Sürekli gelişen siber güvenlik dünyasında, tehditleri hızlı ve doğru bir şekilde tespit etme yeteneği, modern dijital ortamları savunmak için çok önemlidir.
Tespit kuralları, bu proaktif savunmanın omurgasıdır ve güvenlik ekiplerinin şüpheli faaliyetleri, kötü amaçlı yazılımları ve ağ müdahalelerini önemli bir zarar vermeden önce tespit etmelerini sağlar.
Tespit kuralları yazmak için en yaygın kullanılan çerçeveler arasında Sigma, Yara ve Suricata bulunmaktadır.
.png
)
Bu araçların her biri belirli bir etki alanında mükemmeldir – log analizi, dosya ve bellek taraması ve ağ trafik incelemesi.
Bu makale, teknik bilgiler, en iyi uygulamalar ve pratik örnekler sunarak bu çerçevelerle etkili tespit kuralları yazma sanat ve bilimini incelemektedir.
Tespit kural çerçevelerinin temelleri
Tespit kuralları, çerçeveye bakılmaksızın, esasen şüpheli veya kötü niyetli faaliyeti neyin oluşturduğunu tanımlayan mantık tabanlı ifadelerdir.
Temel güçlü yönleri ve Sigma, Yara ve Suricata’nın kullanım durumlarını anlamak, onları etkili bir şekilde kullanmak için gereklidir.
Sigma, günlük analizi için tasarlanmış genel, açık kaynaklı bir imza formatıdır.
Kuralları platform agnostik bir şekilde yazılmıştır, yani Splunk, Elasticsearch veya Microsoft Sentinel gibi araçlar için SIEM’e özgü sorgulara dönüştürülebilirler. S
IGMA, analistlere bir kez kural yazmaları ve bunları çeşitli günlük analiz platformlarına dağıtma ve algılama mühendisliğini düzene koyma yetkisi verir.
Öte yandan Yara, dosyalar ve bellekte desen eşleşmesi için amaçlıdır. Kötü amaçlı yazılım araştırmaları, tehdit avı ve dijital adli tıp için yaygın olarak kullanılmaktadır.
Yara kuralları, analistlerin metin veya ikili kalıpları, mantıksal koşulları tanımlamasına ve hatta dosya özniteliklerini içerik kontrolleriyle birleştirmesine olanak tanır.
Bu esneklik, Yara’yı bilinen kötü amaçlı yazılımları tanımlamak, tehditleri sınıflandırmak ve hatta veri açığa vurmayı tespit etmek için vazgeçilmez kılar.
Suricata, ağ saldırısı algılama ve önleme için güçlü bir açık kaynaklı motordur. Protokol anomalilerini, saldırı modellerini ve bilinen istismarları tanımlamak için imzalar kullanarak ağ trafiğini gerçek zamanlı olarak denetler.
Suricata kuralları son derece ayrıntılı olabilir, paket başlıklarını, yükleri ve hatta protokole özgü alanları inceleyebilir, bu da ağ çevrelerini savunmak için kritik bir araç haline getirir.
Tespit kurallarının temel bileşenleri
Farklılıklarına rağmen, Sigma, Yara ve Suricata kuralları bazı yapısal benzerlikleri paylaşır.
Her kural tipik olarak başlık, yazar ve açıklama, temel eşleştirme kriterleri olan algılama mantığı ve ayarlama ve dokümantasyon için isteğe bağlı alanlar gibi meta veriler içerir.
Bir Sigma kuralı, ilgili günlük kaynağını, süreç oluşturma için olay kimliğini ve kodlanmış komut satırı bağımsız değişkenlerini arayan bir koşulu belirterek şüpheli PowerShell yürütmeyi hedefleyebilir.
Kural ayrıca bir açıklama, yazar ve meşru idari komut dosyaları gibi beklenen yanlış pozitifleri de içerecektir.
Belgelerdeki fidye notlarını tespit etmek için bir Yara kuralı, kripto para birimine referanslar, ödeme ve zaman sınırları gibi fidye talepleriyle yaygın olarak ilişkili anahtar kelimeleri tanımlar.
Kural ancak tüm bu anahtar kelimeler mevcutsa, yanlış pozitif olasılığını azaltır.
SQL enjeksiyon denemeleri için bir Suricata kuralı, URI’da belirli mantıksal ifadeler veya anahtar kelimeler gibi SQL enjeksiyonuna özgü belirli desenler arayan HTTP trafiğine odaklanacaktır.
Kural, doğruluğu sağlamak için akış yönü ve oturum kuruluşu ile daha da rafine edilecektir.
Etkili Kurallar Yazmak İçin En İyi Uygulamalar
Özgülite ve kapsamı dengelemek
Tespit mühendisliğindeki en büyük zorluklardan biri, özgüllük ve kapsam arasında doğru dengeyi bulmaktır.
Aşırı geniş kurallar aşırı yanlış pozitifler, ezici analistler ve uyarı yorgunluğuna neden olabilir. Tersine, çok dar kurallar bir saldırının varyasyonlarını kaçırabilir.
Sigma için kesin günlük alanları ve değerleri kullanmak önemlidir.
Mantıksal operatörler ve zaman pencereleri, başarısız girişler dizisini ve ardından kısa bir zaman dilimi içinde başarılı bir zaman dilimi içinde başarılı bir olay tespiti gibi ilişkili olayları ilişkilendirmeye yardımcı olabilir.
Durum alanı, gürültüyü azaltmak için birden fazla kriterin birleştirilmesine izin verir.
- Yara ile, kötü amaçlı yazılımlarda bulunan benzersiz dizeler gibi statik desenleri dosya boyutu veya dosya türü gibi bağlamsal kontrollerle birleştirmek etkilidir.
- Yalnızca benign dosyalarda görünebilecek genel anahtar kelimelere güvenmekten kaçının.
- Bunun yerine, meşru belgelerde bulunması muhtemel olmayan benzersiz kombinasyonlar veya diziler arayın.
- Suricata kuralları, ağ protokolleri ve tipik trafik modelleri anlayışı ile hazırlanmalıdır.
Akış yönü, eşikler ve protokole özgü anahtar kelimeler kullanmak yanlış pozitifleri en aza indirmeye yardımcı olur.
Örneğin, yalnızca şüpheli bir DNS sorgusu aynı kaynaktan bir dakikada on kez daha fazla meydana geldiğinde tetiklenen bir kural, normal ve kötü niyetli davranışları ayırt etmeye yardımcı olabilir.
Yanlış pozitifleri azaltmak ve performansı optimize etmek
Yanlış pozitiflerin azaltılması, algılama sisteminize olan güveni korumak için kritik öneme sahiptir. Sigma’da, bilinen iyi süreçleri veya kullanıcıları filtrelemek için istisnaları kullanmak esastır.
Kural meta verilerinde beklenen yanlış pozitiflerin belgelenmesi, analistlerin uyarıları hızla tetiklemesine yardımcı olur.
Yara için, düzenli ifadeleri optimize etmek ve taramayı yavaşlatabilecek aşırı karmaşık kalıplardan kaçınmak önemlidir.
Mantıksal olumsuzlamalar iyi huylu eşleşmeleri hariç tutmak için kullanılabilir ve kurallar doğruluğu sağlamak için hem kötü niyetli hem de temiz örneklere karşı test edilmelidir.
Suricata kuralları eşikleme ve akış takibi ile ayarlanabilir. Örneğin, yalnızca bir oturumda şüpheli bir HTTP istek modeli görülürse bir uyarıyı tetiklemek.
Ağ değişikliklerine ve ortaya çıkan tehditlere dayalı kuralları düzenli olarak gözden geçirmek ve güncellemek de gereklidir.
Gelişmiş teknikler ve gerçek dünya örnekleri
Zamansal korelasyon ve bağlama duyarlı tespit
Gelişmiş algılama genellikle olayların zaman içinde ilişkilendirilmesini veya birden fazla göstergeyi birleştirmeyi gerektirir.
Sigma, sürgülü zaman pencerelerini destekleyerek çok aşamalı saldırıları tespit etmenizi sağlar.
Örneğin, bir kullanıcı antivirüs korumasını devre dışı bırakırsa ve daha sonra kısa bir süre içinde bir yürütülebilir dosyayı indirirse bir kural tetiklenebilir.
Yara’da, içeriğe duyarlı algılama, içerik kalıpları dosya öznitelikleriyle birleştirilerek elde edilebilir.
Örneğin, şüpheli API çağrılarını referans veren ve belirli bayt dizileri içeren küçük bir yürütülebilir dosyayı algılamak, özel kötü amaçlı yazılım damlalarının tanımlanmasına yardımcı olabilir.
Suricata, uygulama katmanı verilerini denetlemek için protokol kod çözmesinden yararlanabilir.
Örneğin, bir kural olağandışı uzun alt alanlara sahip DNS sorgularını arayabilir, bu da olası DNS tünelini gösterebilir ve yalnızca bu davranış birkaç dakikadan fazla devam ederse tetikleyebilir.
Derinlik Savunma için Algılama Çerçevelerini Entegre Etme
Bu çerçevelerin gerçek gücü birlikte kullanıldıklarında ortaya çıkar.
Bir fidye yazılımı saldırısı hayal edin: Sigma şüpheli girişleri ve powershell kullanımı algılar, Yara diskteki fidye notunu ve kötü amaçlı yükleri tanımlar ve Suricata noktaları komut ve kontrol trafiği veya veri söndürme girişimlerini noktalar.
Güvenlik ekipleri, bu farklı katmanlardan gelen uyarıları ilişkilendirerek tehditleri hızlı bir şekilde onaylayabilir ve etkili bir şekilde yanıt verebilir.
Otomasyon platformları ve SIEM’ler, merkezi görünürlük ve daha hızlı olay yanıtı sağlayarak her üç çerçeveden de kurallar alabilir.
Olay araştırmalarından gelen sürekli ayar ve geri bildirim, saldırganların tekniklerini geliştirdikçe algılama kurallarının etkili kalmasını sağlar.
Sigma, Yara ve Suricata ile etkili tespit kuralları yazmak hem teknik bir beceri hem de bir sanat formudur. Saldırgan davranışları, sistem iç kısımları ve her çerçevenin benzersiz güçlü yönleri hakkında derin bilgi gerektirir.
Güvenlik profesyonelleri, özgüllüğe odaklanarak, performans için optimize etme ve zamansal korelasyon ve bağlam farkında olan tespit gibi gelişmiş tekniklerden yararlanarak sağlam, katmanlı savunmalar oluşturabilir.
Bu çerçeveleri uyumlu bir algılama stratejisine entegre etmek, günlükler, dosyalar ve ağ trafiği arasında kapsamlı bir kapsam sağlar, kuruluşların ortaya çıkan tehditlerin önünde kalmaları ve esnek bir güvenlik duruşunu sürdürmeleri için güçlendirir.
Find this News Interesting! Follow us on Google News, LinkedIn, & X to Get Instant Updates!