步驟 1：識別受威脅的端點

使用 Sysmon 程序建立事件 (Event ID 1) 來定位執行舊版 Notepad++ 的主機。搜尋檔案版本元數據與已修復版本 (8.8.2) 不符的端點。

process_name:notepad\+\+.exe AND NOT file_version:8.8.2

步驟 2：高保真度威脅狩獵查詢

為了偵測實際的攻擊行為，我們尋找以 SYSTEM 權限執行、且路徑非標準 Windows 系統資料夾的 regsvr32.exe，特別是當其與 Notepad++ 殼層組件交互時。

(((process_command_line: /.*[\\]contextMenu[\\]NppShell\.dll.*/)
AND (process_path: /.*[\\]regsvr32\.exe/)
AND (process_command_line: /regsvr32 \/s.*/))
AND NOT (process_path: (/C:[\\]Windows[\\]System32[\\]regsvr32\.exe/ 
OR /C:[\\]Windows[\\]SysWOW64[\\]regsvr32\.exe/)))

步驟 3：部署 Sigma 偵測規則

為了實現自動化偵測，請部署以下 Sigma 規則，以標記 Windows 環境中可疑的註冊嘗試。

title: Potential Notepad++ CVE-2025-49144 Exploitation
status: experimental
description: 偵測 Notepad++ 安裝程式在未指定完整路徑的情況下調用 regsvr32.exe 的行為。
logsource:
    product: windows
    category: process_creation
detection:
    selection:
        Image|endswith: '\regsvr32.exe'
        CommandLine|startswith: 'regsvr32 /s'
        CommandLine|contains: '\contextMenu\NppShell.dll'
    filter_legit:
        Image:
            - 'C:\Windows\System32\regsvr32.exe'
            - 'C:\Windows\SysWOW64\regsvr32.exe'
    condition: selection and not filter_legit
level: high

最後總結

CVE-2025-49144 提醒我們，特權提升往往隱藏在日常的管理工作流程中。透過監控發生在 System32 之外的 SYSTEM 執行行為，資安團隊能在攻擊者建立持久性存取之前將其瓦解。

機器學習異常檢測：提升企業資安防禦

在現代 IT 環境中，每日攝取的數據量高達數 TB，安全分析師無法手動找出「威利」。利用機器學習 (ML) 進行異常檢測，可以自動化識別那些預示著潛在威脅的細微偏差。

資安異常的三種類型

關鍵資安應用場景

• 網路入侵偵測： 為協議與數據量建立基準，以標記流量激增或異常通訊。
• 惡意軟體偵測： 識別系統行為轉變，如異常的登錄檔修改或文件存取模式。
• 內部威脅： 呈現一段時間內使用者活動概況的偏差，以偵測潛在的誤用或憑證遭竊。

透過 Graylog Security 提升可見性

Graylog Security 利用機器學習驅動的異常檢測，將常規日誌數據轉化為預警信號。透過將行為基準與即時評分及富化元數據相結合，Graylog 讓團隊能專注於高置信度的洞察，而非盲目追逐雜訊。

過去在 Kubernetes 上執行 Graylog 通常是一項繁瑣的「DIY」工程，涉及大量自定義 Manifest 檔案與手動排除故障 。今天，我們推出了首個 Graylog Helm Chart，為您提供更簡潔、可重複的方式來部署與管理日誌管理基礎架構 。

為什麼要使用 Helm Chart？

Helm 已成為管理 Kubernetes 應用程式的業界標準 。我們的新 Chart 透過以下方式降低操作摩擦：

• 標準化工作流： 告別耗時的專案開發，改用熟悉的 Helm 生命週期指令進行管理 。
• 設定透明化： 提供合理的預設值，同時保留對關鍵參數的完整控制權 。
• 環境一致性： 確保在開發、測試及生產環境中都能實現完全相同的部署 。

此版本包含的內容

目標受眾

此 Beta 版本特別適合具備以下特質的 開發者與 DevOps 工程師 ：

• 在測試或開發環境中執行 Kubernetes 。
• 相較於手寫 Manifest，更偏好 Helm 的結構化管理方式 。
• 願意提供回饋或在 GitHub 上提交 Issue 以優化產品 。

現代資安專業人員經常陷入「打地鼠」般的被動循環中。隨著警報量不斷增加，企業需要自動化解決方案來減輕警報疲勞並強化資安態勢。SIEM 自動化提供了一種將海量數據轉化為可操作情資的方法。

什麼是 SIEM 自動化？

SIEM 自動化整合了機器學習 (ML)、人工智慧 (AI) 與預定義的劇本 (Playbooks)，以減少人工介入。透過關聯來自整個環境的海量遙測數據，它能為警報增加上下文背景，並自動化執行從偵測到解決的流程。

自動化 SIEM 的核心優勢

• 強化威脅偵測： 先進算法能識別手動流程可能遺漏的行為基準偏離模式。
• 自動化合規管理： 內建規則與報表簡化了因應監管稽核的日誌收集，證明資安控制措施有效運行。
• 縮短響應時間： 針對常見事件自動執行響應活動，顯著改善平均響應時間 (MTTR)。
• 成本效率： 透過分級自動化與風險評分，讓團隊更高效地運作，無需增加額外人力即可應對更多事件。

克服實施挑戰

實施 SIEM 自動化並非一蹴而就，組織通常會面臨以下挑戰：

• 工具碎片化： 資安堆疊中的各種工具各自產生不同格式的警報與日誌，難以統一整合。
• 整合複雜性： 舊有系統可能缺乏 API，導致難以建立流暢的自動化工作流。
• 儲存成本： 海量遙測數據的儲存成本極高，迫使團隊在合規與數據保留之間做出艱難抉擇。

挑選解決方案的關鍵考量

先進 AI 與機器學習能力

應尋求具備使用者與實體行為分析 (UEBA) 的方案以偵測內部威脅，並具備生成式 AI 功能來總結事件細節，加速調查流程。

無縫整合與擴展性

解決方案必須提供針對 IAM、EDR 和防火牆的內建連接器，並具備可隨組織成長而擴展的架構，支援數據分層儲存（熱數據與封存數據）。