Esta guía completa proporciona a los analistas de SOC y a los equipos MSSP técnicas prácticas de caza de amenazas utilizando plataformas avanzadas de inteligencia de amenazas. Los actores de amenaza moderna desarrollan continuamente técnicas de evasión sofisticadas, lo que hace que los métodos de detección tradicionales insuficientes para operaciones de seguridad integrales.
Las estrategias se describen aquí aprovechan los indicadores de comportamiento, la integración del marco Mitre ATT y CK y las capacidades de consulta avanzada para identificar amenazas emergentes, reducen el tiempo medio de respuesta (MTTR) y mejoran la efectividad de la respuesta a los incidentes en diversos paisajes de amenazas.
La caza de amenazas efectiva comienza con la comprensión de la sintaxis de consulta sofisticada que admite más de 40 parámetros para búsquedas altamente específicas y contextualizadas.
La estructura básica generalmente incluye un parámetro, un colon y un valor, a menudo encerrado en comillas. Los operadores lógicos desempeñan un papel crucial en la construcción de consultas efectivas, donde el operador y el operador requieren ambas condiciones para ser verdaderas, el operador UR requiere que se cumpla al menos una condición, y el no operador no excluye los resultados que coinciden con condiciones específicas.
Los comodines y los caracteres especiales mejoran significativamente la flexibilidad de la consulta. El asterisco
Representa cualquier número de caracteres, el signo de interrogación (?) Representa un solo carácter, el careto (^) coincide con el comienzo de una cadena y el signo de dólar ($) coincide con el final de una cadena.
Estos elementos permiten a los analistas crear búsquedas precisas en las propiedades del archivo, actividades de proceso, comunicaciones de red, operaciones de registro y clasificaciones de amenazas. Utilizando servicios de búsqueda de inteligencia de amenazas como Any.run
Se especializa en un motor de búsqueda que proporciona acceso a una vasta base de datos de malware, actualizada continuamente por más de 500,000 usuarios del Sandbox interactivo, incluidos 15,000 equipos de SOC corporativos.
La sofisticada sintaxis de consulta de la plataforma admite más de 40 parámetros, lo que permite búsquedas altamente específicas y contextualizadas que pueden ofrecer cientos de sesiones de análisis relevantes, muestras de malware o indicadores para futuras investigaciones.
El servicio se extiende más allá de los indicadores tradicionales de compromiso (COI) para incluir búsquedas de comportamiento, integración del marco Mitre ATT y CK, capacidades de correlación de archivos y caza de amenazas basada en Yara.
Este enfoque integral permite a los analistas buscar en función de varios indicadores, incluidas direcciones IP, hashes de archivos, URL, nombres de dominio, modificaciones de registro, actividades de proceso y comunicaciones de red. Any. Busca de inteligencia de amenazas de Run
Ofrece seis funciones principales que permiten la caza y el análisis integrales de amenazas: Búsquedas de COI Facilitar investigaciones detalladas de los indicadores de compromiso tradicionales, incluidas las direcciones IP, los hashes criptográficos (MD5, SHA-1, SHA-256), los nombres de dominio y las URL, que proporcionan fundamentos fundamentales
) a través de búsquedas parametrizadas que asignan a secuencias de ataque documentadas. Las capacidades de correlación de archivos/eventos identifican relaciones entre componentes de ataque dispares, revelando cadenas de amenazas integrales al vincular artefactos como creaciones Mutex, modificaciones de registro y comunicaciones de redes en las sesiones de análisis. La caza de amenazas basada en Yara introduce la detección programática a través de la coincidencia de patrones binarios, lo que permite la identificación de variantes de malware que comparten bases de código básicas a pesar de las diferencias de ofuscación o versión sin requerir conocimiento previo del indicador. Los comodines y los operadores lógicos permiten la construcción de consultas complejas a través de asteriscos para la coincidencia de características múltiples, signos de interrogación para la sustitución de un solo personaje y la lógica booleana (y/o/no) con paréntesis de agrupación para pruebas de hipótesis de amenazas precisas1. Estas funciones transforman colectivamente los datos de análisis sin procesar en inteligencia procesable al combinar la coincidencia tradicional de COI con análisis de comportamiento y metodologías de detección del marco.
Análisis de amenazas geográficas
La detección de amenazas basada en el país representa una técnica fundamental para comprender los paisajes de amenazas regionales e identificar ataques con motivación geopolíticamente. Al utilizar el parámetro SubmissionScountry combinado con otros indicadores, los analistas pueden identificar efectivamente campañas de ataque específicas dirigidas a regiones particulares. Por ejemplo, dirigirse a los ataques de phishing de Brasil requiere combinar los parámetros de clasificación geográfica y de amenazas:SubmissionCountry: “BR” y amenazas: “Phishing”
.
Análisis de amenazas geográficas Este enfoque geográfico se vuelve particularmente valioso al analizar ataques sofisticados que aprovechan las herramientas legítimas del sistema. La identificación de presentaciones maliciosas de la India que involucran comandos de PowerShell se puede lograr a través de:SubmissionCountry: “en” y línea de comandos: “PowerShell” y Amenazlevel: “Malicioso”
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Dichas consultas ayudan a los equipos de seguridad a comprender cómo los atacantes adaptan sus técnicas en función de las características e infraestructura regionales.
Integración del marco de Mitre to & CK
La incorporación del marco Mitre ATT y CK permite a los analistas buscar tácticas, técnicas y procedimientos específicos utilizados por los actores de amenazas, lo que facilita un enfoque más estructurado para la caza de amenazas. La ejecución de comando y script (T1059), una de las técnicas más comunes, se puede identificar a través de consultas dirigidas a uso de PowerShell o ejecución de host de la aplicación HTML:MITOR: “T1059” y (Línea de comandos: “PowerShell” o ImagePath: “mshta.exe”)
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Integración del marco de Mitre to & CK La persistencia basada en el registro (T1547) representa otra técnica crítica, donde el malware modifica el registro de Windows para mantener el acceso al sistema. Los analistas pueden identificar tales actividades buscando modificaciones a la clave Ejecutar:MITOR: “T1547” y RegistryKey: “CurrentVersion \\ Run”
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Las técnicas de correlación avanzada implican la combinación de múltiples técnicas de inglete para identificar patrones de ataque sofisticados que emplean inyección de procesos, mecanismos de persistencia y descubrimiento de información del sistema simultáneamente.
Detección de comportamientos de archivos ofuscados
Los autores de malware con frecuencia emplean técnicas de ofuscación para ocultar el código malicioso y evadir el análisis. La identificación de ejecutables en directorios no estándar representa una técnica de evasión común que se puede detectar a través de una cuidadosa construcción de consultas. Al buscar archivos ejecutables fuera de los directorios estándar de Windows, los analistas pueden identificar actividades potencialmente sospechosas:FileExtension: “exe” y no FilePath: “Windows*” y no FilePath: “Archivos de programa*”
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Detección de comportamientos de archivos ofuscados
La ofuscación basada en script presenta otro desafío, particularmente cuando los archivos de JavaScript ejecutan los comandos de PowerShell en ataques de múltiples etapas. La línea de comandos de consulta: “PowerShell” y FileExtension: “JS” identifica efectivamente tales intentos de ofuscación.
Este enfoque ayuda a los analistas a comprender cómo los atacantes colocan diferentes tecnologías para lograr sus objetivos mientras evitan la detección.
Mecanismos de persistencia
Comprender los mecanismos de persistencia y los patrones de creación de Mutex proporciona información sobre el comportamiento de malware y ayuda a identificar familias de amenazas específicas.
Mecanismos de persistencia Los objetos mutex, utilizados por malware para garantizar la ejecución de una sola instancia, pueden investigarse a través de parámetros de objetos de sincronización. Por ejemplo, la búsqueda del mutex “RMC” revela conexiones al troyano REMCOS:SyncObjectName: “RMC”
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Detección de algoritmos de generación de dominio
Los algoritmos de generación de dominio (DGA) representan técnicas de evasión sofisticadas donde el malware genera dinámicamente nombres de dominio para la comunicación de comando y control. Identificar malware basado en DGA requiere centrarse en las características del dominio y los patrones de comunicación1. Dirigirse a los dominios de nivel superior poco comunes con comunicación activa puede revelar la actividad de DGA:DomainName: “. Top” o DomainName: “. Xyz” y (DestinationPort: “80” o DestinationPort: “443”) y amenazas: “malicioso”
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Detección de algoritmos de generación de dominio Los atacantes modernos abusan cada vez más de los servicios legítimos como los trabajadores de Cloudflare por alojar contenido malicioso. Los analistas pueden identificar dicho abuso a través de búsquedas específicas:DomainName: “. trabajadores.dev” y amenazle: “malicioso
“. Este enfoque ha demostrado ser efectivo para identificar cientos de dominios de phishing alojados en infraestructura legítima.
La caza de amenazas avanzadas a través de capacidades de consulta sofisticadas permite a los analistas de SOC y los equipos de MSSP detectar, priorizar y contener amenazas de manera más efectiva.
La integración del análisis geográfico, las técnicas del marco Mitre ATT y CK, el reconocimiento de patrones de comportamiento y el monitoreo persistente crean estrategias de defensa integrales.
Al aprovechar estas metodologías, los equipos de seguridad pueden reducir significativamente los tiempos de respuesta, mejorar el triaje de alerta con ideas contextuales y acelerar las capacidades de detección de amenazas y contención en diversos paisajes de amenazas. ¿Eres de los equipos SOC/DFIR! – Interactuar con malware en el sandbox y encontrar IOC relacionados. –
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