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Analysis

一般的なAPT攻撃手法の実践的な分析。それらがログにどのように現れるか、そして防御側が現実的にどのように検出できるかに焦点を当てています。

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6134ヶ月前未レビュー

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検知エンジニアリングノートと分析

このリポジトリは、ラボテスト、ログ分析、実際のSOCワークフローに基づいた実践的な検知研究を文書化しています。

焦点は、攻撃者の手法が実際にログにどのように現れるか、どの検知ロジックが実運用で機能し、何が失敗し、どこで偽陽性が発生するかにあります。すべてのコンテンツは、アナリストと検知エンジニアのための防御的な視点から書かれています。

これは攻撃ツールやエクスプロイト開発ではありません。


このリポジトリに含まれるもの

DLLハイジャックとサイドローディング

WindowsシステムにおけるDLLハイジャックおよびサイドローディングアクティビティの分析と検知ノート。

対象トピック:

  • 正規の実行ファイルが悪意のあるDLLを読み込む方法
  • サイドローディング中に悪用される一般的な実行パス
  • プロセス実行、ファイル作成、イメージロードイベント間の相関
  • ファイル名マッチングではなく動作ベースの検知ロジック
  • 実際のテスト中に観測された偽陽性

確認された一般的な偽陽性:

  • ChromeおよびChromiumベースのアプリケーション
  • Visual Studio Code
  • Pythonの実行
  • Electronベースのデスクトップアプリケーション

重点は、期待されるアプリケーションの動作と実際に調査が必要なアクティビティを区別することにあります。


PowerShellエンコードコマンドの検知

エンコードされたPowerShellコマンドがログにどのように現れるか、攻撃者が単純な検知を回避する方法の研究。

以下を含む:

  • ScriptBlockとモジュールロギングの動作(4104, 4103, 400, 800)
  • パラメータの難読化がキーワードベースの検知を破る理由
  • 失敗したSplunkクエリとその理由
  • 正規表現ベースの検知アプローチ
  • ノイズを減らすためのコンテキスト駆動型検知
  • ラボ観測から構築されたSigmaスタイルの検知ロジックの例

すべてのテストは、理想的なエンタープライズ設定ではなく、現実的なテレメトリで実行されます。


検知の哲学

効果的な検知は単一の指標に関するものではありません。

このリポジトリは以下に焦点を当てています:

  • 静的シグネチャよりも行動相関
  • SIEMプラットフォームがどのようにデータをインデックスしトークン化するかを理解すること
  • アラート量を増やす前に偽陽性を減らすこと
  • アナリストが現実的に調査できる検知を書くこと

指針となる質問: この検知は実際のSOC環境で生き残るでしょうか?


このリポジトリの対象読者

  • SOCアナリスト
  • 検知エンジニア
  • 脅威ハンター
  • 検知をチューニングするブルーチームの実務者
  • 攻撃がログにどのように現れるかを学ぶセキュリティ専門家

コラボレーション歓迎

以下の分野でチームと協力することに興味があります:

  • 検知エンジニアリングフレームワーク
  • 脅威ハンティング運用
  • SOCのスケーリングと最適化

難しい検知問題に取り組んでいるなら、ぜひ話しましょう。


プロジェクトをサポート

このリポジトリが役立つ、または何かを学べたなら、スターを付けることを検討してください。 それにより研究がより多くのアナリストに届き、継続的な作業が促進されます。


つながりとフォロー

GitHub
https://github.com/Manishrawat21

LinkedIn
https://www.linkedin.com/in/manishrawat-soc/

Medium
検知記事とラボ研究


注意事項

すべてのクエリと検知ロジックは出発点であり、自身の環境に適応させる必要があります。

このリポジトリは、新しい検知研究が追加されるにつれて進化します。

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