由父进程衍生的可疑 Windows 进程集群

机器学习作业组合检测到一组或多组恶意概率得分异常高的可疑 Windows 进程。这些进程已通过多种方式被归类为恶意进程。这些进程被 ProblemChild 监督式机器学习模型预测为恶意。如果异常包含可疑进程集群，则每个进程都具有相同的父进程名称，并且无监督式机器学习模型计算得出事件集群的聚合得分异常高。此类集群通常包含可疑或恶意活动，可能涉及 LOLbins，使用常规搜索规则可能难以检测。

规则类型：machine_learning

规则索引：无

严重性：低

风险得分: 21

运行频率：15 分钟

搜索索引范围：now-45m（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:

域：端点
操作系统：Windows
用例：利用本地资源攻击检测
规则类型：ML
规则类型：机器学习
策略：防御规避

版本: 107

规则作者:

Elastic

规则许可：Elastic License v2

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该规则需要安装“利用本地资源 (LotL) 攻击检测”集成资产，以及通过 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 进程事件中利用本地资源的活动。

先决条件

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 收集的 Windows 进程事件（https://elastic.ac.cn/guide/en/beats/winlogbeat/current/_winlogbeat_overview.html）。
要安装 Elastic Defend，请参阅文档。
要设置和运行 Winlogbeat，请按照本指南操作。

应执行以下步骤来安装与 LotL 攻击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“利用本地资源攻击检测”，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。
要使此规则正常工作，请完成“添加预配置的异常检测作业”的说明。

框架：MITRE ATT&CK^TM

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/

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