前阵子明明感觉系统有点不对劲,但就是找不到异常点。同事推了个工具,感觉还行。APT-Hunter 核心就是帮你从海量的 Windows 事件日志里抓可疑痕迹。你直接把存放日志的文件夹或者单个 EVTX 文件丢给它,它自己会识别日志类型,不用你手动去分类,省了不少事。
一般是用它生成带时间线的报告,直接导到 Excel 里分析,有时候也会用 Timeline Explorer 打开看,时间线一捋,很多前后关联的操作就清晰多了。比如之前hvv,限定了三天的时间范围,让它只分析那段时间的日志,很快就定位到了几个异常的登录事件。
最常用的还是它的搜索功能,有时候怀疑有特定工具的痕迹,直接用字符串搜就行。比如担心有 psexec 这类工具的活动,敲个命令就能让它把相关日志都筛出来。如果要搜的关键词多,还能写成正则表达式或者存成文件,批量搜索效率更高。
Windows 事件日志智能解析技术
该技术核心是实现 EVTX 格式日志的自动化识别与处理,无需人工提前分类日志类型。在实际安全工作中,Windows 事件日志往往以单个文件或多文件目录形式存储,且包含系统登录、进程启动、权限变更等多种类型日志,人工筛选需耗费大量时间。APT-Hunter 通过内置的日志类型识别算法,能自动适配不同场景下的日志来源(如单文件、目录批量日志),直接读取并解析 EVTX 文件中的结构化数据,为后续检测环节奠定基础,解决了海量日志 "入口处理难" 的问题,尤其在护网、重保等紧急场景中,可快速启动日志分析流程。
多维度威胁检测规则引擎技术
其核心是融合预定义检测规则与统计异常分析,形成双重检测能力。一方面,工具内置针对 APT 活动的特征检测逻辑,可精准匹配已知威胁行为(如异常进程创建、可疑登录);另一方面,通过统计数据对比(如某时段登录频次、进程启动频率),发现偏离正常基线的异常行为 —— 这种 "已知规则 + 异常统计" 的组合,既覆盖了已验证的威胁模式,又能捕捉未知的 APT 隐蔽活动。例如在红蓝对抗中,即便攻击者采用变形手段躲避特征检测,其高频次的异常操作仍会被统计分析捕捉,缩短可疑行为发现周期。
时间线关联分析技术
该技术通过将检测结果按时间维度串联,生成可视化时间线报告,解决了日志 "碎片化" 导致的关联难问题。在安全事件排查中,单一日志条目往往无法体现攻击链路(如先远程登录、再启动恶意进程、最后窃取数据),而时间线分析可将分散的日志按时间顺序整合,并支持导出至 Excel、Timeline Explorer 等工具二次分析。比如在安全演练中,通过时间线可清晰追溯 "2022-04-03 10:00 异常登录→10:05 启动可疑进程→10:10 访问敏感目录" 的完整攻击路径,为溯源提供关键线索。
灵活的多模式日志搜索技术
核心是支持字符串、正则表达式、文件批量匹配三种搜索方式,满足不同场景下的精准定位需求。在实际工作中,安全人员常需针对特定威胁特征(如工具名、恶意命令)筛选日志:当仅需搜索单一关键词(如 "psexec")时,可直接使用字符串搜索;当需匹配多个相似特征(如 "psexec|psexesvc")时,正则表达式搜索能提高效率;当需长期复用多组搜索规则(如常用恶意关键词库)时,可将规则存入文件(如 "huntfile.txt"),实现批量调用。这种灵活的搜索能力,在应急响应中可快速缩小日志范围,避免在海量数据中 "大海捞针"。
Sigma 规则兼容与集成技术
该技术实现了与 Sigma 规则的无缝对接,让工具可直接调用标准化威胁检测规则,提升检测的通用性与扩展性。Sigma 规则是行业通用的威胁检测规则格式,涵盖了大量 APT、恶意软件的攻击特征(如异常注册表操作、可疑网络连接),安全人员无需为工具单独编写规则,只需导入现成的 Sigma 规则文件(如 "rules.json"),即可让 APT-Hunter 按照标准化逻辑扫描日志。这种兼容性不仅降低了规则维护成本,还能快速同步行业最新威胁情报 —— 例如在重保期间,可直接导入针对新型 APT 家族的 Sigma 规则,无需重新开发检测逻辑,提升应急响应速度。
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