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Normalisierte Sicherheitsinhalte in Microsoft Sentinel umfassen Analyseregeln, Huntingabfragen und Arbeitsmappen, die mit vereinheitlichenden Normalisierungsparsern funktionieren.
Sie können normalisierte, sofort einsatzbereite Inhalte in Microsoft Sentinel Katalogen und Microsoft Sentinel Lösungskatalog finden, eigene normalisierte Inhalte erstellen oder vorhandene, benutzerdefinierte Inhalte ändern, um normalisierte Daten zu verwenden.
In diesem Artikel wird erläutert, wie vorhandene Microsoft Sentinel Analyseregeln konvertiert werden, um ASIM normalisierte Daten mit dem Advanced Security Information Model (ASIM) zu verwenden.
Informationen dazu, wie normalisierte Inhalte in die ASIM-Architektur passen, finden Sie im ASIM-Architekturdiagramm.
Ändern von benutzerdefinierten Inhalten zur Verwendung der Normalisierung
So aktivieren Sie ihre benutzerdefinierten Microsoft Sentinel Inhalte für die Verwendung der Normalisierung:
Ändern Sie Ihre Abfragen so, dass alle ASIM-Vereinheitlichungsparser verwendet werden, die für die Abfrage relevant sind.
Ändern Sie Die Feldnamen in Ihrer Abfrage so, dass die normalisierten ASIM-Schemanamen verwendet werden.
Ändern Sie ggf. die Bedingungen, um die normalisierten Werte der Felder in Ihrer Abfrage zu verwenden.
Beispielnormalisierung für Analyseregeln
Nehmen Sie zum Beispiel die DNS-Analyseregel „Seltener Client mit hoher Anzahl an Reverse-DNS-Lookups erkannt“, die auf von Infoblox-DNS-Servern gesendeten DNS-Ereignissen basiert:
let threshold = 200;
InfobloxNIOS
| where ProcessName =~ "named" and Log_Type =~ "client"
| where isnotempty(ResponseCode)
| where ResponseCode =~ "NXDOMAIN"
| summarize count() by Client_IP, bin(TimeGenerated,15m)
| where count_ > threshold
| join kind=inner (InfobloxNIOS
| where ProcessName =~ "named" and Log_Type =~ "client"
| where isnotempty(ResponseCode)
| where ResponseCode =~ "NXDOMAIN"
) on Client_IP
| extend timestamp = TimeGenerated, IPCustomEntity = Client_IP
Der folgende Code ist die quellunabhängige Version, die die Normalisierung verwendet, um die gleiche Erkennung für jede Quelle bereitzustellen, die DNS-Abfrageereignisse bereitstellt. Im folgenden Beispiel werden integrierte ASIM-Parser verwendet:
_Im_Dns(responsecodename='NXDOMAIN')
| summarize count() by SrcIpAddr, bin(TimeGenerated,15m)
| where count_ > threshold
| join kind=inner (imDns(responsecodename='NXDOMAIN')) on SrcIpAddr
| extend timestamp = TimeGenerated, IPCustomEntity = SrcIpAddr
Die normalisierte, quellunabhängige Version weist die folgenden Unterschiede auf:
Die
_Im_Dns- oderimDnsnormalisierten Parser werden anstelle des Infoblox-Parsers verwendet.Die normalisierten Parser rufen nur DNS-Abfrageereignisse ab, sodass es nicht erforderlich ist, den Ereignistyp zu überprüfen, wie es von in
where ProcessName =~ "named" and Log_Type =~ "client"der Infoblox-Version ausgeführt wird.Das
SrcIpAddr-Feld wird anstelle vonClient_IPverwendet.Die Parserparameterfilterung wird für ResponseCodeName verwendet, sodass keine expliziten
whereKlauseln erforderlich sind.
Hinweis
Abgesehen von der Unterstützung einer normalisierten DNS-Quelle ist die normalisierte Version kürzer und einfacher zu verstehen.
Wenn das Schema oder die Parser keine Filterparameter unterstützen, sind die Abfrageänderungen, die zum Normalisieren der Regel erforderlich sind, ähnlich, mit der Ausnahme, dass die Filterbedingungen aus der ursprünglichen Abfrage beibehalten werden. Zum Beispiel:
let threshold = 200;
imDns
| where isnotempty(ResponseCodeName)
| where ResponseCodeName =~ "NXDOMAIN"
| summarize count() by SrcIpAddr, bin(TimeGenerated,15m)
| where count_ > threshold
| join kind=inner (imDns
| where isnotempty(ResponseCodeName)
| where ResponseCodeName =~ "NXDOMAIN"
) on SrcIpAddr
| extend timestamp = TimeGenerated, IPCustomEntity = SrcIpAddr
Weitere Informationen zu den folgenden KQL-Elementen, die in den Beispielen für die DNS-Abfragenormalisierung verwendet werden, finden Sie in der Kusto-Dokumentation:
- let-Anweisung
- where-Operator
- Extend-Operator
- join Operator
- ZusammenfassenOperator
- isnotempty() Funktion
- count() -Aggregationsfunktion
Weitere Informationen zu KQL finden Sie unter übersicht über Kusto-Abfragesprache (KQL).
Weitere Ressourcen:
Verwandte Inhalte
Weitere Informationen finden Sie in den folgenden Ressourcen:
- Übersicht über das erweiterte Sicherheitsinformationsmodell (Advanced Security Information Model, ASIM)
- ASIM-Parser (Advanced Security Information Model)
- Advanced Security Information Model (ASIM)-Schemas
- Inhalt des erweiterten Sicherheitsinformationsmodells (Advanced Security Information Model, ASIM)
- Ausführliches Webinar zu Microsoft Sentinel Normalisierung von Parsern und normalisierten Inhalten