主机生成的恶意 Windows 进程集群

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机器学习作业组合检测到一组或多组可疑的 Windows 进程,这些进程的恶意概率得分异常高。这些进程已通过多种方式被分类为恶意。ProblemChild 有监督 ML 模型预测这些进程具有恶意性。如果异常包含一组可疑进程,则每个进程具有相同的主机名,并且事件集群的总分被无监督 ML 模型计算为异常高。此类集群通常包含可疑或恶意活动,可能涉及 LOLbins,并且可能难以使用传统的搜索规则进行检测。

规则类型: machine_learning

规则索引: 无

严重性: 低

风险评分: 21

运行频率: 15 分钟

搜索索引范围: now-45m (日期数学格式,另请参见 额外回溯时间)

每次执行的最大告警数: 100

参考资料:

标签:

  • 用例:隐蔽攻击检测
  • 规则类型:ML
  • 规则类型:机器学习
  • 策略:防御规避

版本: 107

规则作者:

  • Elastic

规则许可证: Elastic License v2

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此规则需要安装隐蔽攻击 (LotL) 检测集成资源,以及由 Elastic Defend 或 Winlogbeat 等集成收集的 Windows 进程事件。

LotL 攻击检测设置

LotL 攻击检测集成检测 Windows 进程事件中的隐蔽活动。

先决条件

应执行以下步骤来安装与 LotL 攻击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“隐蔽攻击检测”,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进行操作。
  • 要使此规则生效,请完成直至添加预配置的异常检测作业 的说明。

框架: MITRE ATT&CKTM