從 CSV 或 JSON 檔案將指標大量新增至 Microsoft Sentinel 威脅情報

• 適用於:

  Microsoft Sentinel in the Azure portal, Microsoft Sentinel in the Microsoft Defender portal

在本文中，您會從 CSV 或 JSON 檔案將指標新增至 Microsoft Sentinel 威脅情報。 在調查進行期間，電子郵件和其他非正式通道之間仍會發生威脅情報共用。 您可以直接將指標匯入 Microsoft Sentinel 威脅情報，以便快速地將新出現的威脅轉送給小組。 您可以利用威脅來支援其他分析，例如產生安全性警示、事件和自動化回應。

重要

此功能目前為預覽功能。 請參閱 Microsoft Azure 預覽版增補使用規定，以了解適用於 Azure 功能 (搶鮮版 (Beta)、預覽版，或尚未正式發行的版本) 的更多法律條款。

Microsoft Sentinel 在 Microsoft Defender 入口網站中，Microsoft的統一安全性作業平臺中正式推出。 如需預覽，Microsoft Sentinel 可在 Defender 入口網站中取得，而不需要 Microsoft Defender 全面偵測回應 或 E5 授權。 如需詳細資訊，請參閱 Microsoft Defender 入口網站中的 Microsoft Sentinel。

必要條件

您必須擁有 Microsoft Sentinel 工作區的讀取和寫入權限，才能儲存威脅指標。

選取指標的匯入範本

使用特製的 CSV 或 JSON 檔案，將多個指標新增至威脅情報。 下載檔案範本以熟悉欄位，並了解這些欄位如何對應至您擁有的資料。 檢閱每個範本類型的必要欄位，以便在將其匯入之前驗證您的資料。

1. 針對 Azure 入口網站中的 Microsoft Sentinel，於 [威脅管理] 底下，選取 [威脅情報]。

   針對 Defender 入口網站中的 Microsoft Sentinel，選取 [Microsoft Sentinel]>[威脅管理]>[威脅情報]。

2. 選取 [匯入] > [使用檔案匯入]。

   Azure 入口網站

   

   Defender 入口網站

   

3. 在 [檔案格式] 下拉式功能表上，選取 [CSV] 或 [JSON]。

   

4. 選擇大量上傳範本之後，請選取 [下載範本] 連結。

5. 請考慮依來源將您的指標分組，因為每個檔案上傳都需要。

該範本提供了建立單一有效指標所需的所有欄位，包括必要的欄位和驗證參數。 複寫該結構，以便在一個檔案中填入更多指標。 如需範本的詳細資訊，請參閱了解匯入範本。

上傳指標檔案

1. 從範本預設值變更檔案名稱，但請將副檔名保留為 .csv 或 .json。 您建立唯一的檔案名稱時，從 [管理檔案] 窗格會比較容易監視匯入的項目。

2. 將您的指標檔案拖曳至 [上傳檔案] 區段，或使用連結瀏覽檔案。

3. 在 [來源] 文字方塊中輸入指標的來源。 此值會為該檔案包含的全部指標加上戳記。 將此屬性視為 [SourceSystem] 欄位。 來源也會顯示在 [管理檔案匯入] 窗格中。 如需詳細資訊，請參閱使用威脅指標。

4. 在 [使用檔案匯入] 窗格底部選取其中一個按鈕，即可選擇您希望 Microsoft Sentinel 如何處理不正確的指標項目：

   • 請只匯入有效的指標，並擱置檔案中任何不正確指標。
   • 如果檔案中的單一指標無效，請勿匯入任何指標。

   

5. 選取匯入。

管理檔案匯入

監視您的匯入，並檢視部分匯入或匯入失敗的錯誤報告。

1. 選取 [匯入] > [管理檔案匯入]。

   

2. 檢閱匯入檔案的狀態，以及不正確指標項目的數量。 處理檔案之後，就會更新有效的指標計數。 等候匯入完成，以取得有效指標的更新計數。

   

3. 選取來源、指標檔案名稱、已匯入數目、每個檔案中的指標總數，或建立日期，以檢視和排序匯入。

4. 選取錯誤檔案的預覽，或下載包含不正確指標相關錯誤的錯誤檔案。

Microsoft Sentinel 會維護檔案匯入的狀態 30 天。 實際檔案和相關聯的錯誤檔案會在系統中受到 24 小時的維護。 24 小時後，系統即會刪除該檔案和錯誤檔案，但任何內嵌的指標則會繼續在 [威脅情報] 中顯示。

了解匯入範本

檢閱每個範本，以確保已成功匯入您的指標。 務必參考範本檔案中的指示，並遵循補充指引。

CSV 範本結構

1. 在 [指標類型] 下拉式功能表中，選取 [CSV]。 然後選擇 [檔案指標 或 [所有其他指標類型] 選項。

   CSV 範本需要多個資料行來容納檔案指標類型，因為檔案指標可以具有多個雜湊類型，例如 MD5 和 SHA256。 所有其他指標類型 (例如 IP 位址) 只需要可觀察的類型和可觀察的值。

2. CSV 「所有其他指標類型」範本的資料行標題包含了 threatTypes、單一或多個 tags、confidence 和 tlpLevel 等欄位。 流量燈通訊協定 (TLP) 是一項敏感度指定，可協助決定威脅情報的共享。

3. 只需要 validFrom、observableType 和 observableValue 欄位。

4. 從範本中完全刪除第一個資料列，以便在上傳之前移除註解。

   CSV 檔案匯入的檔案大小上限為 50 MB。

以下是使用 CSV 範本的 domain-name 指標範例：

threatTypes,tags,name,description,confidence,revoked,validFrom,validUntil,tlpLevel,severity,observableType,observableValue
Phishing,"demo, csv",MDTI article - Franken-Phish domainname,Entity appears in MDTI article Franken-phish,100,,2022-07-18T12:00:00.000Z,,white,5,domain-name,1776769042.tailspintoys.com

JSON 範本結構

1. 所有指標類型都只會有一個 JSON 範本。 JSON 範本是以 STIX 2.1 格式為基礎。

2. pattern 元素可支援 file、ipv4-addr、ipv6-addr、domain-name、url、user-account、email-addr 和 windows-registry-key 的指標類型。

3. 在上傳之前移除範本註解。

4. 在陣列中的最後一個指標後方使用 } 而非逗號。

   JSON 檔案匯入的檔案大小上限為 250 MB。

以下是使用 JSON 範本 的 ipv4-addr 指標範例：

[
    {
      "type": "indicator",
      "id": "indicator--dbc48d87-b5e9-4380-85ae-e1184abf5ff4",
      "spec_version": "2.1",
      "pattern": "[ipv4-addr:value = '198.168.100.5']",
      "pattern_type": "stix",
      "created": "2022-07-27T12:00:00.000Z",
      "modified": "2022-07-27T12:00:00.000Z",
      "valid_from": "2016-07-20T12:00:00.000Z",
      "name": "Sample IPv4 indicator",
      "description": "This indicator implements an observation expression.",
      "indicator_types": [
	    "anonymization",
        "malicious-activity"
      ],
      "kill_chain_phases": [
          {
            "kill_chain_name": "mandiant-attack-lifecycle-model",
            "phase_name": "establish-foothold"
          }
      ],
      "labels": ["proxy","demo"],
      "confidence": "95",
      "lang": "",
      "external_references": [],
      "object_marking_refs": [],
      "granular_markings": []
    }
]

相關內容

在本文中，您會了解如何匯入在一般檔案中收集的指標，以便手動增強威脅情報。 若要深入了解指標如何支援 Microsoft Sentinel 中的其他指標，請參閱下列文章：

• 在 Microsoft Sentinel 中使用威脅指標
• Microsoft Sentinel 中網路威脅情報的威脅指標
• 使用 Microsoft Sentinel 中的近即時 (NRT) 分析規則來快速偵測威脅