Python 整合威脅情報強化網路安全自動化

隨著網路攻擊日益複雜，傳統的被動防禦策略已不足以應付。主動整合威脅情報並自動化安全流程，才能有效提升防禦能力。Python 因其豐富的函式庫和易於整合的特性，成為實作此目標的理想工具。藉由 Python，我們可以自動化從各種來源收集威脅情報，並將其整合到現有的安全系統中，例如防火牆、入侵偵測系統和安全資訊與事件管理系統。

網路安全自動化 - 如何利用 Python 整合威脅情報

在現代資訊安全領域，威脅情報（Threat Intelligence）的整合對於增強威脅檢測至關重要。它能夠提供關於新興威脅和攻擊模式的情境洞察，從而更精確地識別可疑活動，並透過與已知威脅指標的相關性分析來減少誤報。這使得組織能夠採取主動防禦策略，提前預測並應對潛在攻擊，從而增強安全措施的有效性和適應性。

什麼是威脅情報？

威脅情報是指收集有關潛在或正在進行的針對組織威脅的資料。這些資料包括威脅行為者、他們的動機、攻擊向量以及他們所利用的漏洞等資訊。整合威脅情報系統時，需要考慮以下幾點：

威脅情報分類別

威脅情報可以分為多種型別：

• 戰略性威脅情報：這是高層次的資訊，集中在廣泛趨勢和地緣政治威脅。
• 戰術性威脅情報：這是關於威脅行為者使用的手法、技術和程式（TTPs）的資訊。
• 營運性威脅情報：這是關於具體事件或攻擊的資料，通常以即時方式收集。
• 技術性威脅情報：這是低層次資料，例如 IP 地址、網域、惡意軟體雜湊值和其他指示器（IOCs）。

威脅情報整合的關鍵領域

整合威脅情報可以應用於各種安全功能，以下是一些關鍵領域：

• 自動化威脅檢測：透過持續更新最新威脅指標（如 IP 地址、網域、檔案雜湊值等），增強檢測系統（如 IDS/IPS、SIEM）。
• 事件回應：透過從威脅情報來源中取得背景資訊來豐富安全警示和事件，從而改善分析和回應努力。
• 漏洞管理：根據實際威脅資料優先處理漏洞，使安全團隊能夠專注於最可能被利用的漏洞。
• 威脅獵捕：使用威脅情報引導主動搜尋組織環境中的入侵跡象。

Python 中用於整合威脅情報的函式庫及工具

Python 提供了多種函式庫和工具來協助整合威脅情報：

• OpenCTI（開源網路威脅情報平台）：這是一個開源的威脅情報平台，與多個來源整合並提供 API 進行自動化。
• ThreatConnect SDK：這是一個用於與 ThreatConnect 威脅情報平台互動的 Python SDK，使自動化取得和使用威脅資料成為可能。
• STIX/TAXII：結構化威脅情報表達（STIX）和受信任自動化指示器資訊交換（TAXII）標準被廣泛用於分享威脅情報。函式庫如 stix2 和 cabby 允許 Python 與 STIX 資料和 TAXII 伺服器互動。
• Maltego：這是一個視覺化工具，用於檢視資料之間的關係。透過指令碼可以進行根據 Python 的自動化。
• Requests：這是一個靈活的 HTTP 函式庫，可用來與 RESTful API 的威脅情報平台和來源進行互動。
• YARA-Python：YARA 規則用於根據模式識別和分類別惡意軟體。Python 可以自動化 YARA 規則的建立、管理和執行以檢測惡意活動。

Python 語言範例：自動化抓取與處理 CIRCL Passive DNS 資料

import requests
import json

def fetch_passive_dns_data(domain):
    url = f"https://cirl.dnspassive.com/api/passivedns/{domain}"
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    else:
        return None

def process_passive_dns_data(data):
    results = []
    for entry in data:
        ip_address = entry.get('ip_addr')
        timestamp = entry.get('last_seen')
        results.append((ip_address, timestamp))
    return results

def main():
    domain = "example.com"
    data = fetch_passive_dns_data(domain)
    if data:
        processed_data = process_passive_dns_data(data)
        for ip, timestamp in processed_data:
            print(f"IP Address: {ip}, Last Seen: {timestamp}")
    else:
        print("Failed to retrieve passive DNS data")

if __name__ == "__main__":
    main()

內容解密：

上述 Python 程式碼範例展示瞭如何從 CIRCL Passive DNS API 抓取資料，並處理這些資料以取得特定網域的 IP 地址及其最後見到時間。

1. fetch_passive_dns_data 函式：

   • 功能：從 CIRCL Passive DNS API 取得特定網域的被動 DNS 資料。
   • 語法：使用 requests 函式庫傳送 HTTP GET 請求。
   • 作用：傳回 JSON 資料或 None（如果請求失敗）。

2. process_passive_dns_data 函式：

   • 功能：處理從 API 取得的被動 DNS 資料，提取 IP 地址和最後見到時間。
   • 語法：遍歷 JSON 資料並提取所需欄位。
   • 作用：傳回包含 IP 地址和時間戳記錄的列表。

3. main 函式：

   • 功能：定義要查詢的網域並呼叫上述函式以取得和處理資料。
   • 語法：控制流程，呼叫其他函式並輸出結果。
   • 作用：列印每個 IP 地址及其最後見到時間。

威脅情報自動化應用場景

透過將網路活動與已知指示器進行自動相關性分析來簡化已知威脅檢測過程。它還使即時更新與安全工具整合成為可能，從而提高回應速度和準確度。此外還可以透過即時監控新資訊源來識別並緩解新興潛在風險。

以下是一些可能來源：

公開來源：

• AlienVault Open Threat Exchange (OTX)：這是一個廣泛使用的社群驅動平台，安全專業人員在此分享有關惡意IP地址、網域名稱、檔案等IOC資訊。
• VirusTotal：透過對使用者提交檔案進行分析提供大量有關惡意軟體資料。雖然主要以惡意軟體掃描為主，但也提供API存取以直接整合資料。
• Abuse.ch：此網站託管多個有關惡意軟體、殭屍網路以及勒索軟體等方面資訊釋出平台，特別適用於跟蹤並阻止惡意網域名稱與IP地址.
• CIRCL Passive DNS（被動DNS資料複製）：透過收集被動DNS資料識別出惡意網域名稱活動,幫助確定潛在入侵控制（C2）基礎設施,這些設施常由攻擊者利用.

政府及行業來源：

• MITRE ATT&CK 是一個關於攻擊者行為方法技術與過程（TTPs）知識函式庫,幫助組織瞭解對手運作模式從而改善防護能力.
• 美國國土安全部（DHS）自動指標分享（AIS）：允許公共與私人部門之間進行網路安全指示器交換,從而實作早期預警.
• 金融服務資訊分享與分析中心（FS–ISAC）：為金融業提供特定領域內有價值資訊.

商業提供商：

多種提供商提供不同行業深度且經過篩選之資訊.如Recorded Future、CrowdStrike、FireEye及ThreatConnect等.

圖示說明：

此圖示展示了整合後端內容流程圖說明： 此圖示展示瞭如何透過收集新興資料並進行整合分析來檢測異常活動，進而發出警示並實施回應策略。

網路安全自動化與 Python

在現代網路安全領域，資訊威脅無處不在，威脅情資的整合與自動化已成為防禦機制的關鍵。透過 Python 這類別強大的程式語言，我們可以有效地自動化威脅情資的整合與應用，提升安全效能。以下是玄貓在網路安全自動化方面的一些具體實作與見解。

社群威脅情資

網路安全界有許多社群平台，這些平台提供了豐富的威脅情資資源。以下是一些常見的社群威脅情資來源：

產業特定的資訊分享與分析中心（ISACs）

這些中心專注於特定產業的威脅情資，如 Health-ISAC 和 Energy-ISAC，提供針對該產業特有威脅的行動情資。這些情資對於瞭解和應對產業特定威脅非常有幫助。

Reddit 和 GitHub 安全社群

雖然這些社群是非正式的，但它們經常分享新發現的漏洞和攻擊方法，讓使用者能夠及時瞭解最新的威脅。

內部威脅情資

除了外部社群，組織內部也有豐富的威脅情資來源：

內部記錄與事件資料

組織內過去發生的事件、記錄和漏洞評估提供了高相關性的威脅情資，可以引導防禦優先順序並定製威脅偵測。

員工報告與網路釣魚資料

員工報告的網路釣魚嘗試和其他可疑活動常常揭示針對組織的威脅策略，幫助識別趨勢和重複出現的敵人。

自動化威脅情資整合

透過自動化將這些威脅情資整合到安全系統中，組織可以建立更豐富的威脅情資函式庫，增強主動防禦措施和快速事件回應能力。

import requests

def fetch_iocs_from_feed(feed_url):
    response = requests.get(feed_url)
    if response.status_code == 200:
        return response.json() # 假設喂送回傳 JSON
    else:
        return []

def update_firewall_rules(iocs):
    for ioc in iocs:
        if "ip_address" in ioc:
            # 假設指令來封鎖 IP 在防火牆（假設程式碼）
            block_ip_on_firewall(ioc["ip_address"])

# 應用範例
ioc_feed_url = "https://example.com/threat_feed"
iocs = fetch_iocs_from_feed(ioc_feed_url)
update_firewall_rules(iocs)

內容解密：

此段程式碼展示瞭如何使用 Python 自動從外部 API 取得指標（IOCs），並將其應用到防火牆規則中。這個過程可以延伸到其他安全工具，如入侵偵測系統（IDS）或安全事件與事件管理（SIEM）。

import requests

def enrich_alert_with_threat_intel(ip_address):
    threat_intel_api_url = f"https://threatintel.example.com/api/ip/{ip_address}"
    response = requests.get(threat_intel_api_url)
    if response.status_code == 200:
        return response.json() # 回傳威脅情資資料
    else:
        return None

# 假設警示資料
alert = {"ip_address": "192.168.1.100"}
threat_intel_data = enrich_alert_with_threat_intel(alert["ip_address"])
if threat_intel_data:
    print(f"以威脅情報增強警示：{threat_intel_data}")
else:
    print("未找到該 IP 地址之威脅情報")

內容解密：

此段程式碼展示瞭如何使用 Python 自動從外部 API 查詢 IP 地址的威脅情資資料，並將其應用到警示系統中。這樣可以增加警示的背景資訊，幫助做出更明智的決策。

自動化漏洞優先順序排序

透過 Python 自動化漏洞優先順序排序，我們可以根據實際被利用情況來決定哪些漏洞需要優先修補：

import requests

def fetch_vulnerability_data(cve_id):
    threat_intel_api_url = f"https://threatintel.example.com/api/cve/{cve_id}"
    response = requests.get(threat_intel_api_url)
    if response.status_code == 200:
        return response.json() # 回傳 CVE 威脅資料
    else:
        return None

def prioritize_vulnerabilities(vulnerabilities):
    prioritized_list = []
    for vuln in vulnerabilities:
        threat_data = fetch_vulnerability_data(vuln["cve_id"])
        if threat_data and threat_data["exploited_in_the_wild"]:
            prioritized_list.append(vuln)
    return prioritized_list

# 應用範例
vulnerabilities = [{"cve_id": "CVE-2023-1234"}, {"cve_id": "CVE-2023-5678"}]
high_priority_vulns = prioritize_vulnerabilities(vulnerabilities)
print("高優先順序漏洞:", high_priority_vulns)

內容解密：

此段程式碼展示瞭如何使用 Python 自動從外部 API 查詢 CVE 資料，並根據是否被實際利用來決定漏洞的優先順序。這樣可以幫助組織更有效地分配修補資源。

重構威脅情報整合與漏洞優先順序分析

利用威脅情報優先處理漏洞

在資安領域中，威脅情報整合是一個關鍵步驟，特別是在處理漏洞時。透過整合威脅情報，我們可以更精確地判斷哪些漏洞需要優先處理，從而提升整體安全性。以下範例展示瞭如何利用威脅情報來優先處理漏洞。

import requests
import json

def fetch_vulnerability_data(cve_id):
    api_url = f"https://api.example.com/vulnerabilities/{cve_id}"
    response = requests.get(api_url)
    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    return None

def prioritize_vulnerabilities(vulnerabilities):
    prioritized_list = []
    for vuln in vulnerabilities:
        threat_data = fetch_vulnerability_data(vuln["cve_id"])
        if threat_data and threat_data.get("exploited_in_the_wild"):
            prioritized_list.append(vuln)
    return prioritized_list

# 示範資料
vulnerabilities = [
    {"cve_id": "CVE-2023-1234", "criticality": "high"},
    {"cve_id": "CVE-2023-5678", "criticality": "medium"},
]

high_priority_vulns = prioritize_vulnerabilities(vulnerabilities)
print(high_priority_vulns)

內容解密：

• fetch_vulnerability_data 函式： 這個函式從威脅情報 API 中取得漏洞資料，使用 CVE ID 作為引數。如果 API 傳回成功（狀態碼 200），則解析 JSON 資料。傳回的威脅資料包括是否有正在被利用的漏洞（exploited_in_the_wild），這對於識別即時風險非常重要。

• prioritize_vulnerabilities 函式： 這個函式遍歷漏洞清單，針對每個漏洞取得威脅資料，並檢查該漏洞是否正在被利用。如果是，則將其加入優先清單，並傳回高風險的漏洞。

不同環境下的優先順序調整

在不同的環境下，優先順序調整可能會受到業務關鍵性、資產敏感度和合規要求等因素影響。以下是如何針對這些因素調整程式碼的方法：

• 根據業務關鍵性調整： 針對關鍵業務系統（如客戶導向應用或敏感資料系統），優先處理這些系統中的漏洞。

def prioritize_vulnerabilities(vulnerabilities):
    prioritized_list = []
    for vuln in vulnerabilities:
        threat_data = fetch_vulnerability_data(vuln["cve_id"])
        if threat_data and threat_data.get("exploited_in_the_wild") and vuln.get("criticality") == "high":
            prioritized_list.append(vuln)
    return prioritized_list

• 結合 CVSS 評分或嚴重性： 使用通用漏洞評分系統（CVSS）評分來識別高影響力的漏洞。

def prioritize_vulnerabilities(vulnerabilities):
    prioritized_list = []
    for vuln in vulnerabilities:
        threat_data = fetch_vulnerability_data(vuln["cve_id"])
        if threat_data and threat_data.get("exploited_in_the_wild") and threat_data.get("cvss_score", 0) >= 7.0:
            prioritized_list.append(vuln)
    return prioritized_list

• 調整合規要求： 在需要特定合規的行業（如醫療或金融）中，合規要求可能會進一步影響優先順序。

def prioritize_vulnerabilities(vulnerabilities):
    prioritized_list = []
    for vuln in vulnerabilities:
        threat_data = fetch_vulnerability_data(vuln["cve_id"])
        if threat_data and threat_data.get("exploited_in_the_wild") and vuln.get("compliance_category") == "PCI_DSS":
            prioritized_list.append(vuln)
    return prioritized_list

自動化威脅情報整合

自動化漏洞優先順序分析涉及使用演算法和威脅情報來評估和排名漏洞，根據其嚴重性、可利用性及對組織的影響。這種自動化方法可以提升風險管理效率，確保最關鍵的漏洞首先得到修補。以下是一些最佳實踐：

此圖示展示了自動化威脅情報整合的流程

@startuml
skinparam backgroundColor #FEFEFE
skinparam componentStyle rectangle

title Python 整合威脅情報強化網路安全自動化

package "安全架構" {
    package "網路安全" {
        component [防火牆] as firewall
        component [WAF] as waf
        component [DDoS 防護] as ddos
    }

    package "身份認證" {
        component [OAuth 2.0] as oauth
        component [JWT Token] as jwt
        component [MFA] as mfa
    }

    package "資料安全" {
        component [加密傳輸 TLS] as tls
        component [資料加密] as encrypt
        component [金鑰管理] as kms
    }

    package "監控審計" {
        component [日誌收集] as log
        component [威脅偵測] as threat
        component [合規審計] as audit
    }
}

firewall --> waf : 過濾流量
waf --> oauth : 驗證身份
oauth --> jwt : 簽發憑證
jwt --> tls : 加密傳輸
tls --> encrypt : 資料保護
log --> threat : 異常分析
threat --> audit : 報告生成

@enduml

• 選擇可靠來源：確保你使用的威脅情報源可靠且提供準確、即時的資訊。
• 自動更新：定期自動更新威脅情報，確保使用最新資訊。
• 與內部資料相關聯：將外部威脅情報與內部資料（如日誌、事件）結合，提升檢測準確性。
• 實施角色與許可權控制（RBAC）：確保只有授權人員和系統能夠存取敏感資訊。
• 監控與調整：持續監控並調整威脅情報整合的效果，根據反饋進行改進。

實際應用中的考量

在實際應用中，處理多樣化的威脅資料來源並保持其相關性和準確性是一大挑戰。同時，平衡資料量與可操作見解以避免資訊過載也是關鍵。

• 可擴充套件性：隨著威脅資料量增長，確保自動化指令碼和系統能夠擴充套件處理。
• 真實案例：例如某銀行在引入新的支付系統後，會重點檢查與支付相關的所有潛在漏洞。
• 資料支援：使用具體資料來支援每個決策步驟，確保每個環節都有科學依據。

玄貓強調，透過精心設計的演算法和持續監控與調整，可以有效地提升組織的風險管理能力。這不僅僅是技術層面的挑戰，更涉及到如何將技術與業務需求相結合，從而達成最佳效果。