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如何正确的利用威胁情报在网络安全运维中的分析和应用

ABBYY
 ABBYY
发布于 2017/07/25 15:13
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     根据Gartner的定义,威胁情报是指基于一定知识的证据,已经存在或正在形成的潜在威胁,比如,上下文、机制、指标、意义、IT运维以及可实施的建议,利用这些,可以帮助当事人形成应对这些危险的决策。

  针对攻击者的威胁情报应该包含以下要点:

如何正确的利用威胁情报在网络安全运维中的分析和应用       系统架构

  在一般公司,Splunk主要被用来收集防御吧产品的各类安全设备、操作系统、应用系统日志,从而实现安全监控、安全告警、数据分析的需求。

  安全设备通过 Syslog发送,其余存放于操作系统文件系统中的日志通过在客户端操作系统安装 Splunk Forwarder实现日志收集。

  初期通过日志字段提取后在 Splunk实现了基本的报表和告警。然而正如前言所述,我们很快就被告警淹没,无论如何调整告警阈值都无法令人满意,于是需要引入第三方安全情报数据,以API形式与 Splunk整合。

  这里特别要注意的是——威胁情报数据的用量通常是有限制的(如按月计量),因此需要部署前置系统作为本地威胁情报库,用以缓存查询结果,还顺带实现了专供内部使用的 Web交互查询界面,后来又顺路实现了威胁历史信息的记录,所有产生过告警的威胁都会被记录,并且可被关联搜索。如下图所示:

如何正确的利用威胁情报在网络安全运维中的分析和应用
  (威胁情报分析界面图,威胁情报数据来自微步在线ThreatBook API)

  经过一段时间的测试威胁情报数据的应用,我们逐渐信任了数据的准确度,并开始研究威胁IP自动阻断方案。由于一般在网络建设时并没有这个需求,由此首要目标是逐个寻找网络中是否有串联设备支持通过调用 API的方式来达到 IP阻断的目的,最终我们在一台专门抗 DDoS 1000G洪水攻击的清洗设备中发现了这个功能,并按照API的要求数据格式实现了接口调用。

  系统架构示意图如下:

如何正确的利用威胁情报在网络安全运维中的分析和应用
  这里介绍一下情报威胁相关知识

  首先解释一个词:指标(Indicator)。指标是一条信息,指向一个确定性的结论,它是威胁情报里的核心组成,完善的威胁情报还可能含有其它参数,如:背景信息、上下文信息、时效性、升级时间、信誉度,等等。

  通过威胁情报的指标可以用两种方法对其进行分类:所产生的作用以及指标的数据类型,对威胁情报进行分类,对分类的讨论可以让大家对威胁情报有更具体、形象的理解。

  一、基于用途的分类

  基于用途,可以把威胁情报分为4类,分别是:

  1、归属指标:它可以区分特定的行为或者证据,指向特定的攻击者,主要回答问题“谁”(如:谁写的恶意软件,谁发起的攻击)。这无疑一个非常困难的问题,指标给出的回答也许模糊不清,但这是情报分析中不可或缺的一环。一般来说,这类情报的收集和分析能力不是大多数私营公司可以建立的,它涉及到大量有关组织的战略、战役及战术相关情报数据,也包括其它传统来源的情报数据,最后即使有这样的能力也往往在行为上受到法律的限制。 2、检测指标:它指向在主机或者网络上可以观察到的事件,如果命中,就意味者一个安全事件。它尝试回答的问题是“what”(如:网络中某个木马联系了CnC服务器;这个Web会话中包含了注入攻击等)。这个类型的威胁情报形成了市场上可以看到的威胁情报产品的绝大多数,在讨论基于数据类型分类时也是侧重考虑的这点。 3、指向指标:帮助预测那些用户、设施或者项目,可能成为定向攻击的目标。这个类型虽然非常有价值,但是它和特定的行业或者组织关联更紧密,因此现在还很少看到提供此方面内容的威胁情报厂商。 4、预测指标:通过行为模式来预测其它事件的发生(如:发现某PC下载了一个后门程序也许就可以预测之前这台设备发生过漏洞利用,之后会有连接CnC的网络行为),这个方面的知识安全分析过程中一直在使用,每一个成熟的安全分析师都会关注收集攻击者行为模式方面的信息。

  一个具体指标可以同时属于不同类型情报,例如CnC地址,可以同时是归属指标和检测指标;而恶意软件代码的某些特殊特征也是如此。

  二、数据类型的分类

  在威胁情报相关的文章中,David J. Bianco这位曾经在Mandiant担任狩猎团队leader的一篇《The Pyramid of Pain》非常出色。这篇文章对不同类型的威胁情报及其在攻防对抗中的价值有非常清晰的描述。下面这部分的内容主要来源与对这篇文章的理解。

如何正确的利用威胁情报在网络安全运维中的分析和应用
  建立这个金字塔模型,就是为了说明你可能用来检测敌方活动的威胁情报相关的指标类型,以及当你能够利用这些指标时,会引起的攻击者的攻击代价大小或者说痛苦指数。一般来说威胁情报中价值最低的是Hash值、IP地址和域名,其次是网络/主机特征、攻击工具特征,对攻击者影响最大的是TTP(战术、技术和行为模式)类型的威胁情报。下面分别阐明道理。

  1、HASH值:SHA1或MD5是最常见的例子,对应于入侵相关的特定样本/文件。任何文件的改变,即使是无关紧要的在未使用资源中修改一个bit或者在结束位置添加一个Null。结果就是一个完全不同也不相关的哈希值。哈希值的改变是那么容易,在很多情况下,它甚至可能不值得跟踪。需要指出的是有一类特殊的 fuzzy hashes ,它试图通过在计算时考虑输入的相似性来解决问题。换句话说,两个文件只有轻微或者中度的差异,会造成类似的模糊散列值,使研究者注意到他们之间可能的关系,它们可能适合放在“攻击工具”类型,因为它们更抗拒改变和操纵,事实上,它们在DFIR(数字取证及事件响应)最常见的用途是识别工具及恶意软件的变种,以纠正静态hash值的缺点。

  2、IP地址:这可以说是最常见的指标,因为IP数量太大,任何合理的APT攻击均可以更改IP地址,只需要很小的成本。在某些情况下,如果他们使用Tor或者类似的匿名代理服务,他们可以相当频繁的改变IP地址。这就是为什么IP地址是金字塔的绿色部分。如果你利用IP地址进行防御,他们通常可以转换,甚至不影响攻击节奏。

  3、域名:域名的改变需要付出一些代价,为了使用,他们必须注册、支付并且进行托管。但是,有大量的DNS提供商有宽松的注册标准(其中许多是免费的)。所以在实践中,这不是太难以改变。新域名可能需要1-2天时间在整个互联网上就随处可见了,虽然如此,这些相比IP地址是稍微困难的改变。

  4、网络或主机特征:在这个层面上,开始让对手觉得有些棘手。当你能够在这个层面上检测并响应,可以使攻击者回到他们的实验室重新配置或编译他们的工具。一个很好的例子是,当你使用User-Agent特征字符方式查找攻击者的HTTP探测工具,你阻止其User-Agent的任何请求时,你强迫他们回去花一些时间搞清楚你如何发现他的探测工具,并解决这个问题。当然修复可能微不足道,但至少他们不得不花费一些精力来识别和解决你设在他们面前的障碍。

  5、攻击工具:在这个层面上,我们有了真正让攻击者感到头痛的能力。很可能发生的情况是,因为我们获得了检测他们某个工具的能力,他们必须临时放弃,去找到或者创建一个用于相同目的的新工具。这是一个大的胜利,因为他们必须花时间研究(查找现有的工具,它具有相同的能力)、发展(如果有能力,创建一个新的工具)和培训(弄清楚如何使用工具,熟练掌握它)。你使他们真的需要花费时间,特别是你能得到他们几个工具的时候。

  此类指标的实例可以包括AV或者Yara签名,前提是他们可以发现相同文件的中等程度变化。分析网络通信协议的网络感知工具也属于这个层面,变更协议需要大量工作重写原来的工具。此外,如前所述,Fuzzy哈希也应该属于这个层面。

  6、TTPs(Tactics、Techniques & Procedures):最后,在顶点的是TTP。当你在这个层面检测并响应,你直接针对对手的技能,不再是他们的工具。例如:你检测重放哈希的攻击(也许通过分析windows日志),而不是他们使用的攻击工具,从效益的角度看,这是最理想的。如果你能足够快的应对对手的TTP,你强迫他们做了最耗时的事情:学习新的行为。让我们想想这些,如果你到达顶点,即掌握了不同对手多种不同的TTP时,将会发生什么?你给他们两个选项:放弃或者重新塑造自身,如果我是对手,选择放弃更吸引我。

  通过以上对威胁情报相关类型的描述,我们可以看到其内涵已经远远超过了早年的信誉库(IP、域名、文件等)。相应的它们发挥作用的场景也不仅仅是检测那么简单,而更加广泛,下面我们就讨论这个话题。

  分析情报威胁的技术要点

  日志字段提取

  日志字段的提取是最基础也是最重要的步骤,后续所有的工作都是基于正确的日志字段提取之上。

  Splunk提供了傻瓜式的字段提取功能,只要展开任意事件,点击“事件操作”,选择“提取字段”即可进行提取,提取完成后可自动生成正则表达式。

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  对于一些比较复杂的日志格式,使用 Splunk的自动化提取可能就力不从心了(又或许你对自动生成的正则表达式嗤之以鼻),我们可以手写正则表达式,并在“设置-字段-字段提取”中保存。

如何正确的利用威胁情报在网络安全运维中的分析和应用
  图:Splunk的字段提取

  对于临时使用的需求,也可以在搜索中使用 rex命令对事件应用正则表达式:

  1. ... | rex field=some_field "(?.*)"

  对于一些以键值对形式输出的日志,可通过 extract命令进行提取,十分方便:

  1. ... | extract kvdelim="=" pairdelim=";"

  威胁情报库查询

  威胁情报库的查询使用了 Splunk的 lookup命令,通过给 lookup命令传递一个查询值从而获得对应的查询结果。

  lookup的典型使用场景之一是根据日志中的 IP地址来查找对应的资产:由于日志中不包含资产信息,而我们又希望通过 IP地址快速定位到相关资产信息,此时就可以建立一张资产表,上传至 Splunk,在“设置-查找”完成配置后,即可通过 lookup命令进行搜索。

  1. ... | lookup asset_table ip_addr AS dst_ip OUTPUT asset_info

  而在使用 lookup对威胁情报进行查询时,则需要用到“外部查找”功能,原理类似于动态生成一个查找表文件。外部查找功能需要调用命令和参数,Splunk的默认安装中提供了一个名为“dnslookup”的外部查找,可以用来参考实现自己的外部查找。

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  威胁情报查询外部查找脚本的部分实现代码如下:

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  威胁情报查询语句如下:

  1. ... | stats count by client_ip server_ip | lookup iplookup ip as client_ip OUTPUT info as _TI | spath input=_TI

  此处首先使用了 stats命令统计事件数据,随后使用 lookup命令对统计完成的数据进行威胁情报查询,这样的处理方式可避免重复的查询,降低系统和网络开销,最后将 lookup命令查询返回的 JSON格式数据使用 spath命令解析。

  威胁情报数据解析

  对于 IP的威胁查询接口,一个恶意的 IP通过 API查询返回的示例数据如下:

  1. {"response_code":0,"hit":{"expired":false"detected":true"info":["zombie""idc""compromised""spam"]},"ip":{"carrier":"1and1.com""ip":"82.165.37.26""location":{"country":"德国""province":"德国""lng":"10.454150""city":"""lat":"51.164181"}}}

  字段说明如下:

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  有了字段信息,我们需要把这个 JSON字符串解析后再进行下一步判断。Splunk提供了 spath命令,可以将此前 lookup返回的内容作为 spath的输入,并最终输出解析完成的数据。如下图所示:

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  防火墙自动阻断 API调用

  防火墙的 API调用和触发通过 Splunk的“搜索、报表和告警”实现。通过在 Splunk中创建定时任务,对一定时间窗口内的日志进行分析,结合威胁情报数据返回判断结果,以此为依据决定是否触发阻断脚本。

如何正确的利用威胁情报在网络安全运维中的分析和应用
  应用场景

  所有的技术问题都已解决,后续的工作分为两块:利用威胁情报数据丰富现有查询结果,以及使用新的思路来实现原本无法实现的效果。

  我们为此前所有与来源有关的告警都添加了威胁情报信息,监控、安全人员在第一时间即可大致评估事件的严重性。

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  优化模型

  有了 IP地址威胁情报数据,可以有助于评估当前面临的安全威胁的严重程度,并以可视化的方式呈现。实现方式为:以一定维度(如时间、IP地址、类型等)聚合安全事件,对聚合的事件做基于 IP地址的威胁情报查询,随后套用特定的模型并呈现。

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  自动阻断

  威胁情报也为威胁程度的判断提供了依据,通过定时任务,当发现高危威胁且威胁来源 IP地址符合预定义的条件时,即触发脚本调用防火墙 API的方式,实现黑名单 IP地址的网络层自动阻断。

  DNS

  使用威胁情报提供的域名威胁情报查询功能,在 DNS服务器中开启了 DNS调试日志并转发至 Splunk,对匹配的恶意域名解析请求可及时告警。同时计划实现将恶意域名自动解析到本地的功能,以最大限度避免威胁的扩散。

  结语

  目前在威胁情报的应用还处于摸索阶段,只发挥了其中一小部分的能力。从威胁情报信息的分类角度,威胁情报除了 IP地址情报、DNS情报,还可提供文件哈希情报等信息;从威胁情报的要素来说,当前只使用了攻击者身份、攻击者位置等基本信息。相信如果更全面地利用这些信息,可以为安全从业者们提供全新的安全视角、更广的安全视野,甚至会对工作方式、工具产生革命性的提升。

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