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Azure Active Directory 高风险用户登录启发式

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Azure Active Directory 高风险用户登录启发式

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

规则类型: 查询

规则索引:

  • filebeat-*
  • logs-azure*

严重性: 中

风险评分: 47

运行频率: 5分钟

搜索索引时间范围: 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

参考资料:

标签:

  • 域：云
  • 数据源：Azure
  • 用例：身份和访问审计
  • 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 License v2

调查指南

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分类和分析

调查 Azure Active Directory 高风险用户登录启发式

Microsoft Identity Protection 是一款 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 confirmedCompromised 或 atRisk 的事件。

可能的调查步骤

  • 识别触发事件的风险检测。可以在此处找到包含描述的列表。
  • 识别涉及的用户帐户并验证可疑活动对于该用户是否正常。
  • 考虑所涉及用户帐户的源 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。它是否已注册并符合要求？
  • 调查过去 48 小时内与该用户帐户相关的其他警报。
  • 联系帐户所有者并确认他们是否知道此活动。
  • 检查此操作是否已获得批准并根据组织更改管理策略执行。
  • 如果您怀疑该帐户已被泄露，请通过跟踪过去 24 小时内该帐户访问的服务器、服务和数据来确定潜在的受影响资产。

误报分析

如果此规则由于预期活动在您的环境中过于频繁地触发警报，请考虑添加例外，最好是结合用户和设备条件。

响应和补救

  • 根据分类结果启动事件响应过程。
  • 在调查和响应期间禁用或限制帐户。
  • 确定事件的可能影响并相应地确定优先级；以下操作可以帮助您获取上下文
  • 确定云环境中帐户的角色。
  • 评估受影响服务和服务器的关键性。
  • 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危害其他帐户、服务器或服务。
  • 确定与此活动相关的任何法规或法律后果。
  • 调查被泄露或被攻击者使用的系统上的凭据暴露情况，以确保识别所有被泄露的帐户。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。与您的 IT 团队合作，以最大限度地减少这些操作对业务运营的影响。
  • 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，并请求其他 IAM 用户重置密码。
  • 考虑为用户启用多因素身份验证。
  • 遵循 Microsoft 概述的最佳安全实践。
  • 确定攻击者滥用的初始向量，并采取行动以防止通过相同向量再次感染。
  • 使用事件响应数据，更新日志记录和审计策略，以提高平均检测时间 (MTTD) 和平均响应时间 (MTTR)。

设置

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需要 Azure Fleet 集成、Filebeat 模块或类似结构的数据才能与此规则兼容。

规则查询

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

框架: MITRE ATT&CKTM

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