利用RITA检测beacon通信
本文主要介绍其分析器的工作原理，并借助 Python 代码逐步还原该算法
为方便阅读，以下涉及到的变量均参照源码搬运而来，读者可跳转至该项目后自行作对比分析
该算法对同源-目的IP间的通信，进行分数计算得到 score，其值分布为 0~1 之间，趋近 1 则疑似 beacon 通信行为
具体计算过程大致上可以分为两部分，根据通信间隔和数据包大小的特征，分别计算出 tsScore 和 dsScore，最后取均值得到 score
其中，tsScore 和 dsScore 的计算过程相似，下面开始针对各个部分做具体分析
tsScore 的计算又细分为三个部分：tsSkewScore、tsMadmScore、tsConnCountScore
该值的计算原理在源码中的注释部分也有所解释，即：理想的 beacon 通信行为应该 具有通信间隔和数据大小呈现对称分布的特征
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意思也很好理解，以 CobalStrike 默认的 beacon 配置为例，其通信行为如下图所示：
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CS 默认回连的间隔时间为 60 秒，即使加上抖动(jitter)，理论上仍然会呈现出高度对称的分布特征，其数据包大小亦如是
所谓的偏度系数，适用于描述曲线形状的对称性，其值在 1 到 -1 之间，分别代表着正偏斜或负偏斜，参照下图
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具体计算时需要对数据集按大小顺序作四等分，在三个分位点依次取值：tsLow，tsMid，tsHigh
Python 示例代码：
# 根据时间戳计算通信间隔
http_df['deltas'] = http_df[timestamp].apply(lambda x: pd.Series(x).diff().dt.seconds.dropna().tolist())
# 以通信间隔为数据集，计算各分位点处数值
http_df['tsLow'] = http_df['deltas'].apply(lambda x: np.percentile(np.array(x), 25))
http_df['tsMid'] = http_df['deltas'].apply(lambda x: np.percentile(np.array(x), 50))
http_df['tsHigh'] = http_df['deltas'].apply(lambda x: np.percentile(np.array(x), 75))
# 根据公式：Bowley Skewness = (Q1 + Q3 – 2Q2) / (Q3 – Q1)，计算分母和分子
http_df['tsBowleyNum'] = http_df['tsLow'] + http_df['tsHigh'] - 2*http_df['tsMid']
http_df['tsBowleyDen'] = http_df['tsHigh'] - http_df['tsLow']
# 如果分母为 0，Q2 = Q1 或 Q2 = Q3，则计算结果不可靠，tsSkew 取 0
http_df['tsSkew'] = http_df[['tsLow','tsMid','tsHigh','tsBowleyNum','tsBowleyDen']].apply(
lambda x: x['tsBowleyNum'] / x['tsBowleyDen'] if x['tsBowleyDen'] != 0 and x['tsMid'] != x['tsLow'] and x['tsMid'] != x['tsHigh'] else 0.0, axis=1
)
最后根据 tsSkew 算出：tsSkewScore = 1 - abs(tsSkew)
这一段计算的前提为：理想的 beacon 通信行为在其通信间隔的中位数周围应该具有很低的分散度
该特征可以用 MADM（Median Absolute Deviation about the Median）来度量
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具体计算过程也比较简单，在 Python 中我们用一行代码就能搞定
http_df['tsMadm'] = http_df['deltas'].apply(lambda x: np.median(np.absolute(np.array(x) - np.median(np.array(x)))))
得到 tsMadm 和 dsMadm 后，设定 30秒 和 32字节 作为阈值，超出则分数计为 0
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因为这里的分散度越低越好，由此可以计算出 tsMadmScore 和 dsMadmScore，以下是 Python 示例代码：
http_df['tsMadmScore'] = 1.0 - http_df['tsMadm'] / 30.0
http_df['tsMadmScore'] = http_df['tsMadmScore'].apply(lambda x: 0 if x < 0 else x)
http_df['dsMadmScore'] = 1.0 - http_df['tsMadm'] / 32.0
http_df['dsMadmScore'] = http_df['dsMadmScore'].apply(lambda x: 0 if x < 0 else x)
跟上面的 SkewScore 和 MadmScore 不同，这一部分在 tsScore 和 dsScore 中的计算有所区别
在行为特征上，beacon 通信时往往具有较高的连接数，tsConnCountScore 正是用来度量这一点的
利用通信的持续时间和连接次数计算得到：tsConnCountScore = ConnectionCount / (tsConnDiv / 10.0)
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其中，ConnectionCount 代表通信次数，tsConnDiv 由通信起止时间除以固定的连接频率得来，此处该值取为 10 秒
最后得分如果大于1，则向下舍入取1，因为连接得越频繁，越有可能是 beacon 通信
综上，计算 tsScore = (tsSkewScore + tsMADMScore + tsConnCountScore) / 3.0
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数据大小的分散度(dsSkewScore)和 MADM(dsMADMScore) 的算法不变，前文已经有所解释
主要区别在于，计算 dsMADMScore 时数据大小的 MADM 以 32 字节作为阈值，数据包超出该大小则得分为 0
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另外，由于 beacon 通常都是较小的数据包，这里采用 dsSmallnessScore 作为衡量指标
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其含义为，如果数据包大小的众数(Mode)超过 65 Kb，则得分为 0
Python 示例代码如下：
# 计算数据包大小差值
http_df['size_deltas'] = http_df[data_size].apply(lambda x: pd.Series(x).diff().dropna().tolist())
# 计算 dsSkew
http_df['dsLow'] = http_df['size_deltas'].apply(lambda x: np.percentile(np.array(x), 25))
http_df['dsMid'] = http_df['size_deltas'].apply(lambda x: np.percentile(np.array(x), 50))
http_df['dsHigh'] = http_df['size_deltas'].apply(lambda x: np.percentile(np.array(x), 75))
http_df['dsBowleyNum'] = http_df['dsLow'] + http_df['dsHigh'] - 2*http_df['dsMid']
http_df['dsBowleyDen'] = http_df['dsHigh'] - http_df['dsLow']
http_df['dsSkew'] = http_df[['dsLow','dsMid','dsHigh','dsBowleyNum','dsBowleyDen']].apply(
lambda x: x['dsBowleyNum'] / x['dsBowleyDen'] if x['dsBowleyDen'] != 0 and x['dsMid'] != x['dsLow'] and x['dsMid'] != x['dsHigh'] else 0.0, axis=1
)
# 计算 dsSkewScore
http_df['dsSkewScore'] = 1.0 - abs(http_df['dsSkew'])
# 计算 dsMadmScore
http_df['dsMadm'] = http_df['size_deltas'].apply(lambda x: np.median(np.absolute(np.array(x) - np.median(np.array(x)))))
http_df['dsMadmScore'] = 1.0 - http_df['dsMadm'] / 32.0
http_df['dsMadmScore'] = http_df['dsMadmScore'].apply(lambda x: 0 if x < 0 else x)
# 计算 dsSmallnessScore
http_df['dsSmallnessScore'] = http_df[data_size].apply(lambda x: 1- (np.argmax(np.bincount(x)) / 65535))
http_df['dsSmallnessScore'] = http_df['dsSmallnessScore'].apply(lambda x: 0 if x < 0 else x)
最后得到，dsScore = (dsSkewScore + dsMADMScore + dsSmallnessScore) / 3.0
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最后得分如下：
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当然，这里只是为了验证该算法基本逻辑的正确性，数据样本太小，并不能说明其实际使用效果，切勿直接用作检测告警
它的目的是帮助我们提高威胁狩猎的效率，搭配其它工具和方法一起使用才是正确的姿势
例如可以将其输出作为我们检测规则的输入，或者结合威胁情报食用，进行二次确认
另外，不要忘了对输入数据做好预处理和清洗工作，比如聚焦特定协议，判断内外网IP，过滤白名单主机等等，这会大幅提高分析效率和检测效果
当然，算法本身还有很大的优化空间，尤其对计算过程中涉及到的一些常量，我也有不少的疑问
- 1.通信间隔的 MADM 大于 30 秒时，则 tsMADMScore 分数为 0
- 2.数据大小的 MADM 超过 32 字节时，则 dsMADMScore分数为 0
如果一个 beacon 的通信间隔为 10 分钟，抖动(jitter)为 20%，其 MADM 会超过 30s
这种情况下算出的 tsMadmScore 为 0，进而会降低总得分，导致漏报