Azure Active Directory 高风险用户登录启发式方法

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Azure Active Directory 高风险用户登录启发式方法编辑

利用 Microsoft Identity Protection 机器学习和启发式方法识别高风险 Azure Active Directory (AD) 登录。

规则类型:查询

规则索引:

  • filebeat-*
  • logs-azure*

严重性:中等

风险评分: 47

运行间隔:5 分钟

搜索索引范围:now-25m(日期数学格式,另请参阅 额外回溯时间

每次执行的最大警报数: 100

参考:

标签:

  • 域:云
  • 数据源:Azure
  • 用例:身份和访问审核
  • 资源:调查指南
  • 策略:初始访问

版本: 105

规则作者:

  • Austin Songer

规则许可证:Elastic 许可证 v2

调查指南编辑

分类和分析

调查 Azure Active Directory 高风险用户登录启发式方法

Microsoft Identity Protection 是一种 Azure AD 安全工具,可检测各种类型的身份风险和攻击。

此规则识别由 Microsoft Identity Protection 生成的风险状态等于 confirmedCompromisedatRisk 的事件。

可能的调查步骤

  • 确定触发事件的风险检测。可在 此处 找到包含说明的列表。
  • 确定涉及的用户帐户,并验证可疑活动对于该用户是否正常。
  • 考虑相关用户帐户的源 IP 地址和地理位置。它们看起来正常吗?
  • 考虑用于登录的设备。它已注册并合规吗?
  • 调查在过去 48 小时内与该用户帐户相关的其他警报。
  • 联系帐户所有者,确认他们是否知晓此活动。
  • 检查此操作是否已获批准并根据组织的变更管理策略执行。
  • 如果您怀疑该帐户已被盗用,请通过跟踪该帐户在过去 24 小时内访问的服务器、服务和数据来确定可能受损的资产范围。

误报分析

如果由于预期活动导致此规则在您的环境中产生大量噪声,请考虑添加例外情况 - 最好用用户和设备条件的组合。

响应和修复

  • 根据分类结果启动事件响应流程。
  • 在调查和响应期间禁用或限制该帐户。
  • 确定事件的可能影响并确定优先级;以下操作可以帮助您了解上下文
  • 确定云环境中的帐户角色。
  • 评估受影响的服务和服务器的关键程度。
  • 与您的 IT 团队合作,确定并最大限度地减少对用户的影响。
  • 确定攻击者是否正在横向移动并攻击其他帐户、服务器或服务。
  • 确定与此活动相关的任何监管或法律后果。
  • 调查攻击者入侵或使用的系统上的凭据泄露情况,以确保识别所有受损帐户。根据需要重置密码或删除 API 密钥,以撤销攻击者对环境的访问权限。在执行这些操作期间,与您的 IT 团队合作,最大限度地减少对业务运营的影响。
  • 检查是否创建了未经授权的新用户,删除未经授权的新帐户,并请求重置其他 IAM 用户的密码。
  • 考虑为用户启用多重身份验证。
  • 遵循 Microsoft 概述 的安全最佳实践。
  • 确定攻击者滥用的初始攻击向量,并采取措施防止通过同一向量再次感染。
  • 使用事件响应数据更新日志记录和审核策略,以缩短平均检测时间 (MTTD) 和平均响应时间 (MTTR)。

设置编辑

要与此规则兼容,需要 Azure Fleet 集成、Filebeat 模块或类似的结构化数据。

规则查询编辑

event.dataset:azure.signinlogs and
  azure.signinlogs.properties.risk_state:("confirmedCompromised" or "atRisk") and event.outcome:(success or Success)

框架:MITRE ATT&CKTM