SentinelOne Deep Visibility 查询仓库指南

SentinelOne Deep Visibility 查询仓库指南

sentinelone-queriesRepository of SentinelOne Deep Visibility queries.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/se/sentinelone-queries

1. 项目介绍

本仓库是之前已被停用的SentinelOne ATTACK Queries仓库工作的延续。目前，它提供了与原仓库相同的策略覆盖范围（存在一些缺口）。SentinelOne Deep Visibility查询库由SentinelOne研究团队精心策划，旨在支持安全分析师和猎手们利用SentinelOne Deep Visibility功能，创建高质量的异常狩猎查询，这些查询专用于探测正常生产环境中不易被发现的异常行为。考虑到不同环境中的特定软件或实践差异，某些查询可能需要在您的环境中添加额外过滤条件以达到最佳效果。查询文件采用YAML格式编写，详细记录了查询的目的、版本、作者及其它元数据。

2. 快速启动

要快速开始使用这个仓库中的查询，首先需要将其克隆到本地：

git clone https://github.com/keyboardcrunch/sentinelone-queries.git

接下来，根据您的需求，选择相应的YAML查询文件。例如，如果您关注Windows系统的安全性，可以查看位于queries目录下对应的Windows系统查询文件。将查询配置导入到您的SentinelOne平台中，可能需要通过其提供的API或界面进行自定义部署。具体实现步骤应参照SentinelOne的官方文档进行操作。

# 示例查询文件结构（非实际查询代码）
- name: "示例查询"
  description: "描述该查询的目的和检测的异常行为"
  query: |
    # 这里应该是具体的查询逻辑，基于SentinelOne Deep Visibility的语法

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

• 威胁狩猎：利用已有的查询模板快速发现潜在威胁，如恶意进程活动。
• 合规性检查：定期运行查询来验证系统是否符合安全标准。
• 异常行为分析：监控不寻常的网络活动或系统行为，如未知进程执行或数据泄露迹象。

最佳实践

• 环境定制：根据组织内部使用的软件和IT实践调整查询条件。
• 定期更新：定期从项目仓库获取最新查询，以保持对新兴威胁的响应能力。
• 监控与回溯：结合日志和事件时间线，深入分析查询结果，提高调查效率。

4. 典型生态项目

虽然此仓库专注于SentinelOne Deep Visibility查询，但它的查询设计灵感源自SIGMA Signatures，并且旨在与Mitre ATT&CK框架映射，这使得它在安全生态中的位置尤为重要。用户可以通过集成Mitre ATT&CK Navigator等工具来增强威胁狩猎和安全态势理解。此外，与SIEM解决方案的集成，比如 Splunk 或 Elastic Stack，允许进一步的数据分析与可视化，拓宽了其在企业安全架构中的应用范围。

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以上就是关于SentinelOne Deep Visibility查询仓库的简介、快速入门指导、应用实例与最佳实践以及在其安全生态系统中的位置概览。务必注意，具体实施时需参考SentinelOne最新的官方文档以确保兼容性和最佳效果。

sentinelone-queriesRepository of SentinelOne Deep Visibility queries.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/se/sentinelone-queries