构建结构化威胁狩猎方法
在当今网络安全环境中，主动威胁狩猎至关重要，你必须假设恶意行为已经潜伏在你的网络中。幸运的是，Andrew Prince提出了一种实用的三步骤结构化威胁狩猎方法，可以显著提升你的威胁检测能力。
方法概述
步骤1：形成假设（2:11）
建立基于威胁情报和行为模式的初始假设，为狩猎行动提供方向性指导。
步骤2：定义证据源（4:44）
确定需要监控的数据来源，包括日志文件、网络流量数据、终端检测与响应(EDR)系统输出等。
步骤3：数据转换（7:11）
将原始数据转换为可操作的威胁指标，通过数据规范化、关联分析和异常检测技术提取有意义的威胁信号。
实战演示
视频包含从10:15开始的现场演示，展示如何应用该方法论实际检测网络威胁。演示涵盖假设构建、数据收集和威胁验证的全过程。
资源推荐
- PSAA认证：通过Practical SOC Analyst Associate认证提升SOC分析师技能
- 培训资源：TCM Academy提供完整的网络安全培训课程
- 工具推荐：包括渗透测试工具、安全监控解决方案和威胁情报平台
核心价值
该方法论帮助安全团队：
- 减少误报和噪音干扰
- 提高威胁检测效率
- 建立可重复的狩猎流程
- 增强蓝队防御能力
通过结构化方法，安全团队可以更有效地识别高级持续性威胁(APT)和隐蔽的攻击活动，提升整体安全态势。