内网域安全入侵感知系统watchAD

一、前言介绍

    WatchAD收集所有域控上的事件日志和kerberos流量，通过特征匹配、Kerberos协议分析、历史行为、敏感操作和蜜罐账户等方式来检测各种已知与未知威胁，功能覆盖了大部分目前的常见内网域渗透手法。该项目在360内部上线运行半年有余，发现多起威胁活动，取得了较好的效果。现决定开源系统中基于事件日志的检测部分。

目前支持的具体检测功能如下：

• 信息探测：使用SAMR查询敏感用户组、使用SAMR查询敏感用户、蜜罐账户的活动、PsLoggedOn信息收集
• 凭证盗取：Kerberoasting （流量）、AS-REP Roasting、远程Dump域控密码
• 横向移动：账户爆破、显式凭据远程登录、目标域控的远程代码执行、未知文件共享名、Kerberos票据加密方式降级（流量）、异常的Kerberos票据请求（流量）
• 权限提升：ACL修改、MS17-010攻击检测、新增组策略监控、NTLM 中继检测、基于资源的约束委派权限授予检测、攻击打印机服务 SpoolSample、未知权限提升、MS14-068攻击检测（流量）、Kerberos约束委派滥用（流量）
• 权限维持：AdminSDHolder对象修改、DCShadow攻击检测、DSRM密码重置、组策略委派权限授予检测、Kerberos约束委派权限授予检测、敏感用户组修改、域控新增系统服务、域控新增计划任务、SIDHistory属性修改、万能钥匙-主动检测、万能钥匙-被动检测（流量）、黄金票据（流量）
• 防御绕过：事件日志清空、事件日志服务被关闭

项目架构简图：

 

二、部署服务器端watachAD

本次在测试环境中部署，准备了一台centos7 部署服务器端watchAD,另一台centos7部署前端watchAD-web。

1.更新centos7系统（前提已添加yum源，国内建议用阿里云源）

[root@guest yum.repos.d]# yum -y update

2.安装net-tools网络工具

[root@guest yum.repos.d]# yum install net-tools

3.安装git命令工具

[root@guest opt]# yum install git -y

4.从github下载watachAD服务器端源码

[root@guest opt]# git clone https://github.com/0Kee-Team/WatchAD.git

5.进入WatchAD目录

[root@guest opt]# cd WatchAD/

6.由于该项目需要python3环境运行，需要安装python3以及pip3

[root@guest WatchAD]# yum install -y python36  #安装python3.6

[root@guest WatchAD]# yum -y install epel-release  #添加源

[root@guest WatchAD]# yum install -y python36-setuptools  #安装python tools插件

[root@guest WatchAD]# yum install -y python36-pip  #安装pip3

8.安装项目所需要的python包

[root@guest WatchAD]# pip3 install -r requirements.txt  

9.安装docker

[root@guest WatchAD]# yum -y install docker     #使用yum安装dokcer

systemctl start docker.service  #启动dokcer
systemctl enable docker.service  #设置为开机自启动

10.安装docker-compose

 [root@guest WatchAD]# curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.23.2/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose       # 下载docker-compose
 [root@guest WatchAD]#chmod +x /usr/local/bin/docker-compose    # 添加可执行权限 
 [root@guest WatchAD]#docker-compose --versio                # 查看docker-compose版本

11.本地单机一建安全watchAD测试环境

WatchAD需要的数据存储依赖较多，这里推荐使用项目中已经配置好的Docker一键启动脚本.(测试环境可以使用dokcer一建安装，正式环境需要每台服务单独安装）

[root@guest WatchAD]#docker-compose up                   
#将在本地启动 rabbitmq、logstash、elasticsearch、redis、mongo服务，测试环境最好修改下dokcer-comse的docker-compose.yaml配置文件中所涉及到默认的用户名和密码
#生产环境部署：WatchAD依赖了rabbitmq、logstash、elasticsearch、redis和mongo，如果你想使用现有的存储服务和MQ等，请直接修改 {project_home}/settings/database_config.py 配置信息，数据管道Logstash的配置可参考 {project_home}/settings/logstash/logstash.conf ，实际的配置需要根据你的架构环境更改。

注意：

1.执行以上操作时，需要先打开一命令窗口，运行docker-compose up，把基础数据库环境运行起来，好观察输入日志。如果后期服务稳定了，可以执行docker-compose up -d后台运行。

2.使用docker启动的环境只能用于临时测试，单机可能无法承担较大的数据量。如果需要线上部署，请修改配置{project_home}/settings/database_config.py将各个服务地址替换为你的实际内网服务地址。

三、部署客服端watchAD agnet

1.客服端开启策略审核(域控制器上配置）

我们的分析基础是所有域控的所有事件日志，所以首先需要打开域控上的安全审核选项，让域控记录所有类型的事件日志。这里以 windows server 2008为例，在 本地安全策略 -> 安全设置 -> 本地策略 -> 审核策略，打开所有审核选项：

2.安装agnet  winlogbeat

首先，打开我们提供的配置文件 {project_home}/settings/winlogbeat/winlogbeat.yml ，修改output.logstash 的 hosts字段值为你所安装的LogstashIP和端口（默认5044）

[root@guest winlogbeat]# vi  /opt/WatchAD/settings/winlogbeat/winlogbeat.yml   #修改hosts字段中的ip地址

winlogbeat.event_logs:
  - name: Security
  ignore_older: 1h

output.logstash:
  hosts: ["本地IP地址:5044"]

3.安装和配置winlogbeat(在域控主机上安装）

前往下载对应版本的winlogbeat，建议版本为6.2，其它版本的字段可能有变动，存在不兼容的可能性。WatchAD要求下载6.2版本，其下载地址为：https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/winlogbeat/winlogbeat-6.2.0-windows-x86_64.zip，

解压之后，使用刚才修改的配置文件 winlogbeat.yml 替换掉原本默认的配置文件 winlogbeat.yml.

接下来按照官网的教程正常安装即可(https://www.elastic.co/guide/en/beats/winlogbeat/current/winlogbeat-installation.html)。

    (1).把下载的winlogbeat 6.2压缩包，解压到中C:Program Files

    (2).将winlogbeat-<version>目录重命名为Winlogbeat

    (3).打开安装目录下Winlogbeat目录下的winlogbeat.yml文件，把内容都删除了，然后复制测试服务器上项目watchAD下winlogbat.yml文件覆盖该文件目录下。

    (4).以管理员身份打开PowerShell提示符（右键单击PowerShell图标，然后选择“以管理员身份运行”）

    (5).在PowerShell提示符下，运行以下命令以安装服务

   PS C:UsersAdministrator> cd  "C:Program FilesWinlogbeat"
   PS C:Program FilesWinlogbeat> .install-service-winlogbeat.ps1

  (6).如果在系统上禁用了脚本执行，则需要为当前会话设置执行策略以允许脚本运行。例如：

 

   set-executionpolicy remotesigned   

 

注意:事件日志并不会在各个域控之间同步，所以我们必须收集所有域控的所有事件日志，否则会产生误报和漏报。

四、初始化watchAD引擎

1.wachchAD的帮助命令：

Usage:  WatchAD.py <options> [settings]

Options:
  -h, --help            显示帮助信息
  --install             执行WatchAD初始化安装，在次之前请确保已完整环境安装和配置。
  -d DOMAIN, --domain=DOMAIN
                        A FQDN domain name of detection.AD服务器的域名
  -s SERVER, --ldap-server=SERVER
                        Server address for LDAP search. e.g: dc01.corp.com，服务器地址，如果域名解析了，可以域名，其实就是AD的全称主机名
  -u USERNAME, --domain-user=USERNAME
                        Username for LDAP search. e.g: CORPpeter，连接AD的账户，格式：域名\账户或者 域名账号 
  -p PASSWORD, --domain-passwd=PASSWORD   
                        Password for LDAP search.管理员密码
  --check               检查各个数据库连接状态、消息队列状态
  --start               启动检测引擎
  --restart             重启检测引擎
  --stop                停止引擎 （删除现有消息队列，防止数据量过大造成积压）
  --status              查看当前引擎状态

2.进行初始化安装

python3 WatchAD.py --install -d bks.com  -s dc.bks.com  -u bksadministrator  -p *********

正常初始化安装成功WatchAD，需要满足以下要求：

 (1).所有存储相关的依赖都正确安装和配置

 (2).能够访问安装时指定的LDAP Server

 (3).supervisor正确安装可使用

 (4).正确安装python3.6，且存在 /usr/bin/python3 软连接

3.启动watchAD

python3 WatchAD.py --start

完成之后，会使用supervisor对python进程进行托管，WatchAD的命令行只是对supervisor的命令进行了一个简单封装，引擎的启动关闭本质上是supervisor任务的启动关闭。

五、部署Web监控端服务WatchAD-web

1.下载WatchAD-Web源码

[root@guest opt]# git clone https://github.com/0Kee-Team/WatchAD-Web.git

2.修改配置

修改连接数据库的配置：修改 WatchAD-web/Server/config/database_config.py文件中的数据库配置与WatchAD一致;

修改前端页面配置：把WatchAD-Web/frontend/.env.production`和`WatchAD-Web/frontend/.env.development此文件中的127.0.0.1改为WatchAD-Web所在服务器的IP。我的WatchAD和WatchAD-Web搭建在一个服务器了，所以IP一样。

3.进行编译

进到下载WatchAD-Web目录，执行：docker-compose build，如果上一步的配置有修改或者代码有变动，需要重新执行此命令，下一步的docker-compose up才会对其修改生效

4.进行安装 

执行命令：

docker-compose up -d

启动后，就可以访问WatchAD-Web前端页面了，地址：http://服务器ip/activity_timeline.html

六、自定义修改

1.项目结构说明

WatchAD  		    根目录
├─libs                      引用的部分外部库
├─models                    封装的数据对象
├─modules                   主模块目录
│  ├─alert        	    告警处理的相关代码
│  ├─detect        	    威胁检测代码
│  │  ├─event_log           基于事件日志的检测代码
│  │  │  ├─ ... ...         分类的检测代码
│  │  │  └─record           用于记录域内实体的各种活动，不告警
│  │  └─traffic_kerberos    基于kerberos流量的检测代码（本次不开源，移除）
│  └─record_handle          分析时用到的其它信息操作文件
├─scripts                   安装、定时任务等用到的脚本
├─settings                  各种配置文件，获取配置信息的操作文件
├─tools                     工具函数
├─start.py                  检测引擎启动入口代码
├─WatchAD.py                项目主程序入口代码，可进行安装、启动、停止等操作
└─supervisor.conf           supervisor的配置文件，WatchAD使用它托管进程

2.自定义开发检测模块

WatchAD支持自定义编写添加检测模块，下面用 敏感用户组修改 作为示例来讲解如何编写自定义模块。

(1).新建文件

在目录 {project_home}/modules/detect/event_log下，按照威胁分类为了六个目录，record目录是用于记录域内实体的相关活动，和告警无关，暂时不用关注。

我们根据当前威胁类别，敏感用户组修改一般用于权限维持添加控制的账户，所以我们在 {project_home}/modules/detect/event_log/persistence目录下新建文件 ModifySensitiveGroup.py。

(2). 创建检测类

新建了文件之后，首先我们定义一下当前模块需要分析的事件日志ID列表、威胁类别代号、标题 和 简要描述模板。通过测试环境本地复现以及查阅相关文档 ，我们知道往安全组中添加用户会触发 4728、4732、4756三种事件，分别对应不同的范围。威胁类别代号和现有的不重复，且按照分类来定义，比如权限维持是以5开头。简要描述模板用于大致说明威胁活动的情况，其中用[]包裹起来的字段名对应后面的告警内容字段，在Web平台显示时会自动替换。

EVENT_ID = [4728, 4732, 4756]

ALERT_CODE = "506"
TITLE = "Modification of sensitive groups"
DESC_TEMPLATE = "来自于 [source_ip]([source_workstation]) 使用身份 [source_user_name] 将目标用户 [target_user_name] 添加到了敏感组 [group_name] 中。"

接下来引入DetectBase类，并创建一个和文件名相同的类，继承DetectBase，实现 _generate_alert_doc 和 _get_level 方法。

from settings.config import main_config
from models.Log import Log
from modules.detect.DetectBase import DetectBase, HIGH_LEVEL
from tools.common.common import get_cn_from_dn

EVENT_ID = [4728, 4732, 4756]

ALERT_CODE = "506"
TITLE = "Modification of sensitive groups"
DESC_TEMPLATE = "来自于 [source_ip]([source_workstation]) 使用身份 [source_user_name] 将目标用户 [target_user_name] 添加到了敏感组 [group_name] 中。"


class ModifySensitiveGroup(DetectBase):
    def __init__(self):
        super().__init__(code=ALERT_CODE, title=TITLE, desc=DESC_TEMPLATE)

    def run(self, log: Log):
        # 初始化检测模块，必需
        self.init(log=log)

        group_name = log.target_info.user_name
        
        # 动态配置的敏感组列表
        sensitive_groups = list(map(lambda x: x["name"], main_config.sensitive_groups))
        # 如果修改的组存在于敏感组中，则告警
        if group_name in sensitive_groups:
            return self._generate_alert_doc()

    def _generate_alert_doc(self, **kwargs) -> dict:
        # 通过登录名和登录ID查找登录时的IP
        source_ip = self._get_source_ip_by_logon_id(self.log.subject_info.logon_id,
                                                    self.log.subject_info.full_user_name)
        form_data = {
            # 建议必填字段内容
            "source_ip": source_ip,
            "source_workstation": self._get_workstation_by_source_ip(source_ip),
            "source_user_name": self.log.subject_info.user_name,
            "group_name": self.log.target_info.user_name,
            "target_user_name": get_cn_from_dn(self.log.event_data["MemberName"]),
            # 以下字段内容可选
            ... ...
        }
        doc = self._get_base_doc(
            level=self._get_level(),
            # 根据威胁活动代号和来源用户名唯一确定一个告警
            unique_id=self._get_unique_id(self.code, self.log.subject_info.user_name),
            form_data=form_data
        )
        return doc

    def _get_level(self) -> str:
        # 返回危害等级高
        return HIGH_LEVE

简单解释一下上面的代码:

• models.Log ：这是引擎简单封装的日志对象，将字典对象变成对象属性来访问，减少拼写错误，具体可查看Log类的代码内容。
• _get_level：顾名思义是返回当前威胁活动的危害等级，_generate_alert_doc 是返回告警内容的文档。
• _generate_alert_doc的内容比较固定：
  
  • form_data ：用于自定义保存当前威胁活动的相关信息，比如 来源IP（source_ip），来源主机名（source_workstation），来源用户名（source_user_name），目标用户名（target_user_name）等等，根据每种威胁活动会有区别，但表达相同含义的字段名必须一致，比如你不能填来源用户名的字段名为：source_user。但有一些内容是必填的，可以通过以下思路去决定填写哪些字段：”哪个来源IP和主机，谁，做了什么，目标是谁。“，具体可参考其它检测模块的写法。
  • unique_id： 用于合并重复的告警，一般是威胁活动代号 + 来源用户名或来源IP
  • level： 危害等级
• run： 运行的主入口，参数log是当前需要分析日志，因为我们指定了 4728, 4732, 4756三种日志，所以这里出现的日志也只会有这三种类型。
  
  • self.init(log=log)：这行代码必须在该函数最开始的地方，用于初始化当前的检测模块环境，每一个新的日志，都会重新运行一遍run函数。
  • 返回值：如果没有任何异常，返回空即可。如果发现了威胁，返回 self._generate_alert_doc()告警文档，引擎会自动执行接下来的入库合并等操作。