Prácticas recomendadas para la consulta de búsqueda avanzada

Se aplica a:

• Microsoft Defender XDR

Aplique estas recomendaciones para obtener resultados más rápido y evitar tiempos de espera al ejecutar consultas complejas. Para obtener más información sobre cómo mejorar el rendimiento de las consultas, vea procedimientos recomendados de consulta de Kusto.

Descripción de las cuotas de recursos de CPU

En función de su tamaño, cada inquilino tiene acceso a una cantidad establecida de recursos de CPU asignados para ejecutar consultas de búsqueda avanzadas. Para obtener información detallada sobre varios parámetros de uso, lea sobre las cuotas de búsqueda avanzadas y los parámetros de uso.

Después de ejecutar la consulta, puede ver el tiempo de ejecución y su uso de recursos (Bajo, Medio, Alto). High indica que la consulta tardó más recursos en ejecutarse y se pudo mejorar para devolver resultados de forma más eficaz.

Los clientes que ejecutan varias consultas con regularidad deben realizar un seguimiento del consumo y aplicar las instrucciones de optimización de este artículo para minimizar la interrupción resultante de superar las cuotas o los parámetros de uso.

Vea Optimización de consultas KQL para ver algunas de las formas más comunes de mejorar las consultas.

Sugerencias generales de optimización

• Ajustar el tamaño de las nuevas consultas: si sospecha que una consulta devolverá un conjunto de resultados grande, evaluela primero con el operador count. Use limit o su sinónimo take para evitar conjuntos de resultados grandes.

• Aplicar filtros al principio: aplique filtros de tiempo y otros filtros para reducir el conjunto de datos, especialmente antes de usar funciones de transformación y análisis, como substring(), replace(), trim(), toupper()o parse_json(). En el ejemplo siguiente, la función de análisis extractjson() se usa después de que los operadores de filtrado hayan reducido el número de registros.

  DeviceEvents
  | where Timestamp > ago(1d)
  | where ActionType == "UsbDriveMount"
  | where DeviceName == "user-desktop.domain.com"
  | extend DriveLetter = extractjson("$.DriveLetter", AdditionalFields)
  

• Contiene latidos: para evitar buscar subcadenas en palabras innecesariamente, use el has operador en lugar de contains. Más información sobre los operadores de cadena

• Buscar en columnas específicas: busque en una columna específica en lugar de ejecutar búsquedas de texto completo en todas las columnas. No use * para comprobar todas las columnas.

• Distingue mayúsculas de minúsculas para la velocidad: las búsquedas que distinguen mayúsculas de minúsculas son más específicas y, por lo general, tienen un mayor rendimiento. Los nombres de operadores de cadena que distinguen mayúsculas de minúsculas, como has_cs y contains_cs, suelen terminar con _cs. También puede usar el operador == equals que distingue mayúsculas de minúsculas en lugar de =~.

• Analizar, no extraer: siempre que sea posible, use el operador de análisis o una función de análisis como parse_json(). Evite el matches regex operador de cadena o la función extract(), que usan la expresión regular. Reserve el uso de la expresión regular para escenarios más complejos. Obtenga más información sobre el análisis de funciones

• Filtrar tablas no expresiones: no filtre por una columna calculada si puede filtrar por una columna de tabla.

• Sin términos de tres caracteres: evite comparar o filtrar mediante términos con tres caracteres o menos. Estos términos no se indexan y la coincidencia con ellos requerirá más recursos.

• Proyecto de forma selectiva: haga que los resultados sean más fáciles de entender proyectando solo las columnas que necesita. La proyección de columnas específicas antes de ejecutar operaciones de combinación o similares también ayuda a mejorar el rendimiento.

Optimización del join operador

El operador join combina filas de dos tablas mediante la coincidencia de valores en columnas especificadas. Aplique estas sugerencias para optimizar las consultas que usan este operador.

• Tabla más pequeña a la izquierda: el join operador coincide con los registros de la tabla del lado izquierdo de la instrucción join con los registros de la derecha. Al tener la tabla más pequeña a la izquierda, será necesario buscar menos registros, lo que acelerará la consulta.

  En la tabla siguiente, se reduce la tabla DeviceLogonEvents izquierda para cubrir solo tres dispositivos específicos antes de combinarla con IdentityLogonEvents los SID de cuenta.

  DeviceLogonEvents
  | where DeviceName in ("device-1.domain.com", "device-2.domain.com", "device-3.domain.com")
  | where ActionType == "LogonFailed"
  | join
      (IdentityLogonEvents
      | where ActionType == "LogonFailed"
      | where Protocol == "Kerberos")
  on AccountSid
  

• Usar el sabor de combinación interna: el sabor de combinación predeterminado o innerunique-join desduplica las filas de la tabla izquierda por la clave de combinación antes de devolver una fila para cada coincidencia a la tabla derecha. Si la tabla izquierda tiene varias filas con el mismo valor para la join clave, esas filas se desduplicarán para dejar una sola fila aleatoria para cada valor único.

  Este comportamiento predeterminado puede dejar fuera información importante de la tabla izquierda que puede proporcionar información útil. Por ejemplo, la consulta siguiente solo mostrará un correo electrónico que contenga datos adjuntos determinados, incluso si esos mismos datos adjuntos se enviaron mediante varios mensajes de correo electrónico:

  EmailAttachmentInfo
  | where Timestamp > ago(1h)
  | where Subject == "Document Attachment" and FileName == "Document.pdf"
  | join (DeviceFileEvents | where Timestamp > ago(1h)) on SHA256
  

  Para abordar esta limitación, aplicamos el tipo de combinación interna especificando kind=inner para mostrar todas las filas de la tabla izquierda con valores coincidentes a la derecha:

  EmailAttachmentInfo
  | where Timestamp > ago(1h)
  | where Subject == "Document Attachment" and FileName == "Document.pdf"
  | join kind=inner (DeviceFileEvents | where Timestamp > ago(1h)) on SHA256
  

• Combinar registros desde un período de tiempo: al investigar eventos de seguridad, los analistas buscan eventos relacionados que se produzcan alrededor del mismo período de tiempo. La aplicación del mismo enfoque cuando se usa join también beneficia al rendimiento al reducir el número de registros que se van a comprobar.

  La consulta siguiente comprueba si hay eventos de inicio de sesión en un plazo de 30 minutos después de recibir un archivo malintencionado:

  EmailEvents
  | where Timestamp > ago(7d)
  | where ThreatTypes has "Malware"
  | project EmailReceivedTime = Timestamp, Subject, SenderFromAddress, AccountName = tostring(split(RecipientEmailAddress, "@")[0])
  | join (
  DeviceLogonEvents
  | where Timestamp > ago(7d)
  | project LogonTime = Timestamp, AccountName, DeviceName
  ) on AccountName
  | where (LogonTime - EmailReceivedTime) between (0min .. 30min)
  

• Aplicar filtros de tiempo en ambos lados: incluso si no está investigando un período de tiempo específico, la aplicación de filtros de tiempo en las tablas izquierda y derecha puede reducir el número de registros para comprobar y mejorar join el rendimiento. La consulta siguiente se aplica Timestamp > ago(1h) a ambas tablas para que se una solo a los registros de la última hora:

  EmailAttachmentInfo
  | where Timestamp > ago(1h)
  | where Subject == "Document Attachment" and FileName == "Document.pdf"
  | join kind=inner (DeviceFileEvents | where Timestamp > ago(1h)) on SHA256
  

• Usar sugerencias para el rendimiento: use sugerencias con el join operador para indicar al back-end que distribuya la carga al ejecutar operaciones que consumen muchos recursos. Más información sobre las sugerencias de combinación

  Por ejemplo, la sugerencia de orden aleatorio ayuda a mejorar el rendimiento de las consultas al combinar tablas mediante una clave con una cardinalidad alta (una clave con muchos valores únicos), como en la AccountObjectId consulta siguiente:

  IdentityInfo
  | where JobTitle == "CONSULTANT"
  | join hint.shufflekey = AccountObjectId
  (IdentityDirectoryEvents
      | where Application == "Active Directory"
      | where ActionType == "Private data retrieval")
  on AccountObjectId
  

  La sugerencia de difusión ayuda cuando la tabla izquierda es pequeña (hasta 100 000 registros) y la tabla derecha es extremadamente grande. Por ejemplo, la consulta siguiente está intentando unirse a algunos correos electrónicos que tienen asuntos específicos con todos los mensajes que contienen vínculos en la EmailUrlInfo tabla:

  EmailEvents
  | where Subject in ("Warning: Update your credentials now", "Action required: Update your credentials now")
  | join hint.strategy = broadcast EmailUrlInfo on NetworkMessageId
  

Optimización del summarize operador

El operador summarize agrega el contenido de una tabla. Aplique estas sugerencias para optimizar las consultas que usan este operador.

• Buscar valores distintos: en general, use summarize para buscar valores distintos que puedan ser repetitivos. Puede ser innecesario usarlo para agregar columnas que no tienen valores repetitivos.

  Aunque un único correo electrónico puede formar parte de varios eventos, el ejemplo siguiente no es un uso eficaz de porque un identificador de mensaje de summarize red para un correo electrónico individual siempre viene con una dirección de remitente única.

  EmailEvents
  | where Timestamp > ago(1h)
  | summarize by NetworkMessageId, SenderFromAddress
  

  El summarize operador se puede reemplazar fácilmente por project, lo que produce potencialmente los mismos resultados y consume menos recursos:

  EmailEvents
  | where Timestamp > ago(1h)
  | project NetworkMessageId, SenderFromAddress
  

  El ejemplo siguiente es un uso más eficaz de summarize porque puede haber varias instancias distintas de una dirección de remitente que envía correo electrónico a la misma dirección de destinatario. Estas combinaciones son menos distintas y es probable que tengan duplicados.

  EmailEvents
  | where Timestamp > ago(1h)
  | summarize by SenderFromAddress, RecipientEmailAddress
  

• Orden aleatorio de la consulta: aunque summarize se usa mejor en columnas con valores repetitivos, las mismas columnas también pueden tener una cardinalidad alta o un gran número de valores únicos. Al igual que el join operador , también puede aplicar la sugerencia de orden aleatorio con summarize para distribuir la carga de procesamiento y potencialmente mejorar el rendimiento cuando se trabaja en columnas con alta cardinalidad.

  La consulta siguiente usa summarize para contar una dirección de correo electrónico de destinatario distinta, que se puede ejecutar en los cientos de miles de organizaciones grandes. Para mejorar el rendimiento, incorpora hint.shufflekey:

  EmailEvents
  | where Timestamp > ago(1h)
  | summarize hint.shufflekey = RecipientEmailAddress count() by Subject, RecipientEmailAddress
  

Escenarios de consulta

Identificación de procesos únicos con identificadores de proceso

Los Id. de proceso (PID) se reciclan en Windows y se reutilizan para los nuevos procesos. Por sí solos, no pueden servir como identificadores únicos para procesos específicos.

Para obtener un identificador único para un proceso en un equipo específico, utilice el Id. de proceso conjuntamente con la hora de creación del proceso. Cuando se une a los datos en torno a los procesos, debe incluir columnas para el identificador de la máquina (tanto DeviceId como DeviceName), el identificador de proceso (ProcessId o InitiatingProcessId) y la hora de creación del proceso (ProcessCreationTime o InitiatingProcessCreationTime).

En la siguiente consulta de ejemplo se buscan procesos que obtienen acceso a más de 10 direcciones IP por el puerto 445 (SMB), lo que podría buscar recursos compartidos de archivos.

Consulta de ejemplo:

DeviceNetworkEvents
| where RemotePort == 445 and Timestamp > ago(12h) and InitiatingProcessId !in (0, 4)
| summarize RemoteIPCount=dcount(RemoteIP) by DeviceName, InitiatingProcessId, InitiatingProcessCreationTime, InitiatingProcessFileName
| where RemoteIPCount > 10

La consulta resume tanto en InitiatingProcessId como en InitiatingProcessCreationTime para que se vea un único proceso, sin mezclar varios procesos con el mismo Id. de proceso.

Líneas de comandos de consulta

Hay varias formas de crear una línea de comandos para llevar a cabo una tarea. Por ejemplo, un atacante podría hacer referencia a un archivo de imagen sin una ruta de acceso, sin una extensión de archivo, usando variables de entorno o entre comillas. El atacante también podría cambiar el orden de los parámetros o agregar varias comillas y espacios.

Para crear consultas más duraderas en torno a las líneas de comandos, aplique las siguientes prácticas:

• Identifique los procesos conocidos (como net.exe o psexec.exe) mediante la coincidencia en los campos de nombre de archivo, en lugar de filtrar en la propia línea de comandos.
• Análisis de secciones de línea de comandos mediante la función parse_command_line()
• Al consultar argumentos de la línea de comandos, no busque una coincidencia exacta en varios argumentos no relacionados en un orden determinado. En su lugar, use expresiones regulares o use operadores de contenedores separados múltiples.
• Use coincidencias que no distinga mayúsculas de minúsculas. Por ejemplo, use =~, in~y contains en lugar de ==, iny contains_cs.
• Para mitigar las técnicas de ofuscación de línea de comandos, considere la posibilidad de quitar comillas, reemplazar comas por espacios y reemplazar varios espacios consecutivos por un solo espacio. Hay técnicas de ofuscación más complejas que requieren otros enfoques, pero estos ajustes pueden ayudar a abordar los más comunes.

En los ejemplos siguientes se muestran varias maneras de construir una consulta que busca el archivo net.exe para detener el servicio de firewall "MpsSvc":

// Non-durable query - do not use
DeviceProcessEvents
| where ProcessCommandLine == "net stop MpsSvc"
| limit 10

// Better query - filters on file name, does case-insensitive matches
DeviceProcessEvents
| where Timestamp > ago(7d) and FileName in~ ("net.exe", "net1.exe") and ProcessCommandLine contains "stop" and ProcessCommandLine contains "MpsSvc"

// Best query also ignores quotes
DeviceProcessEvents
| where Timestamp > ago(7d) and FileName in~ ("net.exe", "net1.exe")
| extend CanonicalCommandLine=replace("\"", "", ProcessCommandLine)
| where CanonicalCommandLine contains "stop" and CanonicalCommandLine contains "MpsSvc"

Ingesta de datos de orígenes externos

Para incorporar listas largas o tablas grandes en la consulta, use el operador externaldata para ingerir datos de un URI especificado. Puede obtener datos de archivos en TXT, CSV, JSON u otros formatos. En el ejemplo siguiente se muestra cómo puede usar la amplia lista de hashes SHA-256 de malware proporcionados por MalwareBazaar (abuse.ch) para comprobar los datos adjuntos en los correos electrónicos:

let abuse_sha256 = (externaldata(sha256_hash: string)
[@"https://bazaar.abuse.ch/export/txt/sha256/recent/"]
with (format="txt"))
| where sha256_hash !startswith "#"
| project sha256_hash;
abuse_sha256
| join (EmailAttachmentInfo
| where Timestamp > ago(1d)
) on $left.sha256_hash == $right.SHA256
| project Timestamp,SenderFromAddress,RecipientEmailAddress,FileName,FileType,
SHA256,ThreatTypes,DetectionMethods

Análisis de cadenas

Hay varias funciones que puede usar para controlar de forma eficaz las cadenas que necesitan análisis o conversión.

Cadena	Función	Ejemplo de uso
Líneas de comandos	parse_command_line()	Extraiga el comando y todos los argumentos.
Paths	parse_path()	Extraiga las secciones de una ruta de acceso de archivo o carpeta.
Números de versión	parse_version()	Deconstruye un número de versión con hasta cuatro secciones y hasta ocho caracteres por sección. Use los datos analizados para comparar la antigüedad de la versión.
Direcciones IPv4	parse_ipv4()	Convierta una dirección IPv4 en un entero largo. Para comparar direcciones IPv4 sin convertirlos, use ipv4_compare().
Direcciones IPv6	parse_ipv6()	Convierta una dirección IPv4 o IPv6 en la notación IPv6 canónica. Para comparar direcciones IPv6, use ipv6_compare().

Para obtener información sobre todas las funciones de análisis admitidas, lea acerca de las funciones de cadena de Kusto.

Nota:

Es posible que algunas tablas de este artículo no estén disponibles en Microsoft Defender para punto de conexión. Active Microsoft Defender XDR para buscar amenazas mediante más orígenes de datos. Puede mover los flujos de trabajo de búsqueda avanzados de Microsoft Defender para punto de conexión a Microsoft Defender XDR siguiendo los pasos descritos en Migración de consultas de búsqueda avanzadas desde Microsoft Defender para punto de conexión.

Temas relacionados

• Documentación del lenguaje de consulta de Kusto
• Parámetros de uso y cuotas
• Controlar errores de búsqueda avanzados
• Información general sobre la búsqueda avanzada de amenazas
• Aprender el lenguaje de consulta

Sugerencia

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