Sigma用于日志文件，就像Snort用于网络流量，YARA用于文件一样——还是觉得yara 2.0 设计更优雅

来源：https://github.com/Neo23x0/sigma

一、什么是sigma

Sigma是一种通用的开放签名格式，允许您以一种直接的方式描述相关的日志事件。规则格式非常灵活，易于编写，适用于任何类型的日志文件。该项目的主要目的是提供一种结构化的形式，在这种结构中，研究人员或分析人员可以描述他们曾经开发的检测方法，并使其与他人共享。

Sigma用于日志文件，就像Snort用于网络流量，YARA用于文件一样。

这个库包含:

（1）Wiki中的Sigma规则规范

（2）./rulessubfolder中n个sigma签名存储库

（3）为不同SIEM系统生成搜索/查询的转换器[正在进行中]

二、用例

描述你在Sigma中的检测方法，使其可共享

使用Sigma编写SIEM搜索，以避免供应商锁定

与IOCs和YARA规则一起在分析的附录中共享签名

在威胁情报社区共享签名-例如通过MISP

为您自己的应用程序中的恶意行为提供Sigma签名

三、为什么Sigma

今天，每个人都收集日志数据进行分析。人们开始自己动手，处理大量白皮书、博客文章和日志分析指南，提取必要的信息，构建自己的搜索和仪表板。他们的一些搜索和关联是伟大的，非常有用，但他们缺乏一个标准化的格式，他们可以与他人分享他们的工作。

其他一些则提供了出色的分析，包括IOCs和YARA规则来检测恶意文件和网络连接，但无法描述日志事件中的特定或通用检测方法。西格玛应该是一个开放的标准，这样的检测机制可以被定义，共享和收集，以提高每个人的检测能力。

YARA-L 2.0 语言概览

https://go.chronicle.security/hubfs/YARA-L%20Overview%20White%20Paper.pdf 论文地址

YARA-L 2.0 是一种计算机语言，用于创建搜索企业日志数据的规则，因为它被注入到您的 Chronicle 帐号中。YARA-L 语法派生自 VirusTotal 开发的 YARA 语言。该语言与 Chronicle Detection Engine 配合使用，让您可以在大量数据中寻找威胁和其他事件。另请参阅 YARA-L 2.0 语言语法

注意：YARA-L 2.0 与旧版 YARA-L 语言不兼容。以旧版 YARA-L 编写的规则不适用于当前版本的 Detection Engine，需要经过修改才能使用新语法。

规则结构

以下示例展示了使用 YARA-L 2.0 编写的规则。每个示例都展示了如何关联规则语言中的事件。

不同城市的登录信息

以下规则可搜索在 4 小时内创建然后删除的用户：

  rule UserCreationThenDeletion {
  meta:

  events:
    $create.target.user.userid = $user
    $create.metadata.event_type = "USER_CREATION"

    $delete.target.user.userid = $user
    $delete.metadata.event_type = "USER_DELETION"

    $create.metadata.event_timestamp.seconds <=
       $delete.metadata.event_timestamp.seconds

  match:
    $user over 4h

  condition:
    $create and $delete
}

事件变量：$create 和 $delete

Match 变量：$user

占位符变量：不适用

下面介绍了此规则的工作原理：

对用户名为 $user 的活动进行分组，并在找到匹配项时返回 ($user)。
时间范围为 4 小时，这意味着只有不到 4 小时的事件才会关联。
搜索两个事件组（$create 和 $delete，其中 $create 等同于 #create >= 1）。
$create 对应于 USER_CREATION 事件，并将用户 ID 调用为 $user。
$user 用于将两组事件联接在一起。
$delete 对应于 USER_DELETION 事件，并以 $user 形式调用用户 ID。此规则查找两个事件组中用户标识符相同的匹配项。
此规则查找事件 $delete 发生的时间晚于 $create 事件的情况，并在发现时返回匹配项。

单事件与多事件

以下示例展示了一条规则，用于搜索两个特定用户和特定 IP 地址范围之间的匹配项：

rule OrsAndNetworkRange {
  meta:
    author = "noone@altostrat.com"

  events:
    // Checks CIDR ranges.
    net.ip_in_range_cidr($e.principal.ip, "203.0.113.0/24")

    // Detection when the hostname field matches either value using or.
    $e.principal.hostname = /pbateman/ or $e.principal.hostname = /sspade/

  condition:
    $e
}

重复字段

重复字段可以与非重复字段相同。在这种情况下，它们会自动消除歧义，这意味着系统会针对重复字段的各个元素检查条件。

例如，如果您在规则中包含以下语句：

$e.principal.ip = "192.168.12.16"

Chronicle 会在数组中搜索与 "192.168.12.16" 匹配的 IP 地址。在此示例中，将会找到匹配的地址并返回检测结果。

例如，如果您在规则中包含以下语句：

$e.principal.ip = "192.168.12.16" and $e.principal.ip = "10.3.4.100"

Chronicle 会在数组中搜索与 "192.168.12.16" 和 "10.3.4.100" 匹配的 IP 地址。在此示例中，将找不到匹配的地址，因此不会返回检测结果。

重复字段示例

您还可以使用 any 和 all 运算符引用重复字段。如果是这样，它们不会消除歧义，也就是说，系统会针对重复字段的所有元素检查条件。

例如，如果您在规则中包含以下语句：

any $e.principal.ip = "192.168.12.16"

Chronicle 会检查数组中的任何 IP 地址是否与 "192.168.12.16" 匹配。在此示例中，数组将满足检查条件并返回检测结果。

如果您在规则中包含以下语句：

all $e.principal.ip = "192.168.12.16"

Chronicle 会检查数组中的所有 IP 地址是否与 "192.168.12.16" 匹配。在此示例中，数组不满足检查条件，因此不会返回检测结果。

如果您在规则中包含以下语句：

any $e.principal.ip = "192.168.12.16" and any $e.principal.ip = "10.3.4.100"

Chronicle 会检查数组中的任何 IP 地址是否与 "192.168.12.16" 匹配，以及数组中的任何 IP 地址是否与 "10.3.4.100" 匹配。在此示例中，数组会满足检查条件，并返回检测结果。

以下是使用 any 和 all 运算符的有效谓词示例：

any $e.principal.ip = "192.168.12.16"
net.ip_in_range_cidr(any $e.principal.ip, "192.168.12.16/24")
all $e.network.email.to = /.*@google\.com/
re.regex(all $e.network.email.to, `.*google\.com`)

以下是使用 any 和 all 运算符的无效谓词示例：

any $ip = "192.168.12.16"
any $e.principal.ip = all $e.target.ip
any $e.principal.ip in %reference_list

any 和 all 运算符的限制

以下规则会搜索所有来源 IP 地址在 5 分钟的时间内与已知安全的 IP 地址不匹配的登录事件。

rule SuspiciousIPLogins {
  meta:
    author = "noone@google.com"

  events:
    $e.metadata.event_type = "USER_LOGIN"

    // Detects if all source IP addresses in an event do not match "100.97.16.0"
    // For example, if an event has source IP addresses
    // ["100.97.16.1", "100.97.16.2", "100.97.16.3"],
    // it will be detected since "100.97.16.1", "100.97.16.2",
    // and "100.97.16.3" all do not match "100.97.16.0".

    all $e.principal.ip != "100.97.16.0"

    // Assigns placeholder variable $ip to the $e.principal.ip repeated field.
    // There will be one detection per source IP address.
    // For example, if an event has source IP addresses
    // ["100.97.16.1", "100.97.16.2", "100.97.16.3"],
    // there will be one detection per address.

    $e.principal.ip = $ip

  match:
    $ip over 5m

  condition:
    $e
}

规则中的正则表达式

默认情况下，YARA-L 2.0 规则使用跃点窗口进行评估。企业事件数据的时间范围分为一组重叠的跃点窗口，每个窗口的持续时间都在 match 部分指定。然后，在每个跃点窗口中关联事件。使用跃点窗口时，无法搜索按特定顺序发生的事件（例如，e1 最多发生在 e2 之后 2 分钟内）。只要 e1 事件与 e2 事件的发生时间在彼此之间的跃点持续时间内，系统就会对其进行关联。

还可以使用滑动窗口评估规则。在滑动窗口时，以指定的数据透视事件变量开始或结束时，会生成时长为 match 区段的滑动窗口。然后，在每个滑动窗口内，事件是相关的。这样一来，便可以搜索按特定顺序发生的事件（例如，e1 会在 e2 的 2 分钟内发生）。如果事件 e1 在事件 e2 之后的滑动窗口内出现，则事件 e1 和事件 e2 的发生次数是相关的。

注意：已知使用滑动窗口代替跃点窗口会导致性能下降。Google 建议仅在特定情况下使用滑动窗口，例如绝对有必要使用事件顺序或搜索不存在的事件时。

滑动窗口规则语法

以下 YARA-L 2.0 滑动窗口示例搜索 firewall_1 事件后缺少 firewall_2 事件。after 关键字与数据透视事件变量 $e1 结合使用，指定在关联事件时每个 firewall_1 事件仅检查 10 分钟的时间范围。

rule SlidingWindowRuleExample {
  meta:
    author = "noone@google.com"

  events:
    $e1.metadata.product_name = "firewall_1"
    $e1.principal.hostname = $host

    $e2.metadata.product_name = "firewall_2"
    $e2.principal.hostname = $host

  match:
    $host over 10m after $e1

  condition:
    $e1 and !$e2
}

1 Sigma概述

Sigma 是一种通用且开放的签名格式，允许您以直接的方式描述相关的日志事件。规则格式非常灵活，易于编写，适用于任何类型的日志文件。

Sigma 是一个开放的规则标准，允许您以通用形式描述对日志数据的搜索。这些规则可以转换并应用于许多日志管理或 SIEM 系统，甚至可以在命令行上与 grep 一起使用。

GitHub地址：https://github.com/SigmaHQ/sigma

使用方法：https://www.nextron-systems.com/2018/02/10/write-sigma-rules/

使用方法：https://github.com/SigmaHQ/sigma/wiki/Specification

2 Sigma规则

2.1 规则模板

title: 小于50个字符的大写短标题
id: 可以在如下网站生成 https://www.uuidgenerator.net/version4
status: 状态
description: 对检测规则的描述
references:
- 可以帮助读者或分析人员理解被触发规则的含义的所有引用的列表
tags:
- attack.execution # 例如 MITRE ATT&CK category
- attack.t1059 # 例如 MITRE ATT&CK technique id
- car.2014-04-003 # 例如 CAR id
author: Michael Haag, Florian Roth, Markus Neis # 作者列表
date: 2018/04/06 # 规则日期
logsource: # 重要的字段映射在预定义或您的其他配置文件
category: process_creation # 在这个例子中使用了process_creation
product: windows # 产品
detection:
selection:
FieldName: 'StringValue'
FieldName: IntegerValue
FieldName|modifier: 'Value'
condition: selection
fields:
- 日志源中需要进一步研究的重要字段
falsepositives:
- 描述可能的假阳性情况，以帮助分析人员进行调查
level: 四个级别 (low, medium, high, critical)

type: //rec
必需的:
title: //规则的简短标题，应包含规则应检测的内容（最多 256 个字符）
类型: //字符串
长度:
min: 1
max: 256
logsource: //日志源描述了检测所需的日志来源、平台、应用程序和类型
类型: //rec
可选的:
category: //分类例如防火墙，web，防病毒
product: //产品例如windows，apache
service: //服务例如sshd，applocker
definition: //定义字符串
detection: //表示对日志数据的搜索的搜索标识符
类型: //rec
必需的:
condition:
类型:
包括:
- type: //str
- type: //arr
contents: //str
length:
min: 2
可选的:
timeframe: //字符串使用天、小时、分钟、秒的典型缩写例如15s、30m、12h、7d、3M
其他:
类型: any
包括:
- type: arr
contents: //str
- type: //map
values:
type: //any
of:
- type: //str
- type: //arr
contents: //str
length:
min: 2
可选择的:
id: //Sigma 规则应由id属性中的全局唯一标识符标识。建议网络生成
type: //any
of:
- type: //str
length:
min: 1
max: 64
related:
type: //arr
contents:
type: //rec
required:
type:
type: //any
of:
- type: //str
value: derived
- type: //str
value: obsoletes
- type: //str
value: merged
- type: //str
value: renamed
id:
type: //any
of:
- type: //str
length:
min: 1
max: 64
- type: //arr
contents: //str
length:
min: 1
max: 64
status: //声明规则的状态(stable、test、experimental)
type: //any
of:
- type: //str
value: stable //稳定的，可用于生产系统或仪表板
- type: //str
value: testing //一个几乎稳定的规则，可能需要一些微调
- type: //str
value: experimental //一种实验性规则，可能导致错误结果或噪音
description: //规则和可以检测到的恶意活动的简短描述
author: //规则作者
license: //许可证
references: //对规则来源的引用
type: //arr
contents: //str
fields: //有价值显示给分析人员的日志字段列表
type: //arr
contents: //str
falsepositives: //可能发生的已知误报列表
type: //any
of:
- type: //str
- type: //arr
contents: //str
length:
min: 2
level: //等级
type: //any
of:
- type: //str
value: low //值得注意的事件，但很少发生事件
- type: //str
value: medium //应该更频繁地手动审查的相关事件
- type: //str
value: high //应触发内部警报并需要及时审查的相关事件
- type: //str
value: critical //表示事件的高度相关事件。应立即审查关键事件
tags: //标签小写字母，下划线，连字符组成尽量简短预定义标签：https://github.com/SigmaHQ/sigma/wiki/Tags
type: //arr
contents: //str
rest: //any

3 编些Sigma规则

3.1 获取存储库

下载或git存储库：https://github.com/SigmaHQ/sigma

./rules 规则库

./tools/sigmac 规则编译器

3.2 复制和编辑 YAML 文件

推荐VScode：https://code.visualstudio.com/

可以默认支持YAML突出显示和语法检查。

作者：Threathunter
链接：https://www.jianshu.com/p/cedef8f47488
来源：简书
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

安全分析

Sigma用于日志文件，就像Snort用于网络流量，YARA用于文件一样——还是觉得yara 2.0 设计更优雅

YARA-L 2.0 语言概览

规则结构

不同城市的登录信息

单事件与多事件

重复字段

重复字段示例

any 和 all 运算符的限制

规则中的正则表达式

滑动窗口规则语法

1 Sigma概述

2 Sigma规则

2.1 规则模板

3 编些Sigma规则

3.1 获取存储库

3.2 复制和编辑 YAML 文件

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