CyberFlow Logo CyberFlow BLOG
Soc L3 Adversary Emulation Red Teaming

Tabletop Red Team Senaryoları

✍️ Ahmet BİRKAN 📂 Soc L3 Adversary Emulation Red Teaming

Tabletop Red Team Senaryoları konusunu SOC L3 - Adversary Emulation - Red Teaming Simülasyonları baglaminda blog formatinda ogrenin. Temel akis, kavram eslestirmeleri ve analiz mantigi tek bir yapida birlestirildi.

Tabletop Red Team Senaryoları

Teknik eylem çalıştırmadan karar noktalarını, iletişim zincirini ve olay müdahale hazırlığını masa başı senaryolarla sınar.

Giris ve Temel Akis

Teknik eylem çalıştırmadan karar noktalarını, iletişim zincirini ve olay müdahale hazırlığını masa başı senaryolarla sınar.

Bu bölümün pratik akışı şu sırayla ilerler:

  • Senaryo hedefini belirle
  • Katılımcıları seç
  • Inject kartlarını hazırla
  • Karar noktalarını çalıştır
  • Zaman çizelgesini kaydet
  • Dersleri ve aksiyonları yaz

Temel Kavram Eslesmeleri

Tabletop Red Team Senaryoları kapsamında kullanılan araçlar ve yönetişim bileşenleri farklı görevleri destekler.

  • Tabletop Injects: Tabletop Red Team Senaryoları için birincil analiz veya emülasyon aracıdır
  • Decision Log: İkinci veri kaynağı veya doğrulama aracı olarak kullanılır
  • Rules of Engagement: İzinleri, sınırları ve durdurma koşullarını belirler
  • Evidence Log: Test zamanı, komut, çıktı ve gözlemleri kaydeder

Ilk Cekirdek Kavram

Bu bölümde öne çıkan çekirdek kavram Tabletop Exercise olarak verilir. Teknik eylem çalıştırmadan karar noktalarını, iletişim zincirini ve olay müdahale hazırlığını masa başı senaryolarla sınar. Bu çalışma yalnızca yazılı olarak yetkilendirilmiş laboratuvar veya test ortamında yürütülmelidir.

Arac, Komut veya Inceleme Akisi

Araç kullanımı öncesinde kapsam ve telemetri doğrulanır. Örnek güvenli komutlar: Get-Date -Format o ConvertTo-Csv -InputObject $decision

Bu bölümün pratik akışı şu sırayla ilerler:

  • Komutu İncele
  • Hedefi Doğrula
  • Telemetriyi Aç
  • Komutu Çalıştır
  • Çıktıyı Kaydet

Kanit ve Bilesen Iliskileri

Komut ve araç çıktıları, savunma doğrulamasında farklı kanıtlar üretir.

  • Get-Date -Format o: Birincil güvenli kontrol veya gözlem komutu
  • ConvertTo-Csv -InputObject $decision: İkinci doğrulama veya kayıt toplama komutu
  • Tabletop Injects: Emülasyon veya analiz sonucunu üretir
  • Decision Log: Sonucu bağımsız veri kaynağında doğrular

Ikincil Odak Noktasi

Bu bölümde öne çıkan çekirdek kavram Tabletop Injects olarak verilir. Bu derste kullanılabilecek temel araçlardan biri Tabletop Injects, yardımcı doğrulama aracı ise Decision Log olarak seçilmiştir.

Operasyonel Dogrulama ve Raporlama

Emülasyon sonucunun öğretici olabilmesi için beklenen ve gözlenen telemetri karşılaştırılır.

Bu bölümün pratik akışı şu sırayla ilerler:

  • Beklenen Olayı Tanımla
  • Test Zamanını Kaydet
  • Endpoint Verisini Topla
  • Ağ veya Kimlik Verisini Topla
  • SIEM Sonucunu Karşılaştır
  • Detection Boşluğunu Yaz

Cikti ve Kullanım Amaci

Tatbikat çıktıları farklı ekipler tarafından farklı amaçlarla kullanılır.

  • Endpoint Telemetry: Süreç, dosya ve kullanıcı davranışlarını doğrular
  • Network Telemetry: Bağlantı ve trafik davranışlarını doğrular
  • Detection Result: Kuralın alarm üretip üretmediğini gösterir
  • Cleanup Evidence: Test artefactlarının kaldırıldığını kanıtlar

Son Kavram ve Cikis

Bu bölümde öne çıkan çekirdek kavram Cleanup olarak verilir. Yetkili bir emülasyonun tamamlanması için test artefactlarının kaldırılması, geçici erişimlerin kapatılması ve ortamın başlangıç durumunun doğrulanması gerekir.

Bu Egitimden Ne Kazanirsiniz?

Bu icerik, Tabletop Red Team Senaryoları konusunu SOC L3 - Adversary Emulation - Red Teaming Simülasyonları baglaminda parcali degil, butunlu bir ogrenme akisina donusturur. Yalnizca kavramlari ezberlemek yerine surec sirasini, bilesenler arasi iliskiyi ve hangi kanitin neden onemli oldugunu kavramayi hedefler.

Ozet

Bu ders kapsaminda one cikan basliklar: Tabletop Injects, Decision Log, Rules of Engagement, Evidence Log, Get-Date -Format o, ConvertTo-Csv -InputObject $decision, Endpoint Telemetry, Network Telemetry, Detection Result, Cleanup Evidence. Egitimin mantigi; once temel akis kurmak, sonra eslestirme ve kavram netlestirme yapmak, en sonda ise bulguyu operasyonel bir sonuca baglamaktir.