潜在的 DGA 活动
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群体分析机器学习作业检测到潜在的 DGA（域生成算法）活动。此类活动通常由恶意软件命令和控制 (C2) 渠道使用。此机器学习作业查找源 IP 地址，该地址发出 DNS 请求，并且这些请求被汇总后极有可能为 DGA 活动。
规则类型: machine_learning
规则索引: 无
严重性: 低
风险评分: 21
每隔运行: 15 分钟
从以下时间开始搜索索引: now-45m（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:
- 用例：域生成算法检测
- 规则类型：ML
- 规则类型：机器学习
- 策略：命令和控制
版本: 5
规则作者:
- Elastic
规则许可证: Elastic 许可证 v2
设置编辑
设置
该规则要求安装域生成算法 (DGA) 检测集成资产，以及由 Elastic Defend、网络数据包捕获或 Packetbeat 等集成收集的 DNS 事件。
DGA 检测设置
DGA 检测集成包含一个基于 ML 的框架，用于在 DNS 事件中检测 DGA 活动。
先决条件
- DGA 检测需要 Fleet。
- 要配置 Fleet Server，请参阅文档。
- 由Elastic Defend、网络数据包捕获集成或Packetbeat收集的 DNS 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。
- 要设置和运行 Packetbeat，请按照此指南进行操作。
应执行以下步骤来安装与 DGA 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“域生成算法检测”，然后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，请完成添加预配置异常检测作业中的说明。
异常检测设置
在启用此规则之前，您需要启用相应的异常检测作业。- 前往 Kibana 主页。在“分析”下，单击“机器学习”。- 在“异常检测”下，单击“作业”，然后单击“创建作业”。选择包含您已丰富 DNS 事件的数据视图。例如，如果您使用 Elastic Defend 来收集事件，则此数据视图将为 logs-endpoint.events.*；如果您使用网络数据包捕获，则此数据视图将为 logs-network_traffic.*。- 如果所选数据视图包含与 此配置文件中的查询匹配的事件，您将在“使用预配置作业”下看到 DGA 的卡片。- 保留默认设置，然后单击“创建作业”以启动异常检测作业和数据馈送。
框架: MITRE ATT&CKTM
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策略
- 名称：命令和控制
- ID：TA0011
- 参考 URL：https://attack.mitre.org/tactics/TA0011/
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技术
- 名称：动态解析
- ID：T1568
- 参考 URL：https://attack.mitre.org/techniques/T1568/