潜在的向异常 IP 地址的数据泄露活动
编辑潜在的向异常 IP 地址的数据泄露活动
编辑机器学习作业检测到数据泄露到特定的地理位置（通过 IP 地址）。数据传输到超出组织正常流量模式的地理位置可能表明通过命令和控制通道进行的泄露。
规则类型: machine_learning
规则索引: 无
严重程度: 低
风险评分: 21
运行频率: 15 分钟
搜索索引范围从: now-6h (Date Math 格式，另请参阅 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：数据泄露检测
- 规则类型：ML
- 规则类型：机器学习
- 战术：泄露
版本: 4
规则作者:
- Elastic
规则许可证: Elastic License v2
设置
编辑设置
该规则需要安装数据泄露检测集成资产，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情况来检测数据泄露活动。使用 Elastic 的异常检测功能检测异常情况。
先决条件
- 数据泄露检测需要 Fleet。
- 要配置 Fleet Server，请参阅文档。
- 由Elastic Defend或网络数据包捕获集成收集的网络事件。
- 要安装 Elastic Defend，请参阅文档。
- 要将网络数据包捕获集成添加到 Elastic Agent 策略，请参阅此指南。
应执行以下步骤来安装与数据泄露检测集成相关的资产
- 转到 Kibana 主页。在“管理”下，单击“集成”。
- 在查询栏中，搜索“数据泄露检测”并选择集成以查看有关它的更多详细信息。
- 按照安装部分下的说明进行操作。
- 要使此规则正常工作，请完成添加预配置异常检测作业的说明。
框架: MITRE ATT&CKTM
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战术
- 名称：泄露
- ID：TA0010
- 参考 URL：https://attack.mitre.org/tactics/TA0010/
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技术
- 名称：通过 C2 通道泄露
- ID：T1041
- 参考 URL：https://attack.mitre.org/techniques/T1041/