Sigma项目中的MITRE ATT&CK覆盖可视化分析
在网络安全领域,Sigma项目作为一个开源的通用签名格式,为安全分析师提供了丰富的检测规则库。这些规则与MITRE ATT&CK框架的映射关系对于评估检测覆盖范围至关重要。
背景介绍
MITRE ATT&CK框架是网络安全领域广泛采用的知识库,描述了攻击者在网络攻击生命周期中可能采取的各种战术和技术。Sigma项目通过其规则库提供了对这些攻击技术的检测能力,而将这些检测规则映射到ATT&CK框架可以帮助安全团队评估其检测能力的覆盖范围。
现状分析
目前Sigma项目中提供的MITRE ATT&CK Navigator层文件已经三年未更新,这可能导致安全团队无法准确评估最新的检测覆盖情况。随着攻击技术的不断演进和Sigma规则的持续增加,保持这一映射关系的时效性显得尤为重要。
解决方案
Sigma项目提供了两种主要方式来生成最新的ATT&CK覆盖可视化:
-
使用sigma-cli工具:通过sigma-cli工具的analyze命令可以动态生成ATT&CK热图。命令格式为
sigma analyze attack count 输出文件名 规则路径,这将分析指定规则目录中所有规则与ATT&CK框架的映射关系,并生成可视化的JSON文件。 -
自动化生成计划:Sigma项目团队正在计划为每个版本自动生成ATT&CK热图,这将确保用户始终能够获取最新的检测覆盖情况。这一功能预计将在未来版本中实现。
技术实现细节
sigma-cli工具的分析功能实际上会执行以下操作:
- 解析所有Sigma规则文件
- 提取每条规则中定义的ATT&CK技术ID(tactics和techniques)
- 统计每个技术ID对应的规则数量
- 按照MITRE ATT&CK Navigator要求的格式生成JSON文件
生成的JSON文件可以直接导入MITRE ATT&CK Navigator工具,以图形化方式展示Sigma规则对不同攻击技术的覆盖情况。颜色深浅通常表示覆盖的规则数量多少,帮助安全团队快速识别检测能力强弱区域。
最佳实践建议
对于安全团队使用Sigma规则库,建议:
- 定期使用sigma-cli生成最新的ATT&CK覆盖热图
- 重点关注覆盖薄弱的技术领域,考虑补充定制规则
- 将覆盖分析纳入安全检测能力评估的常规流程
- 关注Sigma项目更新,及时获取官方发布的自动化热图
通过这种方式,安全团队可以持续监控和优化其基于Sigma规则的检测能力,确保对最新威胁的有效覆盖。
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