Elastic Detection Rules项目中的Windows异常文件创建规则优化实践
2025-07-03 03:03:31作者:伍希望
背景介绍
在Windows安全防护领域,检测异常文件创建行为是防御规避技术的重要手段之一。Elastic Detection Rules项目中包含了一个专门检测异常ADS(Alternate Data Stream,备用数据流)文件创建的规则,该规则旨在识别攻击者可能利用的隐蔽文件存储技术。
规则现状分析
当前规则已经对多个常见进程进行了排除处理,以避免误报。但在实际运行中,仍然会出现对Windows Defender高级威胁防护组件MsSense.exe的误报情况。该进程是微软官方签名的可信组件,其创建ADS文件的行为属于正常操作范畴。
技术优化方案
针对这一问题,安全团队提出了基于代码签名验证的优化方案:
-
签名验证机制:通过检查进程的数字签名状态来增强判断
- 验证签名是否存在(process.code_signature.exists)
- 确认签名状态为受信任(process.code_signature.status)
- 验证签名颁发者为微软(process.code_signature.subject_name)
- 确保系统信任该签名(process.code_signature.trusted)
-
实施效果:这种优化方式能够有效区分:
- 合法的微软签名进程的正常操作
- 潜在的恶意进程的异常行为
技术原理深入
ADS是NTFS文件系统的特性,允许单个文件关联多个数据流。虽然这项技术本身是合法的,但攻击者经常滥用它来隐藏恶意代码。因此检测规则需要在以下方面取得平衡:
- 检测灵敏度:能够发现真正的攻击行为
- 误报控制:避免对合法操作产生警报
数字签名验证为此提供了可靠的技术手段,因为:
- 微软官方组件都有有效的数字签名
- 恶意软件通常无法获得有效的微软签名
- 系统对签名状态的验证是可靠的信任锚点
实践意义
这项优化具有重要的实际价值:
- 降低运维负担:减少安全团队处理误报的时间成本
- 提高检测效率:使安全人员能够更专注于真正的威胁
- 增强规则适应性:使规则更适合企业环境中的实际部署
总结
通过对Windows异常ADS文件创建规则的持续优化,特别是引入数字签名验证机制,Elastic Detection Rules项目展现了其在平衡安全检测准确性和实用性方面的专业能力。这种基于实际运营反馈的持续改进过程,正是构建有效安全检测体系的关键所在。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
525
3.72 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
329
391
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
877
578
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
335
162
暂无简介
Dart
764
189
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.33 K
746
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
67
20
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
350