一个专注于 Microsoft Sentinel 和 Microsoft XDR(前身为 Microsoft 365 Defender)威胁狩猎与威胁检测的 KQL 查询仓库。
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[!NOTE]
1月27日:经过近一年的贡献,本仓库正在进行大规模重建,以适应当前的社区环境,并更好地进行情境化梳理,从而持续保持贡献。
本仓库致力于提供现成的检测与狩猎查询(以及更多内容),帮助分析师和威胁狩猎者充分利用 KQL 在 Microsoft Sentinel 和 Microsoft Defender XDR 中的强大能力。
请:
祝你使用愉快,如有任何疑虑和建议,欢迎联系:cyb3rmik3。
如果 Microsoft Sentinel 和 Microsoft 365 Defender 是你日常使用的工具,你应该考虑参加 Microsoft 认证安全运营分析师课程(考试代码 SC-200)。你将熟悉 Microsoft 广泛的安全产品,以及如何利用它们提供数据、安全信号并分析警报和事件。
即便如此,你也可以直接学习 Microsoft 专注于 KQL 的课程:
Microsoft Defender XDR 高级狩猎专家培训为安全分析师和威胁狩猎者提供全面指南,帮助他们提升高级狩猎技能。该培训通过一系列名为“Tracking the Adversary”和“L33TSP3AK”的网络研讨会进行。
Mehmet Ergene(又名 cyb3rmonk)创立了 blu raven academy,在那里他提供以下 KQL 培训课程,包括在超逼真实验环境中的动手实践。
Rod Trent 创建了 MustLearnKQL 系列,这是一组博客文章和 YouTube 视频,旨在讨论和普及 Kusto 查询语言的强大与简洁。
Invictus 创建了 Microsoft 云中的事件响应 培训课程,内容涵盖如何在 Microsoft Azure 和 Microsoft 365 中开展事件响应。该课程包括 KQL 基础知识,还涉及 KQL 查询包,以及针对云攻击的更高级用例和 KQL 查询。
数据按数据库、表和列的层级结构组织,类似于 SQL。例如,高级搜寻架构中的 DeviceNetworkEvents 表包含有关网络连接及相关事件的信息。
where 根据特定谓词进行筛选
DeviceNetworkEvents
| where LocalIP == "192.168.0.1"
DeviceNetworkEvents
| where DeviceName has "ComputerName"
返回相对于查询执行时间的偏移量
DeviceNetworkEvents
| where Timestamp > ago(1d)
按指定顺序选择要包含的列
DeviceNetworkEvents
| where Timestamp > ago(1d)
| where DeviceName has "ComputerName"
| project Timestamp, ActionType, RemoteIP, RemotePort, RemoteUrl
威胁狩猎应当是一个持续的过程。我们从循环的起点——假设(Hypothesis)开始。假设帮助我们规划要狩猎什么,这要求我们理解将在哪里狩猎以及如何狩猎。这意味着我们需要了解我们拥有的数据、工具、专业知识,以及如何运用它们。狩猎循环并不会在我们执行狩猎后就停止。在整个生命周期中,仍有若干阶段需要执行,包括对异常做出响应。即使我们没有发现活跃的威胁,也有活动需要执行。更多。
狩猎方法包含两个组成部分:恶意活动的特征描述,以及狩猎执行。这些组成部分应当是持续进行的活动,并根据有关对手和环境的新信息不断更新。更多。
在社区中贡献和分享至关重要,因为它营造了一个协作环境,让我们所有人都能交流见解、挑战,并共同提升我们的专业能力。以下是我收藏的一些社区资源。
KQL Search 是由 Ugur Koc 创建的项目,它汇集了 KQL 社区成员为 Microsoft Sentinel 和 Microsoft Defender XDR 贡献查询的 GitHub 仓库。本仓库也被收录其中,与其他受人尊敬的成员一道,为使用 Microsoft 安全技术栈构建更好的防御而努力。
[!WARNING]
本 GitHub 仓库中的 KQL 查询仅供参考之用。用户对其使用负全部责任,并应谨慎行事。建议在生产环境中实施这些查询之前,彻底理解并测试它们。