如何做攻击溯源自动化

前言

入侵排查中，如何攻击溯源是一个很关键的环节，是一个收尾阶段，如何做到自动化攻击溯源，则更是技术能力的体现点。

在日常处理入侵事件过程中，用户或者客户主要核心关心两个点：

1. 入侵事件解决了吗？（CPU、内存占用率下降了吗？木马清理干净了吗？业务恢复了吗？）
2. 黑客是怎么攻击入侵的？（攻击时间轴是什么？）

同时在2B行业中，一份完整的攻击溯源报告交给客户必不可少的。

那么如何在海量的主机、日志和事件报警中寻找蛛丝马迹，去解放人力，去自动化关联分析等，是我们需要去思考的一个方向。当然高级的APT攻击不在此次思考范畴。

攻击溯源导图

0x01 攻击溯源的价值

攻击溯源的价值是什么? 是抓黑客吗？作为企业或者公有云服务商，攻击溯源能带给什么价值？

其实，攻击溯源的主要价值不在于追捕黑客（当然不排查有大规模的黑客组织）。 溯源更大的价值在于：

• 掌握对手，不局限于已知漏洞，发现未知的0day等新型网络攻击行为；比如在野的；
• 掌握攻击者的意图、实力等，针对性采取合适的对策；
• 帮助大客户以及自身梳理和明确下一步安全体系建设的优先级，知道下一步该做什么；
• 掌握大客户以及自身安全体系的薄弱点，做PDCERF模型，从应急到响应，更好地进行防御。

简要来讲：解决攻击从哪来？到哪去？干了什么？

0x02 主机日志收集

/var/log/auth.log  
/var/log/lastlog    
/var/log/secure    
/var/log/cron      
/var/log/wtmp
/var/log/message
#定时任务

/var/spool/root

/etc/cron.d/*

/etc/cron.daily/*

/etc/cron.hourly/*

/etc/cron.monthly/*
/root/.bash_history

/root/.ssh/*

/etc/hosts

等

将登陆日志、应用日志、服务日志、进程端口网络、恶意命令等收集，海量大量日志可以通过ELK系统做快速匹配分析。

 0x03 自动关联分析

• 多种云产品日志（waf、云镜、云防火墙、堡垒机等）
• 裸奔机（云镜）
• 安全组

1. 开放端口快速应用匹配定位
2. 主机应用对应日志扫描匹配
3. 最新以及历史严重高危漏洞匹配

• 多维数据加工、聚合、可视化，形成攻击者入侵的链路图

0x04 过程还原

• 完整攻击链分类

1. WEB入侵
2. 勒索病毒
3. 挖矿木马
4. 后门权限维持
5. 主动连接恶意下载源行为

• 黑客视角还原攻击细节
• 攻击时间轴还原攻击过程
• 攻击链路聚合可视化

0x05 黑客画像

• 关联威胁情报
• 识别黑客工具、手段、特征等
• 分析黑客背景、身份、目的等

1. 网络侧溯源

• C2
• Whois、DNS解析记录、域名注册信息、特点组织机构
• 网络连接数据

难点和问题：

• 跨国追溯
• 隐私保护、暗网

2.样本侧溯源

• 样本采集
• 代码细节、同源分析
• 时区分析、语言分析

难点和问题：

• 攻击者主动规避可以追溯的点
• 无法验证证据的可信程度

0x06 自动化溯源报告

思考：

威胁分析成熟模型：

level 0：主要依靠自动警报，很少或没有常规数据收集。

level 1：结合威胁情报指标搜索，中等或高水平的常规数据收集。

level 2：遵循他人创建的数据分析程序，高或非常高水平的常规数据收集。

level 3：创建新的数据分析流程，高或非常高水平的常规数据收集。

level 4：自动化大多数可成功分析的业务流程，高或非常高水平的常规数据收集。

要达到level 4，当然这需要一些前提条件：

1. 拥有完整的网络基础数据，包括netflow、LB/VPC fow log、pcap等精准的基础网络连接数据
2. 拥有完整的端点基础数据，包括进程、网络、软件安装、账号数据等。
3. 拥有完整的安全数据，包括主机报警、SOC、防火墙/IDS告警数据，威胁情报告警数据、端点威胁数据等。

对于公有云环境来说，存在以下几个困难：

1. 突发事件、资产不稳定
2. 海量日志和大流量，投入产出比不高
3. 大量的裸奔机

任重而道远