从事件记录到威胁情报：VERIS 框架的扩展开发指南
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ve/veris 你是否正在寻找一种标准化方式记录安全事件却受限于固定字段？是否需要将 VERIS 数据与 MITRE ATT&CK 等框架联动分析？本文将系统揭示 VERIS（Vocabulary for Event Recording and Incident Sharing，事件记录与事件共享词汇表）的扩展开发潜力，通过 5 个实战案例、12 段核心代码和 3 种架构模式，帮助安全团队释放事件数据价值。
读完本文你将掌握：
- 使用 JSON Schema 扩展 VERIS 事件模型的完整流程
- 构建自定义验证规则确保数据质量的技术细节
- 实现 VERIS 与外部安全框架数据映射的工程方法
- 优化百万级事件数据存储与查询的性能调优技巧
- 开发交互式 VERIS 事件编辑器的前端架构设计
VERIS 框架核心架构解析
VERIS 作为事件描述标准化工具，其核心价值在于提供了结构化的事件记录模型。通过深入分析 verisc.json 定义的 JSON Schema（数据模式），我们可以清晰看到其分层设计思想：
核心数据模型
VERIS 1.4.0 版本定义了 7 个一级事件属性，形成完整的事件描述维度：
{
"incident_id": "事件唯一标识符",
"timeline": "时间线信息",
"victim": "受害者信息",
"action": "威胁行为",
"actor": "威胁执行者",
"asset": "受影响资产",
"attribute": "受损属性"
}
其中 action（威胁行为）模块采用多类型设计，涵盖 7 种威胁场景，每种场景包含特定的描述字段：
工具链生态系统
VERIS 项目提供了完整的工具链支持事件数据的生命周期管理，主要包括四类核心工具：
| 工具类型 | 代表脚本 | 主要功能 |
|---|---|---|
| 数据转换 | convert_1.3.7_to_1.4.0.py | 版本间数据迁移，处理字段变更与枚举值更新 |
| 数据验证 | checkValidity.py | 执行超过20种业务规则验证，确保数据一致性 |
| 模式合并 | mergeSchema.py | 融合基础模式与枚举定义，生成完整验证模型 |
| 导入导出 | import_stdexcel1_4_0.py | 实现Excel标准格式与JSON事件数据的双向转换 |
这些工具通过模块化设计允许开发者扩展，例如 verify_keys.py 中的 norm() 函数提供了字段标准化能力，可直接用于自定义数据清洗逻辑。
扩展开发实战指南
1. 自定义字段扩展
VERIS 1.4 架构允许通过两种安全方式扩展事件模型：扩展属性与模式扩展。在不修改核心模式的前提下，推荐使用 plus 字段添加自定义属性：
{
"incident_id": "VZ-2025-0001",
"plus": {
"detection_source": "EDR",
"response_time_minutes": 45,
"business_impact_score": 7.2
}
}
如需更深度的扩展，可通过继承核心模式创建自定义模式文件：
# custom_schema.py
from verisc import VerisSchema
class CustomVerisSchema(VerisSchema):
def __init__(self):
super().__init__()
# 添加自定义字段定义
self.schema['properties']['plus']['properties']['detection_source'] = {
"type": "string",
"enum": ["EDR", "SIEM", "Manual", "Other"]
}
2. 验证规则开发
checkValidity.py 提供了基础验证框架，开发者可通过添加自定义检查函数扩展验证逻辑：
# 新增数据泄露影响验证
def check_data_breach_impact(inDict):
"""验证数据泄露规模与影响评级的一致性"""
issues = []
if 'attribute' in inDict and 'confidentiality' in inDict['attribute']:
data_total = inDict['attribute']['confidentiality'].get('data_total', 0)
impact_rating = inDict.get('impact', {}).get('overall_rating', 'low')
if data_total > 10000 and impact_rating == 'low':
issues.append({
"severity": "warning",
"field": "impact.overall_rating",
"message": f"大规模数据泄露({data_total}条)被评为低影响，可能存在误判"
})
return issues
# 注册自定义验证规则
from checkValidity import add_validator
add_validator(check_data_breach_impact)
3. 外部框架映射
VERIS 提供的 VCAF（VERIS Common Attack Framework）映射机制可扩展至其他安全框架。以 CIS CSC 映射为例，通过扩展 mappings 目录下的 CSV 映射文件：
# cis_csc_v8_veris_mapping_v2.csv
cis_control_id,cis_control_name,veris_action,veris_variety,confidence
1,"Inventory and Control of Enterprise Assets",action.hacking,variety=UnauthorizedAccess,High
2,"Data Protection",attribute.confidentiality,data_disclosure=Yes,High
使用自定义映射加载器处理扩展映射：
# custom_mapper.py
import csv
from collections import defaultdict
def load_cis_mappings(csv_path):
mappings = defaultdict(list)
with open(csv_path, 'r') as f:
reader = csv.DictReader(f)
for row in reader:
mappings[row['cis_control_id']].append({
'veris_path': row['veris_action'],
'value': row['veris_variety'],
'confidence': row['confidence']
})
return mappings
4. 批量数据处理
面对大规模事件数据，joined JSON 格式提供了高效存储方案。通过 veris_to_joined.py 可将分散的事件文件合并为归档格式：
# 合并事件数据为joined格式
python veris_to_joined.py --input ./incidents --output ./archive/2025_joined.json --compress
# 验证合并结果
python checkValidity.py --input ./archive/2025_joined.json --batch
自定义分析工具可直接处理 joined 格式数据：
# analysis/breach_patterns.py
import json
def analyze_breach_patterns(joined_file):
with open(joined_file, 'r') as f:
incidents = json.load(f)
pattern_counts = defaultdict(int)
for incident in incidents:
if 'action' in incident and 'hacking' in incident['action']:
for variety in incident['action']['hacking']['variety']:
pattern_counts[variety] += 1
return sorted(pattern_counts.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
5. 交互式编辑器扩展
前端界面可通过扩展 veris_app.uiSchemas.js 自定义表单控件：
// 自定义EDR检测源选择器
export const edrSourceControl = {
"key": "plus.detection_source",
"type": "SelectWidget",
"title": "Detection Source",
"description": "Security tool that detected the incident",
"enum": ["EDR", "SIEM", "NIDS", "Manual", "Other"],
"enumNames": [
"Endpoint Detection & Response",
"Security Information & Event Management",
"Network Intrusion Detection",
"Manual Investigation",
"Other Source"
]
};
// 注册到UI Schema
uiSchema.properties['plus'] = {
"detection_source": edrSourceControl,
"response_time_minutes": {
"type": "NumberWidget",
"title": "Response Time (minutes)"
}
};
高级架构模式
事件数据管道架构
构建完整的 VERIS 事件处理管道可采用以下架构：
关键实现代码：
# pipeline.py
from veris import IncidentPipeline
pipeline = IncidentPipeline(
validators=[
'core_validator',
'custom_breach_validator',
'data_quality_validator'
],
enrichers=[
'geo_enricher',
'threat_intel_enricher'
],
destinations=[
{'type': 'mongo', 'conn_str': 'mongodb://localhost:27017/veris'},
{'type': 'elastic', 'index': 'veris-events-2025'}
]
)
# 处理事件批次
results = pipeline.process_batch('./new_incidents', batch_size=50)
跨框架集成模式
VERIS 与 MITRE ATT&CK 的双向映射可通过以下模式实现：
实现示例：
# attack_flow_mapper.py
from veris_to_linked import VERIS2AttackFlow
mapper = VERIS2AttackFlow(
veris_version="1.4.0",
attack_flow_namespace="https://vz-risk.github.io/flow/attack-flow#"
)
# VERIS事件转换为Attack Flow
veris_incident = json.load(open('incident.json'))
attack_flow = mapper.convert(veris_incident)
# 保存为JSON-LD格式
with open('attack_flow.jsonld', 'w') as f:
json.dump(attack_flow, f, indent=2)
微服务集成架构
将 VERIS 能力封装为微服务：
性能优化策略
处理大规模 VERIS 数据集时，可采用以下优化策略：
- 数据分片：按时间或行业垂直分片事件数据
- 索引优化：为常用查询字段建立复合索引
- 内存处理：使用生成器模式处理大型 joined JSON 文件
# 内存优化的事件处理器
def process_large_joined_file(file_path):
with open(file_path, 'r') as f:
# 使用生成器逐行处理
for line in f:
if line.strip().startswith('{'):
try:
incident = json.loads(line)
yield incident
except json.JSONDecodeError:
continue
部署与扩展建议
环境配置
推荐的开发环境配置：
# 创建虚拟环境
python -m venv veris-env
source veris-env/bin/activate
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 运行测试
nosetests --nocapture tests/
版本控制策略
扩展开发应遵循语义化版本控制：
custom-veris-1.4.0-extension-v1.2.0
其中：
- 1.4.0: 基础 VERIS 版本
- v1.2.0: 扩展版本（主版本.次版本.补丁）
社区贡献指南
如希望贡献扩展到社区，请遵循：
- 派生官方仓库创建扩展分支
- 使用 GitHub Flow 进行功能开发
- 提交 PR 前确保通过所有测试
- 提供详细的扩展文档与示例
总结与展望
VERIS 框架通过其模块化设计和丰富工具链，为安全事件数据的标准化、分析和共享提供了强大基础。本文介绍的扩展技术允许组织根据特定需求定制事件模型，同时保持与社区标准的兼容性。
随着威胁形势的演变，VERIS 2.0 计划引入事件序列建模和自动化威胁归因能力，进一步增强其在威胁情报领域的价值。开发者可重点关注以下方向：
- 基于机器学习的事件分类自动化
- 实时事件处理与响应集成
- 跨组织事件数据共享机制
通过持续扩展和优化 VERIS 事件模型，安全团队可构建更强大的安全态势感知能力，将孤立的事件数据转化为可操作的安全情报。
收藏本文，关注 VERIS 社区更新，获取更多扩展开发技巧。下期我们将探讨如何使用 VERIS 数据训练威胁检测模型，敬请期待！
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
