Uncoder AIの詳細サマリーを用いたSplunk検出の高速化

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4月 17, 2025 · 8 分で読めます
Uncoder AIの詳細サマリーを用いたSplunk検出の高速化

Splunkの検出を扱うモダンなSOCチームは、SPLで書かれた大量の検出ロジックを処理する必要があります。その課題は?多くが複雑で冗長で、外部ソースのSplunkコンテンツやSigmaベースのルールをSplunk形式に変換するときに理解するのに時間がかかることです。

Uncoder AI’s 完全AI生成の概要 は、検出ルールが何をしているのか、なぜそれが重要なのかを解明することで、この正確な痛点に取り組み、エンジニアがクエリを手作業で解釈することを避けます。

検出を探る

ユースケース:ADの委任乱用に対するSplunkルール

具体例を見てみましょう:次のSPLクエリで Active Directoryの無制限委任の誤設定を検出します。SPLロジックは、特定のプロパティに一致するスクリプトブロックをWindowsイベントログから検索します(例: TrustedForDelegation, msDS-AllowedToDelegateTo など)。

この種のルールは技術的には正確ですが、PowerShellスクリプトやAD内部に詳しくない限り、それが 実際に何を検出しているのかを理解するには時間がかかります.

使用した入力内容(クリックしてテキストを表示
index=* source=”WinEventLog:*” AND (ScriptBlockText=”*-Properties*TrustedForDelegation*” OR
ScriptBlockText=”*-Properties*TrustedToAuthForDelegation*” OR
ScriptBlockText=”*-Properties*msDS-AllowedToDelegateTo*” OR
ScriptBlockText=”*-Properties*PrincipalsAllowedToDelegateToAccount*” OR
ScriptBlockText=”*-LDAPFilter*(userAccountControl:1.2.840.113556.1.4.803:=524288)*”)
AIの出力(クリックしてテキストを表示
このSplunkクエリは、Kerberosの委任乱用や設定変更の兆候を含む特定のWindowsイベントログエントリを検索するように設計されています。以下はクエリの動作の概要です:

  1. インデックスとソースのフィルタリング:クエリはindex=*で始まり、Splunk環境内のすべての利用可能なインデックスを検索します。その後、結果を「WinEventLog:*」と名付けられたソースのログのみに絞り込み、Windowsイベントログに焦点を当てていることを示します。
  2. ScriptBlockTextの条件:クエリのメイン部分は一連のOR条件とともにAND演算子を使用しており、すべてScriptBlockTextに関連しています。これは、これらのイベントログ内で特定の条件に一致するPowerShellスクリプトブロック(コードスニペット)を検索していることを意味します。具体的には、Kerberos委任に関連するプロパティやフィルターの言及を探しています。
    • TrustedForDelegation:この条件は、ユーザーまたはコンピューターアカウントが委任のために信頼されている場合を検索します。Kerberos環境では、この設定により、そのアカウントはユーザーを偽装し、彼らに代わってサービスにアクセスできます。
    • TrustedToAuthForDelegation:前述の条件と似ていますが、制約委任シナリオに関連しており、その場合はアカウントが委任目的で認証するために信頼されています。
    • msDS-AllowedToDelegateTo:この属性は、どのサービスにユーザーまたはコンピューターが委任された資格情報を提示できるのかを指定します。このクエリは、この属性の変更または言及をスクリプトブロック内で探すことで、委任パスに影響を与える可能性のある設定の変更を示します。
    • PrincipalsAllowedToDelegateToAccount:この条件は、特定のプリンシパル(ユーザー、コンピューターなど)が特定のアカウントに資格情報を委任することが明示的に許可されている構成を対象としています。これは制約付委任の別の側面です。
    • userAccountControlを使用したLDAPFilter:最後の条件は、userAccountControl属性が524288に設定されているアカウントを特に対象とするスクリプトブロック内のLDAPフィルターを検索します。このフラグはアカウントが委任のために信頼されていることを示し、これを修正したり検索したりすることは、Kerberos委任設定の管理や悪用の一環かもしれません。

要するに、このSplunkクエリは、Kerberos委任に関連するWindows環境内の潜在的なセキュリティ関連の活動や誤設定を検出することを目的としています。委任設定の変更を示すかもしれないPowerShellスクリプトブロックの指標を、Windowsイベントログ内で探します。これにより、攻撃者がネットワーク内を横移動したり、管理者が環境の委任構成を管理および監査したりすることが可能です。

Splunkワークフローの主な利点

  • 迅速なルール理解:特にSigmaルールをSplunkに取り込んでインスタントなコンテキストが必要なときや、外部研究者によって書かれたSPLを扱うときに価値があります。
  • 検出の調整:フィルターが広すぎるのか、条件が欠けているのかをエンジニアが評価するのに役立ちます。
  • オンボーディング:ジュニアアナリストが構造化された概要を見て、未加工のSPLを解釈する代わりに速くオンボードできます。
  • 相関ビルディング:ルールが何を検出するのか正確に知ることで、他のルールやデータセットとのより良いロジックチェーンが実現できます。

検出を探る

実際のセキュリティ作業に向けて構築

完全AI生成の概要は単なる説明可能性ツールではありません。それは 検出エンジニアリングに調整され、SigmaのロジックとSPLのようなプラットフォーム固有のクエリを橋渡しし、SOCオペレーターに実世界で実行可能な明瞭さを提供します。

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