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Analysis — 常见APT攻击技术的实操分析,重点在于它们在日志中的表现形式以及防御者如何实际检测它们。 | Kitploit
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学习与教育事件响应日志分析
GitHubmanishrawat21/analysis

Analysis

常见APT攻击技术的实操分析,重点在于它们在日志中的表现形式以及防御者如何实际检测它们。

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61185个月前尚未审核

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检测工程笔记与分析

此仓库记录了基于实验室测试、日志分析和真实SOC工作流的实操检测研究。

重点在于攻击技术在实际日志中的呈现方式、哪些检测逻辑在实践中有效、哪些会失效,以及误报在何处产生。所有内容均从防御视角编写,面向分析师和检测工程师。

这不是攻击性工具或漏洞利用开发。


此仓库包含的内容

DLL劫持与侧载

针对Windows系统上DLL劫持与侧载活动的分析与检测笔记。

涵盖的主题:

  • 合法可执行文件如何加载恶意DLL
  • 侧载过程中常被滥用的常见执行路径
  • 进程执行、文件创建与镜像加载事件之间的关联
  • 基于行为的检测逻辑,而非文件名匹配
  • 真实测试中观察到的误报

已识别的常见误报:

  • Chrome及基于Chromium的应用程序
  • Visual Studio Code
  • Python执行
  • 基于Electron的桌面应用程序

重点在于将预期的应用程序行为与真正需要调查的活动区分开来。


PowerShell编码命令检测

研究编码后的PowerShell命令如何在日志中显现,以及攻击者如何绕过简单的检测。

包括:

  • ScriptBlock和模块日志记录行为(4104、4103、400、800)
  • 为什么参数混淆会破坏基于关键词的检测
  • 失败的Splunk查询及其原因
  • 基于正则表达式的检测方法
  • 减少噪音的上下文驱动检测
  • 基于实验室观察构建的示例Sigma风格检测逻辑

所有测试均使用现实遥测数据,而非理想化的企业环境。


检测理念

有效的检测很少基于单一指标。

此仓库聚焦于:

  • 行为关联胜过静态签名
  • 理解SIEM平台如何索引和分词数据
  • 在增加告警量之前先减少误报
  • 编写分析师能够实际调查的检测规则

指导性问题: 这种检测在真实的SOC环境中能否存活?


此仓库面向的人群

  • SOC分析师
  • 检测工程师
  • 威胁猎手
  • 正在调整检测规则的蓝队从业者
  • 学习攻击如何体现在日志中的安全专业人员

欢迎合作

有兴趣与团队合作开展以下工作:

  • 检测工程框架
  • 威胁狩猎运营
  • SOC扩展与优化

如果你正在解决棘手的检测问题,欢迎联系。


支持该项目

如果你觉得此仓库有用或从中有所收获,不妨给它点个星。 这有助于研究触及更多分析师,并鼓励持续的工作。


联系与关注工作进展

GitHub
https://github.com/Manishrawat21

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

Medium
检测文章与基于实验室的研究


说明

所有查询和检测逻辑均为起点,应根据你的环境进行调整。

此仓库将随着新的检测研究的添加而持续更新。

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