Введение в Wazuh LLM: Зачем нужна специализация в анализе безопасности
В мире кибербезопасности специалисты SOC ежедневно сталкиваются с огромным потоком событий безопасности. Анализ каждого алерта требует глубоких знаний, опыта и времени. Именно поэтому я создал специализированную языковую модель, которая может помочь аналитикам безопасности в их повседневной работе.
Представляю Wazuh LLM — fine-tuned версию Llama 3.1 8B, специально обученную для анализа событий безопасности Wazuh. Эта модель находится в бета-тестировании и доступна через Ollama под именем OpenNix/wazuh-llama-3.1-8B-v1.
Зачем нужна специализированная модель для Wazuh?
Стандартные языковые модели, такие как GPT или базовая Llama, обладают широкими знаниями, но не специализируются на конкретных задачах. Когда речь идет об анализе событий безопасности, требуется:
Если вы уже используете Wazuh с Ollama, возможно вам будет полезно наше предыдущее руководство: Интеграция Wazuh с Ollama: Часть 1.
Глубокое понимание Wazuh: Модель должна знать структуру событий, правила, уровни серьезности и контекст работы Wazuh как SIEM-системы.
Знание MITRE ATT&CK: Способность сопоставлять события с тактиками и техниками фреймворка MITRE ATT&CK критически важна для понимания цепочек атак.
Практические рекомендации: Недостаточно просто описать проблему — модель должна предлагать конкретные действия по реагированию на инциденты.
Оценка рисков: Модель должна уметь оценивать серьезность угроз и приоритизировать реагирование.
Именно эти требования легли в основу процесса fine-tuning модели Llama 3.1 8B для создания Wazuh LLM.
Ключевые возможности: AI-анализ событий безопасности
Wazuh LLM предоставляет структурированный анализ событий безопасности, включающий:
Определение уровня правила: Автоматическая классификация серьезности события от низкого до критического уровня.
Идентификация типа события: Определение категории инцидента — от попыток брутфорса до обнаружения руткитов.
Детальное обоснование: Подробное объяснение, почему данное событие представляет угрозу и какой механизм атаки может быть использован.
Оценка рисков: Анализ потенциального воздействия на систему с учетом контекста и возможных последствий.
Рекомендации по действиям: Конкретные шаги для реагирования на инцидент, включая технические меры и процедуры расследования.
Рекомендации по расследованию: Советы по дальнейшему анализу инцидента и поиску индикаторов компрометации.
Сопоставление с MITRE ATT&CK: Автоматическая привязка событий к тактикам и техникам из фреймворка MITRE ATT&CK.
Многоязычность: Поддержка анализа на английском, русском и других языках, что делает модель полезной для международных команд безопасности.
Практические примеры анализа безопасности
Давайте рассмотрим несколько практических примеров использования Wazuh LLM.
Пример 1: Анализ попытки SSH-подключения
Запрос к модели на английском:
ollama run OpenNix/wazuh-llama-3.1-8B-v1 "Analyze this Wazuh alert: SSH login from 192.168.1.100 to root account"
Ответ модели:
Rule Level: 12 - High importance event
Event Type: Unauthorized SSH Login
Detailed Reasoning: There has been an unauthorized SSH login attempt from the IP address 192.168.1.100 to the system's root account. This is a high priority event as it indicates potential compromise of the system.
Risk Assessment: Medium to High Risk - An unauthorized SSH login attempt to the root account may indicate successful exploitation of a vulnerability, brute force attack, or other malicious activity. If left unchecked, this could lead to data breaches, system compromise, service disruption, and other security incidents.
Recommended Actions: Block the source IP 192.168.1.100 at the firewall level, change the root password, review system logs for further indicators of compromise, and run a full system scan with an antivirus program.
Investigation Guidance: Review SSH login history for suspicious activity, check for any successful logins from the same source IP, review system configuration for security vulnerabilities, and monitor system performance for signs of compromise.
MITRE ATT&CK: T1078 - Valid Accounts (possible)
Пример 2: Анализ обнаружения вредоносного ПО
Запрос с JSON-структурой события:
ollama run OpenNix/wazuh-llama-3.1-8B-v1 '{
"timestamp": "2025-01-15T14:00:00Z",
"agent": {"id": "000", "name": "malware_detection-00", "ip": "10.0.0.100"},
"rule": {
"id": "600",
"level": 13,
"description": "Rootkit detected in system",
"groups": ["rootkit", "malware", "attack"],
"category": "malware_detection",
"mitre": {"id": ["T1014"], "tactic": ["Defense Evasion"]}
},
"data": {
"severity": "high",
"file": "/tmp/malware_0.exe",
"malware_name": "Trojan.Generic",
"action": "quarantined",
"scanner": "ClamAV"
},
"location": "/var/log/malware_detection/security.log"
}'
Ответ модели:
Rule Level: 13 - Unusual error
Event Type: Rootkit Detection
Detailed Reasoning: Rule 600 triggered due to detection of rootkit in system. This indicates potential for malicious activity and requires investigation.
Risk Assessment: Medium risk - Rootkits can indicate presence of other malware, compromise system integrity, and provide backdoor access for attackers.
Recommended Actions: Quarantine the detected file (/tmp/malware_0.exe) and notify incident response team. Review system logs for any suspicious activity. Run full system scan with anti-malware software to ensure thorough cleaning.
Investigation Guidance: Document event details, review system configuration for vulnerabilities, check for signs of lateral movement, and report findings to incident response team.
MITRE ATT&CK: T1014 (Rootkit)
Пример 3: Брутфорс-атака (запрос на русском)
ollama run OpenNix/wazuh-llama-3.1-8B-v1 "Я в логах вижу 100500 попыток подключения по ssh, что мне делать?"
Ответ модели на русском:
Rule Level: 12 - High importance event
Event Type: Brute Force Attack
Detailed Reasoning: Слишком частые попытки подключений по SSH могут свидетельствовать о попытке brute force атаки на систему. Это когда злоумышленник пытается угадать пароль пользователя, используя различные комбинации символов.
Risk Assessment: Риск высокий, поскольку если атакующий успеет угадать пароль, он сможет получить доступ к системе и причинить вред.
Recommended Actions: Нужно увеличить сложность паролей пользователей, включив требования для паролей, такие как наличие большого количества символов и цифр. Кроме того, нужно активировать двухфакторную аутентификацию (2FA) для дополнительной защиты. Система администратор должен также рассмотреть блокировку IP адресов, от которых приходят атакующие запросы.
Investigation Guidance: Нужно проверить логи системы на предмет других атак и проверить пароли пользователей на предмет их безопасности. Следует также определить источник атаки и сообщить об этом в соответствующие органы.
MITRE ATT&CK: T1110 - Brute Force
Пример 4: Многоязычность (финский язык)
ollama run OpenNix/wazuh-llama-3.1-8B-v1 "Lokitiedoissa näkyy 100 500 SSH-yhteysyritystä. Mitä minun pitäisi tehdä?"
Ответ на финском языке:
Rule Level: 14 - High importance security event
Event Type: Brute Force Attack
Detailed Reasoning: Lokitiedot paljastavat epätavalta suuren määrän yrityksiä luoda SSH-yhteys, mikä viittaa brute force -hyökkäykseen.
Risk Assessment: Brute force -hyökkäykset voivat johtaa salauksen rikkomiseen ja tietokonetta käyttävän käyttäjän tietojen vahingoittamiseen.
Recommended Actions: Käynnistä nopeasti vastatoimenpiteet estääksesi lisättyjä yrityksiä. Tarkista salauksen turvallisuus ja vahvista sitä tarvittaessa.
Investigation Guidance: Tutki tapausta syvällä tarkkaavaisuudella. Tarkasta lokitietoja ja määritä hyökkäyksen aika-ajoin.
MITRE ATT&CK: T1110 (Brute Force) ja T1078 (Valid Accounts)
Как установить и развернуть Wazuh LLM
Для использования Wazuh LLM вам потребуется установленный Ollama. Процесс запуска модели максимально прост.
Установка Ollama
Если у вас еще не установлен Ollama, выполните установку согласно инструкциям на официальном сайте:
Linux и macOS:
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
Windows: Скачайте установщик с официального сайта Ollama.
Docker:
docker run -d -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama
Загрузка модели Wazuh LLM
После установки Ollama загрузите модель:
ollama pull OpenNix/wazuh-llama-3.1-8B-v1
Запуск модели
Для интерактивной работы с моделью:
ollama run OpenNix/wazuh-llama-3.1-8B-v1
Для анализа конкретного алерта:
ollama run OpenNix/wazuh-llama-3.1-8B-v1 "Ваш запрос или JSON события Wazuh"
Использование через API
Модель также доступна через REST API Ollama:
curl http://localhost:11434/api/chat -d '{
"model": "OpenNix/wazuh-llama-3.1-8B-v1",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Analyze this Wazuh alert: Multiple failed login attempts from 10.0.0.50"
}
],
"stream": false
}'
Автоматизация SOC и интеграция в рабочие процессы
Технические характеристики
Базовая модель: Meta Llama 3.1 8B
Размер модели: Около 4.7 GB
Формат: GGUF (квантизованная версия для эффективного использования)
Требования к ресурсам: Минимум 8 GB RAM, рекомендуется 16 GB
Поддерживаемые языки: Английский, русский, финский и другие
Специализация: Анализ событий безопасности Wazuh, SIEM, incident response
Рабочие процессы интеграции
Wazuh LLM можно интегрировать в различные рабочие процессы безопасности:
SOC Dashboard: Автоматический анализ алертов в реальном времени с выводом рекомендаций в дашборд.
Incident Response Automation: Использование модели в составе автоматизированных плейбуков реагирования на инциденты.
Chatbot для команды безопасности: Создание интерактивного помощника для аналитиков SOC.
API интеграции: Подключение модели к существующим SIEM и SOAR платформам через REST API.
Обучение персонала: Использование модели как учебного инструмента для новых аналитиков безопасности.
Для более глубокого понимания threat intelligence и машинного обучения в безопасности, ознакомьтесь с нашим руководством Создание ML-системы threat intelligence на базе honeypot датасетов. Также, если вы работаете с контейнерами, посмотрите как усилить безопасность с помощью Wazuh и Trivy для сканирования образов.
Статус разработки и дорожная карта
В настоящее время модель находится в бета-тестировании. Это означает, что я активно работаю над улучшением качества ответов и расширением функциональности.
Текущие возможности (бета)
Анализ событий безопасности Wazuh с базовой структурой JSON и текстовых описаний осуществляется на хорошем уровне. Модель предоставляет оценку рисков и рекомендации по реагированию, а также выполняет сопоставление с MITRE ATT&CK фреймворком. Поддержка нескольких языков позволяет работать с запросами на английском, русском и других языках.
Планируемые улучшения
В ближайших релизах планируется расширенная поддержка всех типов правил Wazuh, более глубокая интеграция с фреймворком MITRE ATT&CK, а также улучшенные алгоритмы корреляции событий для выявления цепочек атак. Также планируется добавить поддержку анализа больших логов и автоматическую генерацию отчетов по инцидентам.
Wazuh LLM против GPT-4 и коммерческих AI-моделей
Вы можете спросить: зачем использовать специализированную модель, когда есть GPT-4 или Claude? Давайте сравним.
Специализация vs Универсальность
Общие модели, такие как GPT-4, обладают широкими знаниями, но не специализируются на конкретной области. Wazuh LLM обучена именно на контексте событий безопасности Wazuh, что делает её ответы более точными и релевантными для аналитиков SOC.
Локальное развертывание
В отличие от облачных решений, Wazuh LLM можно запустить локально, что критически важно для организаций с требованиями по конфиденциальности данных. Вы полностью контролируете, где обрабатываются ваши данные безопасности.
Стоимость
Использование Wazuh LLM через Ollama бесплатно, в то время как API коммерческих моделей может быть дорогим при больших объемах анализа.
Настройка под свои нужды
Поскольку модель доступна локально, вы можете дообучить её на своих специфических данных и правилах Wazuh, что невозможно с коммерческими облачными решениями.
Сценарии использования для аналитиков SOC
Сценарий 1: Первичный анализ алертов
Аналитик SOC получает алерт о подозрительной активности. Вместо того чтобы тратить время на ручной анализ, он может отправить событие в Wazuh LLM и получить структурированный анализ с рекомендациями за секунды.
Сценарий 2: Обучение джуниор-аналитиков
Новые сотрудники могут использовать модель как интерактивный учебный инструмент, задавая вопросы о различных типах атак и получая подробные объяснения с примерами.
Сценарий 3: Приоритизация инцидентов
При большом количестве алертов модель помогает быстро оценить риск каждого события и правильно расставить приоритеты для реагирования.
Сценарий 4: Документирование инцидентов
Модель может помочь в создании структурированных отчетов об инцидентах, включая описание события, оценку воздействия и рекомендации по устранению.
Лучшие практики использования
Для максимальной эффективности работы с Wazuh LLM рекомендуется следовать нескольким принципам.
При формулировке запросов старайтесь быть конкретными и включать как можно больше контекста. Вместо общего описания лучше предоставлять полную JSON-структуру события Wazuh, чтобы модель могла дать максимально точный анализ.
Используйте результаты анализа модели как отправную точку для собственного расследования, а не как окончательное заключение. Модель предоставляет экспертные рекомендации, но окончательное решение всегда должно приниматься человеком с учетом полного контекста вашей инфраструктуры.
Регулярно обновляйте модель до последней версии, чтобы получать улучшенные алгоритмы анализа и поддержку новых типов атак. Комбинируйте использование модели с другими инструментами безопасности для получения наиболее полной картины инцидента.
Заключение
Wazuh LLM представляет собой специализированный инструмент для анализа событий безопасности, который может значительно ускорить работу аналитиков SOC и повысить качество реагирования на инциденты. Модель находится в активной разработке, и я буду рад получить ваш фидбек для её улучшения.
Попробуйте модель в своей работе и поделитесь впечатлениями. Вместе мы можем сделать анализ событий безопасности более эффективным и доступным.
Полезные ссылки
Примечание: Модель находится в бета-тестировании. Результаты анализа следует использовать как рекомендации, а не как абсолютную истину. Всегда проводите дополнительное расследование инцидентов.