使用SoC-ML检测Azure Sentinel中的威胁—— 这个SOC-ML就是一些分析异常的规则啊！！！和ML有毛关系？！难道是自己内置的异常检测算法你可以调整参数上报异常事件？？？
使用SoC-ML异常检测Azure Sentinel中的威胁
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/sentinel/soc-ml-anomalies
什么是soc-ml异常？
由于攻击者和防守者在网络安全军备竞赛中不断争取优势，攻击者总是找到逃避探测的方法。但是，不可避免地，攻击仍将导致系统遭到攻击的不寻常行为。 Azure Sentinel的SoC-ML机器学习的异常可以通过分析规则模板来识别此行为，这些行为可以从框中开出来。虽然异常不一定表明自己是恶意甚至可疑的行为，但它们可以用来改善检测，调查和威胁狩猎：
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提高检测的附加信号：安全分析师可以使用异常来检测新的威胁，并使现有的检测更有效。单一的异常是恶意行为的强烈信号，但是当结合杀死链上不同点的几个异常时，它们的累积效果要强大。安全分析师也可以通过使异常识别的不寻常行为来增强现有的检测，该行为是要解雇的警报的条件。
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调查期间的证据：安全分析师还可以在调查期间使用异常，以帮助确认违约，找到调查它的新路径，并评估其潜在影响。这些效率减少了时间安全分析师在调查中花费。
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主动威胁狩猎的开始：威胁猎人可以使用异常作为背景，以帮助确定他们的查询是否露出可疑行为。当行为可疑时，异常也指向进一步狩猎的潜在路径。这些由异常提供的线索减少了检测威胁的时间及其造成伤害的机会。
异常可能是强大的工具，但它们非常嘈杂。它们通常需要大量繁琐的调整针对特定环境或复杂的后处理。 Azure Sentinel SoC-ML异常模板由我们的数据科学团队调整，以提供开箱价值，但如果您需要进一步调整它们，该过程很简单，不需要了解机器学习。通过已熟悉的分析规则用户界面，可以配置和微调许多异常的阈值和参数。可以将原始阈值和参数的性能与接口内的新的性能进行比较，并且在测试期间根据需要进一步调谐，或飞行阶段。一旦异常符合性能目标，可以通过点击按钮来促进具有新阈值或参数的异常。 Azure Sentinel SoC-ML异常使您能够在没有艰苦工作的情况下获得异常的利益。
下一步
在本文档中，您了解到SoC-ML如何帮助您在Azure Sentinel中检测到异常。
这个SOC-ML就是一些分析规则啊！！！
| 异常 | 异常规则模板使用 SOC-ML（机器学习）来检测特定类型的异常行为。每个规则都有自己独特的参数和阈值，适用于被分析的行为。 虽然这些规则配置无法更改或微调，但您可以复制规则、更改和微调副本。在这种情况下，请在Flighting模式下运行副本并在Production模式下同时运行原始版本。然后比较结果，如果微调符合您的喜好，则将副本切换到生产。 有关详细信息，请参阅使用 SOC-ML 异常检测 Azure Sentinel 中的威胁和使用Azure Sentinel 中的异常检测分析规则。 |
在 Azure Sentinel 中使用异常检测分析规则
- 2021/04/28
- 6分钟阅读
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重要的
- 异常规则目前在PREVIEW 中。有关适用于 Beta 版、预览版或尚未正式发布的 Azure 功能的其他法律条款，请参阅Microsoft Azure 预览版的补充使用条款。
查看 SOC-ML 异常规则模板
Azure Sentinel 的SOC-ML 异常功能提供了内置的异常模板，可立即获得价值。这些异常模板通过使用数千个数据源和数百万个事件而开发，但此功能还使您可以在用户界面中轻松更改异常的阈值和参数。异常规则必须在它们生成异常之前激活，您可以在日志部分的异常表中找到这些异常规则。
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从 Azure Sentinel 导航菜单中，选择Analytics。
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在分析边栏选项卡中，选择规则模板选项卡。
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过滤异常模板列表：
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单击规则类型过滤器，然后单击下方显示的下拉列表。
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取消标记全选，然后标记异常。
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如有必要，单击下拉列表的顶部将其收回，然后单击确定。
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激活异常规则
当您单击其中一个规则模板时，您将在详细信息窗格中看到以下信息以及“创建规则”按钮：
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描述解释了异常的工作原理及其所需的数据。
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数据源指示需要摄取以进行分析的日志类型。
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Tactics是异常涵盖的 MITRE ATT&CK 框架策略。
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参数是异常的可配置属性。
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阈值是一个可配置的值，它指示在创建异常之前事件必须异常的程度。
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规则频率是发现异常的日志处理作业之间的时间。
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异常版本显示规则使用的模板版本。如果要更改已处于活动状态的规则所使用的版本，则必须重新创建该规则。
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模板上次更新是异常版本更改的日期。
完成以下步骤以激活规则：
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选择尚未标记为IN USE的规则模板。单击创建规则按钮以打开规则创建向导。
每个规则模板的向导会略有不同，但它包含三个步骤或选项卡：General、Configuration、Review 和 create。
您不能更改向导中的任何值；您首先必须创建并激活规则。
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循环浏览选项卡，等待查看和创建选项卡上的“验证通过”消息，然后选择创建按钮。
您只能从每个模板创建一个活动规则。完成向导后，将在活动规则选项卡中创建活动异常规则，模板（在规则模板选项卡中）将标记为IN USE。
笔记
假设所需数据可用，新规则最多可能仍需要 24 小时才能显示在“活动规则”选项卡中。要查看新规则，请选择“活动规则”选项卡并按照与过滤上述规则模板列表相同的方式对其进行过滤。
激活异常规则后，检测到的异常将存储在Azure Sentinel 工作区日志部分的异常表中。
每个异常规则都有一个训练期，在训练期过后异常才会出现在表格中。您可以在每个异常规则的描述中找到训练周期。
评估异常的质量
您可以通过查看规则在过去 24 小时内创建的异常样本来了解异常规则的执行情况。
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从 Azure Sentinel 导航菜单中，选择Analytics。
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在分析边栏选项卡中，检查是否选择了活动规则选项卡。
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过滤异常规则列表（如上）。
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选择要评估的规则，然后将其名称从详细信息窗格的顶部复制到右侧。
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从 Azure Sentinel 导航菜单中，选择Logs。
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如果查询库在顶部弹出，请将其关闭。
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选择“日志”边栏选项卡左窗格中的“表”选项卡。
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将时间范围过滤器设置为过去 24 小时。
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复制下面的 Kusto 查询并将其粘贴到查询窗口中（其中显示“在此处输入您的查询或...”）：
库斯托Anomalies | where AnomalyTemplateName contains "________________________________"粘贴您在上面复制的规则名称以代替引号之间的下划线。
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单击运行。
当您有一些结果时，您可以开始评估异常的质量。如果您没有结果，请尝试增加时间范围。
展开每个异常的结果，然后展开AnomalyReasons字段。这将告诉您异常触发的原因。
异常的“合理性”或“有用性”可能取决于您的环境条件，但异常规则产生过多异常的一个常见原因是阈值太低。
看了下他自定义规则的东西，和SoC-ML的规则还是有点区别。。。
5. 单击下一步移至规则逻辑设置。
规则逻辑设置
所述集规则逻辑选项卡定义规则逻辑并配置其他规则设置，如：
规则查询
规则查询是将运行以发现异常行为或检测威胁的查询。当尝试使用 Windows 内置库 comsvcs.dll在主机上转储进程时，上面屏幕截图中显示的查询将触发警报。
警报丰富
这些规则创建设置包括以下配置：
- 实体映射
- 自定义细节
在实体映射部分允许向上映射，从它们在查询结果中可用的字段通过Azure的哨兵（如帐户，文件，主机，IP等）认可的五个实体。这使 Azure Sentinel 能够识别和分类这些字段中的数据以进行进一步分析。
在自定义细节部分允许在堆焊从这些事件中生成的警报事件的数据。配置后，这些设置使您能够更快、更有效地进行分类、调查和响应。
查询调度
您可以在此处设置运行新创建的分析规则的计划。
警报阈值
设置警报阈值允许定义所创建规则的敏感度级别。您可能只想在查询返回一定数量的结果时创建警报。
事件分组
在此部分中，您可以设置规则查询结果如何分组到警报中。
抑制
您可以在生成警报后的一段时间内停止运行查询。这意味着，如果您开启抑制，您的规则将在您指定的时间段（最多 24 小时）内暂时禁用。
单击下一步移至事件设置选项卡。
结果模拟
该结果模拟部分在其发展阶段帮助Azure的哨兵用户测试的规则，他们被部署到生产环境之前。
事件设置
在此选项卡上，您可以定义 Azure Sentinel 发出警报的方式。该选项卡包括以下配置：
- 事件设置
- 警报分组
您可以禁用从警报创建事件或从一组警报创建单个事件。
事件设置
默认情况下启用这些设置。启用后，将根据此规则触发的每个 Azure Sentinel 警报创建单独的事件。您可以在需要时切换到禁用。
