机器学习检测到可疑的 Windows 事件，预测为恶意活动
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一个监督机器学习模型 (ProblemChild) 识别出一个可疑的 Windows 进程事件，该事件很可能是恶意活动。或者，该模型的黑名单将该事件识别为恶意事件。
规则类型: eql
规则索引:
- endgame-*
- logs-endpoint.events.process-*
- winlogbeat-*
严重性: 低
风险评分: 21
每隔: 5 分钟运行一次
从以下时间开始搜索索引: now-10m (日期数学格式，另请参见 附加回溯时间)
每次执行的最大警报数: 100
参考:
标签:
- 操作系统：Windows
- 数据源：Elastic Endgame
- 用例：Living off the Land 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: 6
规则作者:
- Elastic
规则许可证: Elastic 许可证 v2
设置编辑
设置
该规则要求安装 Living off the Land (LotL) 攻击检测集成资产，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 Living-off-the-Land 活动。
先决条件要求
- LotL 攻击检测需要 Fleet。
- 要配置 Fleet Server，请参阅文档。
- 由Elastic Defend集成或 Winlogbeat(https://elastic.ac.cn/guide/en/beats/winlogbeat/current/_winlogbeat_overview.html)收集的 Windows 进程事件。
- 要安装 Elastic Defend，请参阅文档。
- 要设置并运行 Winlogbeat，请按照此指南进行操作。
应执行以下步骤来安装与 LotL 攻击检测集成关联的资产
- 转到 Kibana 主页。在“管理”下，单击“集成”。
- 在查询栏中，搜索“Living off the Land 攻击检测”，然后选择集成以查看有关该集成的更多详细信息。
- 按照安装部分下的说明进行操作。
- 要使此规则生效，请完成配置摄取管道的说明。
规则查询编辑
process where (problemchild.prediction == 1 or blocklist_label == 1) and not process.args : ("*C:\\WINDOWS\\temp\\nessus_*.txt*", "*C:\\WINDOWS\\temp\\nessus_*.tmp*")
框架：MITRE ATT&CKTM
-
策略
- 名称：防御规避
- ID：TA0005
- 参考 URL：https://attack.mitre.org/tactics/TA0005/
-
技术
- 名称：伪装
- ID：T1036
- 参考 URL：https://attack.mitre.org/techniques/T1036/
-
子技术
- 名称：伪装任务或服务
- ID：T1036.004
- 参考 URL：https://attack.mitre.org/techniques/T1036/004/