Découverte de PUA : Activité NimScan avec résumé complet dans Uncoder AI

Dans la détection des menaces, le temps est essentiel. Surtout lors de l’identification d’outils comme NimScan—une Application Potentiellement Indésirable (API) souvent associée à des activités de reconnaissance ou de scan malveillant. Microsoft Sentinel fournit des règles de détection pour de telles menaces en utilisant le langage de requête Kusto (KQL), mais comprendre leur portée globale d’un coup d’œil peut prendre du temps.

C’est là que le résumé complet d’Uncoder AI entre en jeu. Cette capacité alimentée par l’IA traduit les requêtes complexes de Sentinel en résumés clairs en anglais—boostant l’efficacité du SOC en supprimant les devinettes.

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La logique de détection : Suivre les exécutions de NimScan

La règle Microsoft Sentinel présentée dans ce cas est conçue pour détecter :

• Toute exécution de processus où le nom de l’image se termine par NimScan.exe
  
  
• Ou, un hachage de fichier correspondant à un IMPHASH connu, lié à des variantes de NimScan
  
  

Cette règle simple mais efficace peut rapidement signaler des analyses en ligne de commande suspectes—que le nom binaire soit inchangé ou que l’acteur de la menace essaie de le déguiser avec un exécutable renommé.

Pourquoi c’est important

La détection par IMPHASH joue un rôle critique lorsque les attaquants renomment les fichiers binaires. Même si le fichier est rebaptisé, sa structure interne reste la même—permettant aux équipes de sécurité de l’identifier par hachage.

La détection par NewProcessName assure la couverture lorsque NimScan est exécuté sous son identité originale, généralement trouvée dans les outils d’équipe rouge ou les livraisons de logiciels malveillants au stade précoce.

Avantages opérationnels avec Résumé Court

Avec le Résumé Court d’Uncoder AI, les chasseurs de menaces et les analystes SOC peuvent :

• Comprendre instantanément l’intention et la portée de la détection
  
• Aligner les menaces connues (comme NimScan) aux comportements de fichiers ou hachages
  
• Partager des insights à travers les équipes sans nécessiter une expertise approfondie en KQL
  
• Répondre plus rapidement avec plus de confiance
  

En bref, ce qui nécessitait autrefois une inspection manuelle prend maintenant quelques secondes—réduisant le temps de latence et augmentant la vitesse de votre pipeline de détection.

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