向外部设备发送字节数激增

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机器学习作业检测到写入外部设备的数据字节数很高。在典型的操作环境中,写入外部设备的数据通常具有可预测的模式或一定的范围。写入的数据量异常大是不正常的,可能预示着非法数据复制或传输活动。

规则类型: machine_learning

规则索引: 无

严重性: 低

风险评分: 21

每隔: 15 分钟

搜索索引自: now-2h (日期数学格式,另请参见 附加回溯时间)

每次执行的最大告警数: 100

参考资料:

标签:

  • 用例:数据泄露检测
  • 规则类型:ML
  • 规则类型:机器学习
  • 策略:数据泄露

版本: 4

规则作者:

  • Elastic

规则许可证: Elastic License v2

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该规则需要安装数据泄露检测集成资源,以及由 Elastic Defend 和网络数据包捕获等集成收集的网络和文件事件(仅限网络事件)。

数据泄露检测设置

数据泄露检测集成通过识别网络和文件事件中的异常来检测数据泄露活动。使用 Elastic 的异常检测功能检测异常。

先决条件

  • 数据泄露检测需要 Fleet。
  • 要配置 Fleet 服务器,请参阅文档
  • Elastic Defend 集成收集的文件事件。
  • 要安装 Elastic Defend,请参阅文档

应执行以下步骤以安装与数据泄露检测集成相关的资源

  • 转到 Kibana 首页。在“管理”下,单击“集成”。
  • 在查询栏中,搜索“数据泄露检测”,然后选择集成以查看有关它的更多详细信息。
  • 按照安装部分中的说明操作。
  • 要使此规则生效,请完成添加预配置的异常检测作业中的说明。

框架: MITRE ATT&CKTM