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
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:
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
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
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
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.
Enriquecendo o Sentinel com dados do Virus Total
Apresentando o Virus Total
O site Virus Total é um serviço muito conhecido do time de cibersegurança por permitir acompanhar diversos IoCs (Indicators of Compromissed) como hash de arquivo, IP, dominio ou URL baseado em uma pesquisa simples.
O Virus Total tem uma modalidade de assinatura onde é gratuita e possui limites para consultas, a fim de evitar o uso por bots ou sistemas de terceiros.
Veja abaixo os detalhes e note que temos aqui nossa API Key mesmo sendo uma conta gratuita:
Solution no Sentinel
Já que temos a possibilidade de integrar os dados do Virus Total com os alertas e incidentes do Sentinel, a primeira ação é instalarmos a Solution:
Ao instalar a solução verá na tela de informações a esquerda que inclui 9 playbooks que irão colher os dados do incidente, alerta, domínio ou arquivo para buscar e correlacionar os dados do Sentinel com o Virus Total.
O passo seguinte é clicar em Automation --> Playbook templates e instalar os playbooks, para isso poderá filtrar pela palavra "virus total" e usar o botão Create Template para abrir a janela de instalação do playbook em seu ambiente:
Nesta tela verá que não é necessário ainda conectar seu API Key nem o Log Analytics, isso será feito após o deploy quando ele abrir a tela de design do Logic Apps:
Note que ao abrir as tarefas e sequencia do Logic Apps verá que a conexão do Virus Total e do LogAnalytics estarão com o simbolo de aviso e o botão salvar não irá funcionar até que arrume as conexões.
Para isso a primeira vez será necessáiro clicar em API Connections e informar os dados tanto do Virus Total quanto do Log Analaytics que será utilizado. Abaixo o exemplo de conexão com a Virus Total:
Nos próximos conectores você não precisará mais configurar as conexões, pois ele irá permitir utilizar a conexão já configurada nos playbooks anteriores, como a imagem abaixo:
Lembre-se que precisará conectar tanto a API do Virus Total quanto do Log Analytics (workspace ID e Key).
Uma vez configurado, agora você depois de abrir todas as tarefas e indicar as conexões poderá salvar o Logic Apps e verá que ele irá aparecer na tab Active playbooks:
Criando a Automação
Agora que já importamos a solução e criamos os playbooks que desejamos usar, o passo seguinte é criar a regra para executá-lo, chamada de Automation Rule.
Para isso clique no botão Create --> Automation Rule e indique o nome da regra e o disparador (trigger) que pode ser um incidente novo, alterado ou um novo alerta.
Ao escolher o tipo de disparador utilize como ação Run Playbook para escolher um dos que criamos no passo anterior: