Bro中威胁情报框架

来源:https://www.bro.org/sphinx-git/frameworks/intel.html

一、简介

威胁情报数据对于监控安全目的的过程至关重要。总有数据将通过事件响应过程被发现,而数据将通过私有社区共享。Bro的威胁情报框架的目标是使用这些数据,使其可用于匹配,并围绕提高性能、内存利用率以及总体上使这一切变得更容易提供基础设施。

威胁情报架构中的数据是一个原子的情报,如IP地址或电子邮件地址以及一套关于它的元数据,比如自由的源字段,一个自由的描述性的字段和一个URL可能导致对具体项目的更多信息。默认脚本中的元数据故意保持最少,以便社区可以通过编写使用常规记录扩展机制扩展基本记录的脚本来找到需要添加的适当字段。

二、快速启动

参考下面的“加载威胁情报”部分,查看威胁情报框架文本文件的格式,然后在local.bro中用这一行加载这些文本文件:

redefIntel::read_files+={"/somewhere/yourdata.txt"};

如果在集群中运行,文本文件只需要驻留在管理器上。

在local.bro中添加以下代码,以便将发送“已看到”数据的脚本加载到威胁情报框架中,以便根据已加载的威胁情报数据进行检查:

@loadpolicy/frameworks/intel/seen

威胁情报数据匹配将被记录到intel.log文件中。

三、体系结构

威胁情报框架可以被认为包含三个独立的部分。第一部分是如何加载威胁情报,然后是向威胁情报框架表明看到了需要检查的数据的机制,第三部分是发现了正匹配的部分。

1、加载情报

威胁情报数据只能通过使用输入框架约定的纯文本文件加载。此外,在集群上,管理器是惟一需要威胁情报数据的节点。威胁情报框架具有分发机制,可以将数据推送到所有需要数据的节点。

下面是一个威胁情报数据格式的示例(注意,如果您使用CIF威胁情报数据,或者使用 policy/frameworks/intel/do_notice脚本,则会有额外的字段)。注意,所有字段都必须由一个制表符分隔,并且只包含连字符的字段被认为是空值。

#fields indicator      indicator_type  meta.source    meta.desc      meta.url1.2.3.4Intel::ADDRsource1Sendingphishingemailhttp://source1.com/badhosts/1.2.3.4a.b.comIntel::DOMAINsource2Nameusedfordataexfiltration-


有关所有内置indicator_type值的列表,请参阅Intel::Type文档。

注意,如果您使用的是来自集体威胁情报框架的数据,那么您将需要向本地添加以下代码行。为了支持CIF使用的额外元数据字段:

@loadpolicy/integration/collective-intel

对于用户指定的威胁情报匹配,有一个简单的机制来引发Bro通知(类型为Intel:: notice)。要使用此特性,请向local.bro添加以下行,以支持额外的元数据字段(在Intel:: metadata记录中记录):

@loadpolicy/frameworks/intel/do_notice

要在创建文件后加载数据,请使用以下示例指定要加载哪些文件(当然要使用您自己的文件名):

redefIntel::read_files+={"/somewhere/feed1.txt","/somewhere/feed2.txt",};

记住,这些文件只需要显示在集群部署上的manager节点的文件系统上。

2看到数据

当提取了一些数据(例如SMTP消息中的“From”头中的电子邮件地址)时,需要通知威胁情报框架这个数据已经被发现,以便在加载的智能数据中检查它的存在。这是通过Intel::seen函数完成的,但是通常用户不需要使用这个函数,因为Bro中包含了调用这个函数的脚本。

要加载Bro中用于向威胁情报框架发送“已看到”数据的所有脚本,只需向local.bro添加这一行:

@loadpolicy/frameworks/intel/seen

或者,可以加载该目录中的特定脚本。请记住,随着更多的数据被发送到智能框架中,Bro消耗的CPU负载将增加,这取决于调用Intel::seen函数的次数,该函数严重依赖于流量。

3威胁情报匹配

尽管存在种种希望,但大多数网络最终会受到威胁情报数据的冲击,这些数据可能表明可能存在某种破坏或其他不想要的活动。威胁情报框架提供了一个事件,每当发现名为Intel::match的匹配时就会生成该事件。

由于威胁情报框架上的设计限制,因此无法确定该事件将在何处生成。在处理Intel::match事件时,只有作为事件参数提供给事件的数据才能得到保证,因为看到数据的主机可能不在Intel::match处理的地方。

威胁情报匹配被记录到intel.log文件中。有关该文件中每个字段的描述,请参阅Intel::Info记录的文档。

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 203,362评论 5 477
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,330评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 150,247评论 0 337
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,560评论 1 273
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,580评论 5 365
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,569评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,929评论 3 395
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,587评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,840评论 1 297
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,596评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,678评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,366评论 4 318
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,945评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,929评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,165评论 1 259
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 43,271评论 2 349
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,403评论 2 342

推荐阅读更多精彩内容