⚽️ BloodSOCer

Инструмент автоматизации на Python, который собирает данные об угрозах из нескольких источников (Mitre ATT&CK, правила Sigma, Atomic Red Team) и создает файлы JSON для загрузки в BloodHound в формате OpenGraph.

BloodSOCer также может загружать файлы в BloodHound и устанавливать значки для пользовательских объектов, если в конфигурации указаны токены API. Затем аналитики по безопасности могут визуализировать данные под любым углом. Для начала работы предлагается несколько запросов Cypher.

Идея этого проекта заключается в том, чтобы помочь SOC-отделам составить карту охвата фреймворка Mitre ATT&CK и быстро определить «слепые зоны» во время реагирования на инциденты.

Характеристики
🔵SigmaHound - загружает и обрабатывает правила Sigma;
🔵ARTHound - загружает и обрабатывает тесты Atomic Red Team (ART);
🔵Define Icons - настройка пользовательских иконок BloodHound для злоумышленников и техник;
🔵Saved Queries - импортирует встроенные Cypher-запросы в BloodHound через UL-Cyphers.py или флаг --setup;
🔵Batch Upload - загружает сгенерированные JSON-графы в BloodHound с автоматическим запуском импорта;
🔵Upload Only - для случаев, когда файлы уже есть, но нужно импортировать в новый экземпляр BloodHound или после очистки базы данных;
🔵Clear Database - сбрасывает экземпляр BloodHound через API перед новым импортом;
🔵Setup Helper - один флаг для одновременного обновления иконок и импорта; сохранённых запросов;
🔵One Playbook linked to 2 TTP - демонстрационный пример того, как выглядит привязка ваших IR-плейбуков к ATT&CK после загрузки данных;
🔵CLI Interface - простые аргументы командной строки для запуска отдельных или всех компонентов.

⚡️Установка

В apikey необходимо указать ключ API BloodHound, в apiid — идентификатор API BloodHound.

git clone https://github.com/yourusername/BloodSOCer.git
cd BloodSOCer
pip3 install -r requirements.txt
apikey = "your-api-key-here"
apiid = "your-api-id-here"

⚙️Использование
Запуск отдельных источников событий.

python3 BloodSOCer.py --mitre, -m
python3 BloodSOCer.py --sigma, -s
python3 BloodSOCer.py --art, -r

Комбинация нескольких операций.

python3 BloodSOCer.py --mitre --sigma --define-icons

Удалить все данные из базы.

python3 BloodSOCer.py --clear-db

#BloodSOCer #SOC #ThreatIntelligence #Python

➡️ Все наши каналы 💬Все наши чаты ⚡️ Для связи с менеджером

🐗 Snort 3 — современный IDS/IPS-движок для обнаружения и предотвращения атак

Snort 3 (Snort++) — это переработанная версия легендарного IDS/IPS-движка, используемого для анализа сетевого трафика и обнаружения атак в реальном времени. Проект развивает Cisco, а сам движок активно применяется как в корпоративных SOC, так и в лабораториях для анализа и эмуляции сетевых атак.

Snort 3 получил модульную архитектуру, Lua-конфигурацию и серьёзный прирост производительности по сравнению со Snort 2.x.

🧠 Основные возможности Snort 3
⏺️ Глубокий анализ трафика (Deep Packet Inspection) — детектирование атак на уровне L3–L7 с использованием сигнатур, протокольных декодеров и препроцессоров.
⏺️ Модульная архитектура — плагины можно включать/отключать, расширять и писать собственные инспекторы.
⏺️ Многопоточность — полноценная поддержка multithreading для высокой пропускной способности.
⏺️Lua-конфигурация — гибкая настройка через snort.lua вместо громоздкого snort.conf из 2-й версии.
⏺️IDS и IPS режимы — может работать как пассивный сенсор или как inline-IPS с блокировкой пакетов.
⏺️Совместимость с правилами Snort 2.x — можно использовать существующие rule-сеты (VRT, community rules и др.).


⛓️‍💥 Базовый сценарий использования
Запуск Snort в режиме IDS для анализа интерфейса:

snort -c snort.lua -i eth0

Проверка конфигурации перед запуском:

snort -c snort.lua -T

Анализ pcap-файла:

snort -c snort.lua -r traffic.pcap

Запуск в inline-режиме (IPS) через DAQ:

snort -Q --daq afpacket -i eth0 -c snort.lua

⬇️ Установка
🐧 Linux (из репозитория или сборка из исходников)

git clone https://github.com/snort3/snort3.git
cd snort3
export my_path=/path/to/snorty
./configure_cmake.sh --prefix=$my_path
cd build
make -j $(nproc) install

После установки — проверить версию:

snort -V

#ids #ips #networksecurity #soc #snort #tool

🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером

IntelMQ: Платформа для автоматизации сбора и обработки данных об угрозах

IntelMQ — это решение для команд IT-безопасности (CERT, CSIRT, SOC), предназначенное для автоматизации сбора и обработки потоков данных о безопасности (фидов угроз) с использованием системы очередей сообщений. Его основная цель — предоставить аналитикам простой способ сбора и обработки информации об угрозах, что значительно улучшает процессы реагирования на инциденты.

IntelMQ часто используется для:
- Автоматизированной обработки инцидентов
- Получения ситуационной осведомленности (Situational Awareness)
- Автоматической отправки уведомлений
- Сбора данных для других инструментов

⬇️Установка

pipx install intelmq

Теперь необходимо выполнить начальную настройку базы данных и создать структуру для работы IntelMQ.
1️⃣Инициализация базы данных (IntelMQ использует PostgreSQL для хранения конфигураций, очередей и, опционально, событий)

intelmq_psql_initdb

Эта команда создаст необходимые таблицы и роли в PostgreSQL.

2️⃣Настройка окружения

intelmqsetup

Эта команда создаст необходимые директории и файлы конфигурации, обычно в /etc/intelmq/ и /opt/intelmq/.

После установки вам становятся доступны ключевые команды.
▶️intelmqctl - главный инструмент для управления IntelMQ. С его помощью вы запускаете, останавливаете и перезапускаете ботов, проверяете их статус и управляете очередями.

#статус всех ботов
intelmqctl status
    
#запуск конкретного бота
intelmqctl start intelmq.bots.collectors.shadowserver.collector_reports_api
    
#остановить всех ботов
intelmqctl stop
    
#перезапустить всех ботов
intelmqctl restart

▶️intelmqdump - инструмент для работы с «дампами» (сообщениями, которые не удалось обработать и которые были помещены в карантин. Это ключевой элемент надежности IntelMQ, предотвращающий потерю данных)

#просмотреть все файлы дампов
intelmqdump list
   
#обработать конкретный дамп (например, для очереди my-queue)
intelmqdump /opt/intelmq/var/log/my-queue.dump

Функционал IntelMQ реализован через боты трех основных типов:
🔔Коллекторы (Collectors) - отвечают за получение данных из внешних источников
▶️intelmq.bots.collectors.http.collector_http (скачивает фиды по HTTP/HTTPS)
▶️intelmq.bots.collectors.mail.collector_mail_attach (получает данные из вложений электронной почты)
▶️intelmq.bots.collectors.shadowserver.collector_reports_api (собирает отчеты от Shadowserver Foundation)

🔔Парсеры (Parsers) - преобразуют сырые данные, полученные коллекторами, в унифицированный формат IntelMQ (словарь данных, соответствующий Harmonization)
▶️intelmq.bots.parsers.shadowserver.parser (парсит отчеты Shadowserver)
▶️intelmq.bots.parsers.json.parser (парсит данные в формате JSON)
▶️intelmq.bots.parsers.csv.parser (парсит данные в формате CSV)

🔔Эксперты (Experts) - обогащают, нормализуют, фильтруют или изменяют данные
▶️intelmq.bots.experts.asn_lookup.expert (добавляет информацию об автономной системе (ASN) для IP-адреса)
▶️intelmq.bots.experts.maxmind_geoip_expert (добавляет геолокационные данные по IP)
▶️intelmq.bots.experts.taxonomy.expert (классифицирует событие в соответствии с таксономией eCSIRT.net)

Рабочий процесс называется pipeline и описывается в конфигурационных файлах. Простейший pipeline может выглядеть так:
▶️intelmq.bots.collectors.http.collector_http загружает список подозрительных IP-адресов с публичного источника
▶️intelmq.bots.parsers.csv.parser преобразует этот список в стандартные события IntelMQ
▶️intelmq.bots.experts.asn_lookup.expert для каждого IP-адреса определяет номер AS
▶️Output (например, бот вывода в файл или базу данных) сохраняет обогащенные данные

Конфигурация такого pipeline задается в файлах /etc/intelmq/pipeline.conf и /etc/intelmq/runtime.conf, где для каждой очереди (например, shadowserver-queue) прописывается цепочка ботов.

#IntelMQ #CTI #CERT #CSIRT #SOC #tool #pentest

🔗 Все наши каналы 🔁 Все наши чаты 🪧 Для связи с менеджером