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SigmaOptimizer Cheatsheet

_ SigmaOptimizer Cheatsheet

Überblick

SigmaOptimizer ist ein Open-Source-Tool, das von NTT DATA entwickelt wurde, mit dem Large Language Models (LLMs) die Erstellung, Validierung und Optimierung von Sigma-Regeln automatisiert wird. Es wurde im Black Hat USA 2025 Arsenal gezeigt.

Schlüsselmerkmale

  • **LLM-powered Rule Generation*: Verwenden Sie natürliche Sprachbeschreibungen, um Sigma-Regeln zu generieren.
  • **Automatisierte Validierung*: validiert generierte Regeln gegen echte Protokolldaten, um die Genauigkeit zu gewährleisten.
  • **Regeloptimierung*: Optimiert bestehende Sigma-Regeln für bessere Leistung und weniger falsche Positives.
  • **Open-Source*: Kostenlos für Gebrauch und Modifikation.
  • Integration: Entwickelt, um mit bestehenden SIEM- und Sicherheitsarbeitsabläufen zu arbeiten.

Wie es funktioniert

ANHANG Input: Geben Sie eine natürliche Sprachbeschreibung der Bedrohung an, die Sie erkennen möchten (z.B. "ein Benutzer, der außerhalb der Geschäftszeiten auf eine sensible Datei zugreift"). 2. LLM Generation*: SigmaOptimizer sendet die Beschreibung an einen LLM, der eine entsprechende Sigma-Regel erzeugt. 3. **Validation: Die generierte Regel wird gegen eine bereitgestellte Menge von Protokolldaten getestet, um ihre Richtigkeit zu überprüfen. 4. Optimierung: Die Regel wird dann für Leistung und Genauigkeit optimiert. 5. Output: Eine gebrauchsfertige, optimierte Sigma-Regel.

Installation

# (Note: Specific installation instructions will be available in the official repository)

# Example installation (replace with actual commands)
git clone https://github.com/nttdata-security/sigma-optimizer.git
cd sigma-optimizer
pip install -r requirements.txt

Verwendung

# Example usage (replace with actual commands)

# Generate a new rule from a description
python sigma-optimizer.py generate --description "Detects a user downloading an unusually large amount of data"

# Optimize an existing rule
python sigma-optimizer.py optimize --rule-file /path/to/your/rule.yml

# Validate a rule against log data
python sigma-optimizer.py validate --rule-file /path/to/your/rule.yml --log-file /path/to/your/logs.json

Konfiguration

Sie müssen SigmaOptimizer mit Ihrem LLM API-Schlüssel konfigurieren und das gewünschte Modell festlegen.

# config.yml (example)
llm:
  provider: openai
  api_key: "YOUR_API_KEY"
  model: "gpt-4"

Common Use Cases

  • **Rapid Rule Creation*: Erstellen Sie schnell neue Sigma-Regeln für neue Bedrohungen.
  • Rule Maintenance: Betätigen Sie den Prozess der Optimierung und Validierung Ihres bestehenden Regelsatzes.
  • **Threat Hunting*: Generieren Sie Ad-hoc-Regeln für Bedrohungsjagd-Expeditionen.
  • **Security Operations*: Verbesserung der Effizienz und Wirksamkeit Ihres Sicherheitsteams.

Zusätzliche Ressourcen

  • [NTT DATA Pressemitteilung](URL_3_
  • (Link zum offiziellen GitHub-Repository wird verfügbar sein)