Elastic Detection Rules项目:MITRE ATT&CK导航器平台过滤功能解析
背景介绍
在网络安全领域,MITRE ATT&CK框架作为威胁行为建模的重要工具,被广泛应用于安全检测规则的开发和管理。Elastic Detection Rules项目作为Elastic安全解决方案的核心组件,提供了与MITRE ATT&CK导航器的集成功能,使安全团队能够直观地查看和过滤检测规则。
当前功能分析
目前,Elastic Detection Rules项目中的MITRE ATT&CK导航器支持基于预定义平台列表的过滤功能。这些平台包括:
- Azure AD
- Containers
- Google Workspace
- IaaS
- Linux
- macOS
- Network
- Office 365
- PRE
- SaaS
- Windows
这些平台类型直接映射到MITRE ATT&CK企业矩阵中定义的标准平台分类。这种设计确保了与官方MITRE框架的一致性,但也限制了用户对特定云服务或SaaS应用(如OKTA、AWS等)的专门过滤需求。
技术实现原理
在底层实现上,项目通过navigator.py文件中的_DEFAULT_PLATFORMS列表定义了支持的平台类型。当生成导航器文件时,系统会根据这些平台类型对检测规则进行分类和组织。
值得注意的是,MITRE ATT&CK导航器本身并不支持动态添加新的平台类型。这意味着即使我们在代码中添加新的平台(如OKTA),这些新增平台也不会出现在官方导航器的平台过滤选项中。
替代解决方案
虽然无法直接在官方导航器中添加新的平台过滤器,但项目提供了以下替代方案:
-
基于标签的专用导航器文件:
- 系统会为每个特定标签(如okta)生成专用的JSON文件
- 这些文件包含了只与该标签相关的检测规则
-
使用本地导航器工具:
- 用户可以下载专用的标签JSON文件
- 通过MITRE ATT&CK导航器的本地版本加载这些文件
- 实现特定于该标签的规则视图
最佳实践建议
对于需要查看特定平台(如OKTA)检测规则的用户,建议采用以下工作流程:
- 访问MITRE ATT&CK导航器在线工具
- 选择"Open Existing Layer"选项
- 加载对应的专用JSON文件(可通过项目GIST获取)
- 系统将自动显示与该平台相关的所有检测规则
对于SaaS类平台,用户也可以考虑使用现有的"SaaS"平台过滤器作为临时解决方案,虽然这会包含更广泛的规则范围。
未来展望
虽然当前受限于MITRE官方平台定义,但项目团队可以考虑以下增强方向:
- 开发自定义的导航器视图生成工具
- 提供更细粒度的平台子分类支持
- 实现基于多维度(平台+标签)的复合过滤功能
这些改进将进一步提升安全团队在复杂多云环境中的规则管理效率。
通过本文的分析,我们希望帮助Elastic安全用户更好地理解和使用MITRE ATT&CK导航器功能,特别是在特定平台检测规则查看方面的最佳实践。
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