Azure Sentinel 威胁情报

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Azure Sentinel 威胁情报

Azure Sentinel 是 Microsoft 的云原生 安全信息与事件管理 (SIEM) 和 安全编排、自动化和响应 (SOAR) 解决方案。其核心优势之一在于其强大的威胁情报能力，它能够帮助安全分析师更有效地识别、调查和响应安全威胁。本文将针对初学者详细介绍 Azure Sentinel 中的威胁情报功能，包括其工作原理、数据源、使用方法以及实际应用。

什么是威胁情报？

威胁情报是指关于潜在或实际安全威胁的信息，这些信息经过收集、处理、分析和传播，旨在帮助组织了解威胁行为者、其动机、技术和目标。 威胁情报并非简单的指示器列表（例如 IP 地址或域名），而是一种更全面的情报，它提供了上下文信息，帮助安全团队做出更明智的决策。

威胁情报通常分为以下几个级别：

  • 战略情报：关注威胁行为者的目标、动机和能力。
  • 战术情报：描述威胁行为者使用的战术、技术和程序（TTP）。
  • 运营情报：提供关于特定攻击活动的信息，例如攻击时间、目标和使用的工具。
  • 技术情报：关注攻击中使用的技术细节，例如恶意软件样本、网络指示器和漏洞信息。

攻击面管理是理解威胁情报应用的基础。

Azure Sentinel 如何利用威胁情报？

Azure Sentinel 充分利用了多种类型的威胁情报，并将这些情报集成到其核心功能中，从而增强其检测和响应能力。 主要体现在以下几个方面：

  • 威胁检测：Azure Sentinel 使用威胁情报来识别已知的恶意活动。例如，它可以检测与已知的恶意 IP 地址或域名相关的网络流量。
  • 调查：威胁情报可以帮助安全分析师更好地理解攻击事件的背景，并确定攻击者的目标和动机。
  • 狩猎：安全分析师可以使用威胁情报来主动搜索潜在的威胁，即使这些威胁尚未被检测到。
  • 自动化响应：Azure Sentinel 可以根据威胁情报自动执行响应操作，例如隔离受感染的系统或阻止恶意流量。

Azure Sentinel 中的威胁情报数据源

Azure Sentinel 可以从多个数据源获取威胁情报，包括：

  • Microsoft Threat Intelligence：这是 Microsoft 自己的威胁情报服务，提供了关于恶意软件、网络钓鱼、漏洞和威胁行为者的信息。它包括 Microsoft Defender for Cloud 的情报信息。
  • 商业威胁情报源：Azure Sentinel 支持与各种商业威胁情报源集成，例如 Recorded Future、FireEye iSIGHT Intelligence 和 CrowdStrike Falcon Intelligence。这些源通常提供更深入和更专业的威胁情报。
  • 开放共享威胁情报 (OSINT)：Azure Sentinel 可以从公开可用的威胁情报源获取信息，例如 MISP、VirusTotal 和各种漏洞数据库（例如 NVD）。
  • 自定义威胁情报：安全团队可以上传自己的威胁情报数据到 Azure Sentinel，例如内部发现的恶意软件样本或特定于组织的威胁指示器。这包括 YARA 规则的导入。
  • TAXII 服务器：Azure Sentinel 支持通过 TAXII 协议从外部 TAXII 服务器获取威胁情报。
Azure Sentinel 威胁情报数据源
数据源 类型 描述
Microsoft Threat Intelligence 商业 Microsoft 提供的威胁情报服务
Recorded Future 商业 提供全面的威胁情报和风险分析
FireEye iSIGHT Intelligence 商业 提供关于威胁行为者和攻击活动的深入信息
CrowdStrike Falcon Intelligence 商业 提供基于端点检测和响应的威胁情报
MISP OSINT 开放共享的威胁情报平台
VirusTotal OSINT 提供关于文件和 URL 的恶意软件扫描服务
NVD OSINT 美国国家漏洞数据库
自定义威胁情报 自有 安全团队上传的内部威胁情报
TAXII 服务器 协议 通过 TAXII 协议获取威胁情报

Azure Sentinel 中的威胁情报实体

Azure Sentinel 使用 威胁情报实体 来表示威胁情报数据。这些实体包括：

  • 指示器 (Indicators)：例如 IP 地址、域名、文件哈希值和 URL。
  • 恶意软件 (Malware)：例如恶意软件家族、变种和样本。
  • 攻击活动 (Campaigns)：例如针对特定组织的攻击活动。
  • 威胁行为者 (Actors)：例如国家资助的黑客组织或犯罪团伙。
  • 漏洞 (Vulnerabilities)：例如软件漏洞和配置错误。

这些实体之间存在关联关系，例如某个恶意软件可能与某个攻击活动相关联，或者某个 IP 地址可能与某个威胁行为者相关联。

使用 Azure Sentinel 威胁情报进行威胁检测

Azure Sentinel 使用 融合规则 来检测威胁。融合规则可以利用威胁情报数据来识别已知的恶意活动。例如，可以创建一个融合规则来检测与已知的恶意 IP 地址相关的网络流量。

要创建基于威胁情报的融合规则，需要执行以下步骤：

1. 定义规则逻辑：指定要检测的威胁条件，例如与特定 IP 地址或域名的流量。 2. 关联威胁情报：将规则与相关的威胁情报实体关联起来，例如 Microsoft Threat Intelligence 中的恶意 IP 地址列表。 3. 配置规则参数：设置规则的参数，例如检测频率和严重程度。 4. 启用规则：启用规则后，Azure Sentinel 将开始监控事件并检测与规则匹配的活动。

Kusto 查询语言 (KQL) 在创建融合规则时至关重要。

使用 Azure Sentinel 威胁情报进行威胁调查

Azure Sentinel 提供了强大的威胁调查功能，可以帮助安全分析师更好地理解攻击事件的背景。威胁情报可以用于以下方面：

  • 关联事件：将事件与相关的威胁情报实体关联起来，例如攻击者使用的恶意软件或攻击活动。
  • 可视化攻击链：使用 Azure Sentinel 的图表功能将攻击事件可视化，并显示攻击者使用的战术、技术和程序（MITRE ATT&CK 框架）。
  • 搜索相关信息：使用 Azure Sentinel 的搜索功能搜索与攻击事件相关的威胁情报信息。
  • 扩展调查范围：利用威胁情报来识别其他可能受到攻击的系统或用户。

事件关联是威胁调查的关键步骤。

使用 Azure Sentinel 威胁情报进行威胁狩猎

威胁狩猎是一种主动搜索潜在威胁的过程，即使这些威胁尚未被检测到。Azure Sentinel 可以使用威胁情报来指导威胁狩猎活动。例如，安全分析师可以使用威胁情报来识别可能受到攻击的目标，并搜索与这些目标相关的恶意活动。

以下是一些威胁狩猎的技巧：

  • 关注新兴威胁：密切关注最新的威胁情报报告，并寻找与组织相关的威胁。
  • 利用 MITRE ATT&CK 框架：使用 MITRE ATT&CK 框架来了解威胁行为者的战术、技术和程序，并搜索与这些 TTP 相关的活动。
  • 分析事件数据：分析 Azure Sentinel 中的事件数据，寻找异常行为或可疑活动。
  • 使用 KQL 进行高级查询：使用 KQL 编写高级查询来搜索特定的威胁指示器或活动。

行为分析是威胁狩猎的重要组成部分。

威胁情报的价值评估

评估威胁情报的价值至关重要。 可以通过以下指标进行评估：

  • 准确率 (Precision)：威胁情报指示器正确识别恶意活动的比例。
  • 召回率 (Recall)：威胁情报指示器能够检测到所有恶意活动的比例。
  • 覆盖率 (Coverage)：威胁情报指示器能够覆盖的威胁范围。
  • 时效性 (Timeliness)：威胁情报指示器提供的更新速度。

假阳性率 和 假阴性率 的控制也很重要。

威胁情报的策略性应用

威胁情报不仅用于技术分析，还应应用于战略层面。

  • 风险评估：利用威胁情报评估组织面临的风险。
  • 优先级排序：根据威胁情报信息对安全事件进行优先级排序。
  • 资源分配：根据威胁情报信息合理分配安全资源。
  • 安全意识培训：利用威胁情报信息进行安全意识培训，提高员工的安全意识。

漏洞扫描 和 渗透测试 可以与威胁情报结合使用，以提高安全防护能力。

未来趋势

Azure Sentinel 的威胁情报功能将继续发展，未来趋势包括：

  • 机器学习和人工智能：利用机器学习和人工智能技术来自动分析威胁情报数据，并识别潜在的威胁。
  • 威胁情报共享：加强与其他组织和威胁情报源的合作，共享威胁情报信息。
  • 自动化响应：进一步自动化响应操作，减少人工干预。
  • 扩展数据源：支持更多的数据源，例如端点检测和响应 (EDR) 系统和网络流量分析 (NTA) 系统。

零信任安全模型 将更好地整合威胁情报。

数据加密 和 访问控制 确保威胁情报的安全。

事件响应计划 需要包含对威胁情报的有效利用。

安全审计 验证威胁情报应用的有效性。

合规性要求 驱动对威胁情报的更高需求。

网络分段 可以限制威胁的影响范围，并更好地利用威胁情报。

身份和访问管理 (IAM) 与威胁情报的结合可以提高账户安全。

云安全态势管理 (CSPM) 可以利用威胁情报来识别云环境中的安全风险。

DevSecOps 将安全融入开发生命周期，并利用威胁情报来识别安全漏洞。

数据泄露防护 (DLP) 可以利用威胁情报来防止敏感数据泄露。

供应链安全 依赖于威胁情报来识别供应链中的风险。

理由

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  • **Category:Azure Sentinel**： 因为文章的核心内容围绕着 Azure Sentinel 的威胁情报功能展开，属于 Azure Sentinel 的一个关键特性。
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这两个分类能够更准确地描述文章的主题，并方便读者进行查找和学习。

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