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向异常IP地址的潜在数据泄露活动

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向异常IP地址的潜在数据泄露活动编辑

机器学习作业检测到向特定地理位置（通过IP地址）的数据泄露。向组织正常流量模式之外的地理位置传输数据可能表明通过命令和控制通道进行泄露。

规则类型: machine_learning

规则索引: 无

严重性: 低

风险评分: 21

运行间隔: 15分钟

搜索索引的时间范围: now-6h (日期数学格式，另请参阅 额外的回溯时间)

每次执行的最大警报数: 100

参考:

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: 泄露

版本: 4

规则作者:

  • Elastic

规则许可证: Elastic 许可证 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（仅限网络事件）等集成收集的网络和文件事件。

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。
  • 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，请参阅本指南。

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”并选择该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

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