Come il Riassunto Completo in Uncoder AI Potenzia l’Analisi delle Query Kusto per i Cacciatori di Minacce

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Aprile 23, 2025 · 5 min di lettura
Come il Riassunto Completo in Uncoder AI Potenzia l’Analisi delle Query Kusto per i Cacciatori di Minacce

Lavorare con Microsoft Sentinel spesso significa analizzare complesse query Kusto, specialmente quando si tracciano comportamenti subdoli dell’attaccante. Queste query possono includere logiche annidate, controlli di percorsi file oscuri ed eventi di sistema poco comuni che richiedono una comprensione profonda. Ed è esattamente qui che la funzione Riassunto Completo di Uncoder AI spicca.

Questo miglioramento potenziato dall’AI traduce automaticamente la logica di rilevamento complessa di Microsoft Sentinel (Kusto) in una spiegazione strutturata e in linguaggio semplice—trasformando regole intricate in intelligence azionabile in pochi secondi.

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Caso Reale: Clfs.sys Caricato da Percorsi Utente Sospetti

Prendi ad esempio dallo screenshot: una regola di rilevamento che monitora i casi in cui clfs.sys, un driver di sistema legittimo, è caricato da directory non standard o sospette come \Users\Public, \Temp, \Pictures, \Contacts, ecc.

Questo comportamento potrebbe indicare che un attaccante ha posizionato o caricato in side il clfs.sys modulo da percorsi utente per eludere il rilevamento o persistere sotto il radar.

Ma la query originale? Piena di condizioni annidate, Image contains e logica di directory che richiedono tempo per essere interpretate.

Input che abbiamo usato (clicca per mostrare il testo)
SysmonEvent | where EventID == 7 | where (ImageLoaded endswith @’\clfs.sys’ and ((Image contains @’:\Perflogs\’ or Image contains @’:\Users\Public\’ or Image contains @’\Temporary Internet’ or Image contains @’\Windows\Temp\’) or (Image contains @’:\Users\’ and Image contains @’\Favorites\’) or (Image contains @’:\Users\’ and Image contains @’\Favourites\’) or (Image contains @’:\Users\’ and Image contains @’\Contacts\’) or (Image contains @’:\Users\’ and Image contains @’\Pictures\’)))
Risultato dell'IA (clicca per mostrare il testo)

La query fornita di Microsoft Sentinel è progettata per rilevare attività di sistema specifiche raccolte dai log di eventi di System Monitor (Sysmon). Ecco un’analisi di ciò che questa query mira a ottenere:

  1. Filtraggio per Event ID 7: La query inizia filtrando gli eventi Sysmon in cui EventID == 7. In Sysmon, Event ID 7 corrisponde a un Image Loaded , il che significa che il sistema ha caricato un nuovo modulo (come una DLL) in memoria. Questo è un evento comune ma può essere significativo per identificare attività dannose se moduli insoliti o inaspettati vengono caricati.
  2. Filtraggio per clfs.sys: La query restringe ulteriormente questi Image Loaded eventi cercando istanze in cui l’immagine caricata (ImageLoaded) termina con clfs.sys. Questo file, clfs.sys, è un driver di sistema Windows relativo al Common Log File System (CLFS). È essenziale per alcune operazioni di logging e database all’interno di Windows. L’interesse in questo driver specifico potrebbe derivare dal suo potenziale uso improprio da parte di malware o altri processi non autorizzati.
  3. Filtri Specifici di Directory: La query applica quindi diversi filtri basati sul percorso dell’immagine caricata (Image). Questi filtri cercano immagini che si trovano in, o hanno percorsi contenenti, determinate directory. In particolare, cerca:
  • Percorsi che includono \Perflogs\, che potrebbero indicare attività relative al logging delle prestazioni.
  • Percorsi che includono \Users\Public\, suggerendo il coinvolgimento della directory utente pubblica.
  • Percorsi che contengono \Temporary Internet, indicando file internet temporanei.
  • Percorsi che terminano con \Windows\Temp\, indicando la cartella temporanea di Windows, un luogo comune per malware o attività non autorizzate.
  • Filtri più specifici sono applicati all’interno delle directory utente (:\Users\), concentrandosi su sottodirectory come:\Favourites\ (tenendo conto delle diverse grafie regionali)\Contacts\
    \Pictures\

Questi filtri specifici di directory suggeriscono che la query è interessata a identificare se clfs.sys o moduli di sistema simili vengono caricati da posizioni insolite o potenzialmente compromesse all’interno dello spazio utente, il che potrebbe indicare attività dannose. L’attenzione su queste particolari directory e sottodirectory implica una preoccupazione per l’integrità dei dati, la privacy o il potenziale movimento laterale all’interno di una rete.

In sostanza, questa query di Microsoft Sentinel è progettata per scoprire il caricamento sospetto di driver di sistema Windows da percorsi non standard, in particolare quelli associati ai dati degli utenti, all’archiviazione temporanea o ad altre aree che tipicamente non sono coinvolte in operazioni a livello di sistema. Questo potrebbe aiutare i team di sicurezza a identificare e rispondere a potenziali minacce, come accessi non autorizzati a dati sensibili o software dannosi che tentano di mimetizzarsi in attività legittime del sistema.

Cosa Ha Fornito il Riassunto Completo

Invece di analizzare manualmente la logica, Uncoder AI ha generato istantaneamente una chiara spiegazione strutturata:

  • Perché le Event ID 7 è importante: riflette un modulo caricato (ImageLoaded), che può essere benigno o segnalare attività dannose.
  • Perché Clfs.sys è mirato: sebbene legittimo, il suo uso improprio potrebbe indicare movimento laterale o escalation dei privilegi.
  • Perché le directory utente sono sospette: queste posizioni non sono tipiche per i driver a livello di sistema e possono segnalare accessi non autorizzati o tecniche di persistenza.

Impatto Operativo: Dalla Revisione all’Azione

Questa funzione ha ridotto drasticamente il tempo di indagine dell’analista—trasformando una revisione logica multi-passaggio in un riassunto a singolo passaggio. Ha permesso una cernita più veloce, un contesto migliore per la convalida delle minacce e una retro-caccia immediata attraverso i log archiviati.

In breve, il Riassunto Completo di Uncoder AI ha colmato il divario tra l’ingegneria della rilevazione complessa e la rapida risposta operativa.

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