Conversión entre plataformas y sus pérdidas

2 tareas · 40 min · Principiante

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Convertir una regla Sigma a lenguajes propietarios (KQL, SPL, Lucene, ESQL) requiere mapear nombres genéricos (CommandLine, ParentImage) a los nombres reales del SIEM (process.command_line, ProcessCommandLine). En esa traducción pueden perderse matices: algunos backends no soportan expresiones regulares completas, colapsan la distinción entre mayúsculas y minúsculas o alteran la precedencia de operadores booleanos.

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¿Cuál es uno de los riesgos técnicos principales al transpilar automáticamente reglas Sigma a un SIEM específico?

Borrado automático de la telemetría histórica del endpoint en el momento de la conversión Obligación de pagar una penalización económica a la fundación del estándar de reglas Incompatibilidad que fuerza a apagar los agentes recolectores durante 24 horas Divergencias en la coincidencia de mayúsculas/minúsculas y pérdida de semántica en expresiones regulares no soportadas

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Fíjate en las limitaciones sintácticas y semánticas de cada backend de consulta.

Consulta en la tabla sigma_rules el valor de fp_rate_tested para la regla SIG-PROC-205.

Esta tarea se hace en el laboratorio

Una consola para consultar la base de datos, aquí en la página. No instalas nada y no puedes romper nada.

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¿Cuál es la tasa de falsos positivos (fp_rate_tested) probada para SIG-PROC-205?

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Observa la penúltima columna de la segunda fila de sigma_rules.

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Repositorio y Evaluador de Reglas de Detección · Sigma & YARA Catalog

Sigma Engine (pySigma) / YARA Rule Verifier

Tablas

sigma_rules

rule_id
title
status
level
target_logsource
fp_rate_tested
license

yara_signatures

signature_id
rule_name
scope
strings_count
performance_cost

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Consola de consultas v1.0 · build b77233

1 Transpilación con pySigma y mapeos de campos

2 Tasa de falsos positivos probada para Certutil Lab

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