Elastic Detection-Rules项目中的DLL侧加载检测规则优化分析
2025-07-03 21:02:34作者:宣利权Counsellor
背景介绍
在Windows安全防御领域,DLL搜索顺序劫持(DLL Search Order Hijacking)是一种常见的攻击技术。攻击者利用Windows系统加载DLL时的搜索顺序机制,通过将恶意DLL放置在合法程序搜索路径中更优先的位置,从而实现代码注入和执行。这种技术常被用于绕过安全防护措施,因为恶意代码是在受信任的进程上下文中执行的。
问题发现
在Elastic Detection-Rules项目中,存在一个针对Windows可信程序DLL侧加载行为的检测规则。该规则原本设计用于检测以下几种情况:
- 程序被重命名后执行
- 程序从非标准路径执行
然而,在实际测试中发现,当用户将explorer.exe移动到主目录执行时,该规则未能正确触发警报。经过分析,发现规则中的逻辑条件存在缺陷。
技术分析
原规则使用以下KQL查询逻辑:
process where host.os.type == "windows" and event.type == "start" and
process.pe.original_file_name in ("WinWord.exe", "EXPLORER.EXE", "w3wp.exe", "DISM.EXE") and
not (process.name : ("winword.exe", "explorer.exe", "w3wp.exe", "Dism.exe") or
process.executable : (标准路径列表)
)
问题在于not条件中的or逻辑连接符。按照当前实现,只有当进程名不是标准名称且不在标准路径中时才会触发,这与规则描述中"重命名或非标准路径"的意图不符。
解决方案
经过讨论,优化方案改为:
- 移除对进程名称的检查,仅保留路径检查
- 简化查询逻辑,专注于检测从非标准路径执行的可信程序
优化后的查询更准确地反映了DLL侧加载攻击的典型特征,即攻击者通常不会修改程序名称,但会将其放置在非标准位置以便植入恶意DLL。
安全意义
这项优化显著提高了对以下攻击场景的检测能力:
- 攻击者将系统程序复制到用户可写目录执行
- 通过快捷方式或脚本从非标准路径启动可信程序
- 利用应用程序部署特性进行DLL劫持
防御建议
除了依赖检测规则外,企业还应考虑:
- 实施应用程序白名单策略
- 监控关键系统目录的文件变动
- 对高权限进程的启动行为进行审计
- 定期更新DLL侧加载漏洞的补丁
这项规则优化体现了持续改进安全检测能力的重要性,也展示了开源社区协作在提升网络安全防御水平中的价值。
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
523
3.72 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
328
387
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++
876
576
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
161
暂无简介
Dart
762
187
🎉 (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
745
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
136