OpenCTI平台中基于STIX模式的文件哈希指标解析问题分析
问题背景
在OpenCTI 6.5.8版本中,用户在使用STIX模式创建文件哈希指标时发现了一个重要功能缺陷。当通过STIX模式创建以文件哈希为主可观察类型的指标时,系统无法正确解析并将哈希值填充到消息的x_opencti_observable_values字段中,这直接影响了后续基于这些值的自动化富集流程。
问题现象
通过对比不同类型的指标创建过程,可以清晰地观察到这一异常现象:
-
文件哈希指标:当使用类似
[file.hashes.'SHA-1' = '<sha1_hash'> OR file:hashes.'MD5' = '<md5_hash>']的STIX模式创建指标时,x_opencti_observable_values字段中的值被错误地设置为"None"。 -
IPv4地址指标:相比之下,创建IPv4地址类型的指标时,x_opencti_observable_values字段能正确包含IP地址值。
技术分析
这一问题的根源在于OpenCTI平台对STIX模式解析逻辑的不一致性。虽然平台能够正确解析IPv4地址等简单类型的STIX模式,但对于包含复杂哈希结构的文件类型模式,解析逻辑存在缺陷。
值得注意的是,平台实际上具备解析这些文件哈希模式的能力,因为在选择"从此指标创建可观察对象"选项时,系统能够正确生成包含哈希值的可观察对象。这表明问题仅存在于指标消息的生成阶段,而非底层解析引擎本身。
影响范围
这一缺陷主要影响以下场景:
-
自动化富集流程:依赖x_opencti_observable_values字段获取哈希值进行外部查询的富集连接器将无法正常工作。
-
指标处理流程:任何需要直接访问指标中文件哈希值的自动化处理流程都会受到影响。
解决方案建议
针对这一问题,建议从以下方面进行修复:
-
模式解析增强:扩展STIX模式解析器,确保能够正确提取文件哈希值并填充到x_opencti_observable_values字段。
-
值传递一致性:保持不同类型指标在值传递逻辑上的一致性,无论是简单类型还是复杂结构类型。
-
测试覆盖:增加针对复杂STIX模式的单元测试和集成测试,确保类似问题能够被及时发现。
临时解决方案
在官方修复发布前,用户可以考虑以下临时解决方案:
-
通过API直接查询指标关联的可观察对象获取哈希值。
-
在富集连接器中实现自定义的STIX模式解析逻辑,直接从原始模式中提取哈希值。
总结
这一问题揭示了OpenCTI平台在复杂STIX模式处理上的一个关键缺陷。虽然不影响基本功能,但对依赖自动化处理的用户工作流造成了障碍。平台维护团队已确认此问题并计划在后续版本中修复。对于依赖文件哈希指标处理的用户,建议关注官方更新或采用临时解决方案确保业务流程连续性。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00