Hayabusa项目MITRE战术标签解析异常问题分析
2025-06-30 09:38:06作者:廉彬冶Miranda
在安全日志分析工具Hayabusa的最新测试中,发现了一个关于MITRE ATT&CK战术标签输出的技术问题。该问题主要影响聚合规则(Correlation Rules)的结果输出,导致JSON时间线中的MitreTactics字段出现异常格式。
问题现象
当使用Hayabusa处理特定样本数据集时,安全研究人员发现以下异常情况:
- 在"PW Spray"聚合规则(Sec_4648_Med_ExplicitLogon_PW-Spray_Correlation)的两次匹配中
- 在"PW Guessing"聚合规则(Sec_4625_Med_LogonFail_WrongPW_PW-Guessing_Correlation)的一次匹配中
这些规则的输出结果中,MitreTactics字段没有像其他规则那样正常显示"credaccess"战术,而是出现了格式混乱的数据。
技术背景
MITRE ATT&CK框架是网络安全领域广泛使用的知识库,它将攻击行为分类为不同的战术(Tactics)和技术(Techniques)。在日志分析工具中,正确标注这些战术信息对于威胁检测和事件响应至关重要。
Hayabusa作为一款专业的Windows事件日志分析工具,其JSON时间线输出中的MitreTactics字段本应清晰地展示检测到的攻击行为所属的MITRE战术类别。
问题根源
经过开发团队分析,该问题源于聚合规则结果记录中的标签格式化处理过程存在缺陷。具体表现为:
- 对于常规检测规则,战术标签能够正确输出
- 但对于需要聚合多个事件的关联规则,标签格式化逻辑出现异常
解决方案
开发团队已提交修复代码,主要调整了聚合规则结果记录的标签处理流程。该修复确保:
- 所有规则类型(包括聚合规则)都能正确输出MITRE战术标签
- 保持输出格式的一致性
- 不影响原有检测逻辑的准确性
影响评估
该问题属于输出格式问题,不影响实际检测能力。但可能对以下场景造成困扰:
- 自动化处理JSON输出的工作流
- 依赖MitreTactics字段进行后续分析的工具链
- 人工阅读分析报告时的体验
最佳实践建议
对于安全分析人员,建议:
- 定期更新Hayabusa工具和规则库
- 对关键分析结果进行人工复核
- 建立输出验证机制,特别是自动化分析流程中
该问题的及时修复体现了开源安全工具持续改进的特性,也提醒我们在使用任何安全分析工具时都需要关注输出结果的完整性和准确性。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
185
196
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
480
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
276
97
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.44 K
暂无简介
Dart
623
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
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
9
1
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++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210