Criando conectores customizados no Sentinel

O workbook agora tornado publico (ate a data que escreve em public preview) eu testei quando esteve a dois meses em Private Preview.

Este workbook permite que você crie conectores para dados que não são padronizados e consequentemente não aparecem no painel de dados do Sentinel, apesar que é possível criar regras de anomalias e hunting a partir de DCRs (Data Collection Rules) do Azure Monitor.

Vantagens de Coletores Customizados

Alem da característica visual no Sentinel de ver o seu coletor e estatísticas, você terá uma integração com APIs externas.

Essa integração permitira que de forma simples você capture dados de fontes externas como produtos PaaS e SaaS de terceiros.

O Workbook

O workbook não é tão simples a ponto de ser utilizado por um profissional que não conheça bem o Azure Monitor e conceitos de log (JSON, CSV, Endpoint, API URL/Autenthication, etc). Mas para quem já utiliza hoje DCRs e captura dados no Log Analytics, ele será mais simples.

Após baixar o workbook pelo Content, verá que ele permite indicar a subscrição, log analytics, endpoint e definir visualmente as características do dado que deseja coletar:

Referencia

Create Codeless Connectors with the Codeless Connector Builder (Preview) - Microsoft Community Hub

Protegendo o log do WAF contra vazamentos e exfiltração de dados

Pode parecer uma proteção desnecessária, mas proteger o log do WAF é um item importante na preservação de dados pessoas (PII) ou mesmo corporativos de seus clientes e parceiros.

Cenário

Como seu site precisa receber dados de login (sejam clientes, parceiros ou fornecedores) nas chamadas POST ou JSON com nome de usuário e senha, você poderá ter um vazamento caso o log caia em mãos de um agente malicioso que pode ser um funcionário ou externo.

Um exemplo que tive a alguns anos atras foi em um sistema de consulta de crédito integrado a parceiros de cadastro como SERASA e Associações Comerciais. O log de erros do sistema guardava em formato plain text no banco de dados os chamados com erros para que os desenvolvedores e o SAC pudessem encontrar erros no retorno de consultas.
Porém, nesse log muitas vezes o problema era erro na senha e nome de usuário enviados e com isso bastaria usar a lógica para deduzir que o usuário escreveu uma letra ou digito a mais ou diferente para conseguir saber sua senha.
E pior ainda, no log completo do serviço de autenticação era possível ver no GET os dados enviados para o cliente. Ou seja, se um parceiro consultar o meu CPF ou de alguém que me interesse, eu poderia procurar no log o retorno que foi enviado a performance nos serviços de crédito desta pessoa sem que isso fosse logado em qualquer lugar já que acessei diretamente o log.

Agora no Azure podemos deixar isso no passado, uma vez que não precisamos mais guardar logs programáticos já que ele armazena tudo no Log Analytics. Mas ainda temos um log onde qualquer operador de segurança pode usar um KQL e ver os dados, até mesmo utilizar um usuário valido para consultar dados no sistema.

Solução

Na época que notamos este problema a solução teve que ser manual, remover programaticamente nas funções a gravação de log para usuário e senha, além de mascarar CPF e CNPJ. Mas obviamente este não era uma solução definitiva, já que o log do WAF e do IIS ainda guardariam os dados brutos.

Agora no Azure WAF é possível criar regras de mascaramento para o log, ou seja, poderei identificar os dados no JSON e no POST que preciso proteger e proibir que sejam usados em consultas KQL.

Configuração

Nas propriedades da política do WAF use o menu "Sensitive Data" para acessar o log scrubbing como a minha configuração abaixo:

Em meu exemplo utilizei os parâmetros e variáveis que são utilizadas pelos meus desenvolvedores para identificar usuário, senha, número de contrato e ID do cliente. Aqui poderia acrescentar CPF, CNPJ ou outros documentos que sejam argumentos recebidos e enviados.

Abaixo temos a lista de tipos de variáveis que podem ser mascaradas atualmente:

Com exceção do IP Address todos os outros tipos permitem a opção "Equal" e "Equal any" onde a primeira permite indicar uma informação nomeada e a segunda mascara qualquer que seja o conteudo no item selecionado. No caso do "Equal any" é importante lembrar que ele irá criptografar todas as variaveis daquele formato, o que pode ser ruim para debug futuro.

Referência

A Microsoft já liberou a documentação do recurso no Learn, para isso utilize o anuncio Azure WAF – Masking Sensitive Data - Microsoft Community Hub

Utilizando o Log Analytics do Application Insights para detectar anomalias em Web Apps

Em um post passado abordei o uso do Log do Application Insigths para visualizar ataques e anomalias Marcelo Sincic | Utilizando o Azure Application Insigths na Analise de Vulnerabilidades

Porem, vi a necessidade de complementar para alguns que me pediram para integrar as consultas com logs do MCAS, Defender e outros.

Partindo do principio que em todas as ferramentas utilizaremos KQL (Kusto Query Language) o primeiro passo é escrever o comando para isso e trazer o log como a imagem abaixo:

Captura de tela 2023-07-17 103348

Na consulta acima é possivel trazer os dados que estão no dashboard do artigo anterior, porem por estar escrito em KQL poderá customizar as colunas, formatos e filtra o que melhor lhe interessa.

Por exemplo, poderá alerar a consulta original para trazer os IPs por paises que mais consultaram as páginas de seu site para detectar origens que deseja filtrar e barrar no firewall:

AppRequests
    | where TimeGenerated > ago(1d)
    | where Success == False
    | summarize count() by ClientIP, ClientCountryOrRegion

Captura de tela 2023-07-17 104320

Outro exemplo é filtrar as requisições que tentaram baixar arquivos compactados diretamente de seu site, como o exemplo abaixo:

AppRequests
    | where TimeGenerated > ago(1d)
    | where Success == False
    | where Url contains "zip" or Url contains "rar"
    | project ClientCountryOrRegion, ClientStateOrProvince, ClientCity, ClientIP, Url

Captura de tela 2023-07-17 104909

Um terceiro exemplo é eu conseguir identificar as tentativas de SQL Injection a partir dos comandos básicos utilizados para esse tipo de exploração de vulnerabilidade:

AppRequests
    | where TimeGenerated > ago(1d)
    | where Success == False
    | where Url contains "select" or Url contains "union"
    | project Url, ClientCountryOrRegion, ClientStateOrProvince, ClientCity, ClientIP

Captura de tela 2023-07-17 105200

Conclusão

Com o uso dos logs armazenados de sua aplicação será possivel visualizar os principais ataques e como se defender melhorando sua aplicação e ter um monitoramento de atividades.