soll.

Warum es wichtig ist

Jedes dieser Probleme lässt die Regelanzahl und das Dashboard unverändert. Abdeckungszahlen, die bereitgestellte Regeln zählen, überbewerten daher den Schutz, und die Lücke tritt meist während eines Vorfalls auf, wenn jemand entdeckt, dass die Regel, die hätte ausgelöst werden sollen, es nie konnte.

Es gibt eine zweite Kosten: eine stille Regel ist mehrdeutig. Wenn nichts auslöst, ist die Umgebung sauber, fehlen die Telemetriedaten, oder ist die Logik falsch? Das Aufarbeiten nachträglich bedeutet, Logik, Daten und Übersetzung nacheinander zu überprüfen. Es ist weitaus günstiger, Beweise früh zu sammeln und aktuell zu halten.

Wie SOC Prime Ihnen hilft, zu beweisen, dass eine Regel funktioniert

Die Erkennungsvalidierung ist wirklich eine Kette von Fragen: Was braucht diese Regel, liefert meine Umgebung das, verhält sich die Regel wie erwartet auf meinen Daten, und wenn nicht, was sollte sich ändern? SOC Prime unterstützt jeden Schritt.

Erfassungsanforderungen verstehen

Die Validierung beginnt vor jedem Test. SOC Prime bietet kontextbezogene Informationen zu Erkennungsinhalten, einschließlich des beabsichtigten Verhaltens, Telemetrieanforderungen, MITRE ATT&CK-Zuordnung, potenziellen Fehlalarmen und anderen Metadaten. Dies gibt den Erkennungsingenieuren einen Ausgangspunkt, um zu entscheiden, ob eine Erkennung in ihrer Umgebung anwendbar ist und welche Voraussetzungen vor dem Testen erfüllt sein müssen. Eine Regel, die Protokollierung über die Befehlszeile benötigt, sagt Ihnen beispielsweise im Voraus Bescheid, anstatt Sie später herausfinden zu lassen.

Verfügbare Telemetrie bewerten

Sobald Sie wissen, was eine Regel benötigt, stellt sich die nächste Frage, ob Sie es haben. Prime Hunt kann Teams helfen, die Beziehung zwischen ihren verfügbaren Daten und potenzieller Erkennungsabdeckung zu bewerten. Die Datenüberprüfung analysiert verfügbare Protokolldaten und ordnet sie MITRE ATT&CK zu, um potenzielle Sichtbarkeitslücken zu identifizieren. Dies hilft zu bestimmen, ob ein Mangel an Erkennungsabdeckung von fehlender Telemetrie herrührt und nicht von fehlenden Erkennungsinhalten, was zwei sehr unterschiedliche Probleme mit zwei sehr unterschiedlichen Lösungen sind.

Erkennungen gegen organisatorische Daten testen

Prime Hunt kann auch Erkennungsscans gegen Daten aus verbundenen Umgebungen durchführen. Das Testen von Erkennungen gegen tatsächliche Daten gibt Ihnen Beweise, wie sich die Inhalte in Ihrer Umgebung verhalten, anstatt sich nur auf theoretische Validierung zu verlassen. Scanergebnisse helfen, Erkennungen zu identifizieren, die relevante Übereinstimmungen erzeugen, und diejenigen hervorzuheben, die weitere Untersuchungen oder Anpassungen benötigen.

Erkennungslogik untersuchen und verbessern

Wenn eine Erkennung modifiziert werden muss, bietet SOC Prime durch Prime Core und Prime Architect Erkennungstechnologie. Erkennungsinhalte können überprüft, angepasst, übersetzt und für die Zielumgebung optimiert werden. Dies behandelt Unterschiede in Schemata, Feldzuordnungen, Abfragesprachen und umgebungsspezifischen Anforderungen, ohne jede problematische Erkennung als völlig neue Entwicklungsaufgabe zu betrachten.

In der Praxis bedeutet das:

• Für die Plattform übersetzen, auf der Sie laufen. Alle Sigma-Regeln auf der Plattform sind bereits in alle unterstützten SIEM-Sprachen und -Formate übersetzt, sodass Sie die Abfrage für Ihren Stack abholen und sofort bereitstellen können. Für alles Maßgeschneiderte oder Ihre eigenen Sigma-Regeln verwenden Sie den Übersetzungsarbeitsbereich in Prime Architect, um sie in die native Abfragesprache Ihres SIEM, EDR, XDR oder Datalake zu konvertieren. Sigma bleibt die Quelle, sodass eine einmalige Änderung erneut übersetzt werden kann, anstatt sie manuell in jede Plattform einzugeben.
• Tabellen, Felder und Werte auf Ihr Schema abbilden. Mit der benutzerdefinierten Feldzuordnung können Sie Profile definieren, die Ihre nicht-standardmäßigen Tabellen, Felder und Werte auf die Standardwerte abbilden. Erstellen Sie einmal ein Profil und wenden Sie es dann jedes Mal an, wenn Sie eine Regel bereitstellen oder eine Abfrage senden.
• Filter hinzufügen, die zu Ihrer Umgebung passen. Filter fügen der Erkennungslogik vor der Bereitstellung Bedingungen hinzu, um bestimmte Benutzer, Hosts oder andere Elementgruppen ein- oder auszuschließen. Sie verhindern, dass bekannte harmlose Aktivitäten eine gute Regel in eine laute verwandeln, ohne die Regel selbst umzuschreiben.
• Bereitstellungseinstellungen als Voreinstellungen speichern. Voreinstellungen speichern Parameter wie den Abfragezeitraum, die Schwere und den Status der Regel, sodass Bereitstellungen konsistent bleiben.
• Validieren, optimieren und feinabstimmen. Der Übersetzungsarbeitsbereich validiert und optimiert auch Erkennungsinhalte. Er ersetzt keine Überprüfung: Prüfen Sie jedes Feld gegen das Zielschema und achten Sie besonders auf alle markierten Punkte, insbesondere Korrelationslogik und plattformspezifische Funktionen. Wenn eine Änderung über die Zuordnung und Filter hinausgeht, bearbeiten Sie den Code direkt, übersetzen Sie ihn erneut und speichern Sie ihn in Ihrem benutzerdefinierten Repository als Update oder neue Regel.
• Mit dem KI-unterstützten Arbeitsbereich recherchieren und anpassen. Nutzen Sie ihn, um das Verhalten zu recherchieren, auf das eine Regel abzielt, und arbeiten Sie Änderungen an ihrer Logik durch. Ingenieure bleiben in Kontrolle und überprüfen jede Änderung, bevor sie ausgeliefert wird.

Abdeckungslücken identifizieren

Die Validierung der Erkennung sollte auch beantworten, was nicht erkannt wird. Die Datenüberprüfung in Prime Hunt bietet eine Abdeckungsanalyse basierend auf sowohl verfügbarer Telemetrie als auch Erkennungsinhalten. Dies hilft Teams, zwischen Lücken zu unterscheiden, die durch unzureichende Sichtbarkeit verursacht werden, und Lücken, die durch fehlende oder ungeeignete Erkennungsregeln verursacht werden. Diese Unterscheidung informiert die nächste technische Aktion: weitere Daten sammeln, eine bestehende Erkennung anpassen oder zusätzliche Erkennungsinhalte identifizieren und entwickeln.

Die Validierung im Laufe der Zeit fortsetzen

Die Wirksamkeit der Erkennung ändert sich, während sich Umgebungen und Erkennungsinhalte weiterentwickeln. Regelmäßige Validierung mit Prime Hunt ermöglicht es Teams, Erkennungen gegen aktuelle Daten neu zu bewerten, anstatt sich auf ein ursprüngliches Validierungsergebnis unbegrenzt zu verlassen. Dies ist besonders wichtig in Umgebungen, in denen sich Protokollierungskonfigurationen, Datenschemata, Infrastrukturen oder Erkennungsinhalte häufig ändern.

Beweise über Annahmen

Eine bereitgestellte Regel ist eine Behauptung. Eine Regel, die anhand realer Daten getestet wurde, ist ein Beweis. Der Unterschied ist leicht zu übersehen, da beide in einer Regelliste gleich aussehen und beide ruhig bleiben, bis ein Angriff eintrifft.

SOC Prime hilft Teams, diese Lücke zu schließen. Es beginnt mit klaren Erkennungsanforderungen und einem ehrlichen Blick auf verfügbare Telemetrie, testet Erkennungen gegen Ihre eigenen Daten und gibt Ihnen die Werkzeuge, um das zu beheben, was nicht passt. Die Abdeckungsanalyse zeigt dann, ob die verbleibenden Lücken mehr Daten, besseres Tuning oder neue Inhalte erfordern, und die wiederkehrende Validierung hält die Antwort aktuell, während sich Ihre Umgebung verändert. Beginnen Sie mit den Regeln, die am wichtigsten sind, und finden Sie heraus, welche wirklich feuern würden.