Hunting Notebook

Définition

Un Hunting Notebook est un document ou un système de documentation structuré utilisé par les threat hunters pour planifier, exécuter, documenter, et partager leurs activités de chasse aux menaces. Analogue aux carnets de laboratoire en sciences, il garantit la reproductibilité des hunts et capitalise les connaissances acquises pour améliorer les capacités futures. La structure d'un Hunting Notebook comprend généralement les sections suivantes. L'hypothèse formule clairement la menace recherchée, basée sur un renseignement ou une intuition experte. L'environnement cible décrit les systèmes, réseaux, et sources de données couverts par le hunt. Les requêtes documentent précisément les requêtes SIEM (KQL, SPL, SQL, YARA) utilisées, avec les sources de données interrogées et les filtres appliqués. Les résultats présentent les findings (positifs et négatifs) avec les métriques (nombre d'événements analysés, nombre de vrais/faux positifs). Les conclusions et actions décrivent les décisions prises suite au hunt : escalade vers incident response, création d'une nouvelle règle de détection, ou fermeture sans findings. Les améliorations proposées documentent comment les lacunes identifiées (données manquantes, couverture insuffisante) peuvent être adressées. Les Jupyter Notebooks ont émergé comme un format populaire pour les Hunting Notebooks dans les équipes techniques. Python + Jupyter permet de combiner la documentation narrative avec du code exécutable (requêtes API, analyses statistiques, visualisations) dans un seul document reproductible. Des projets comme MSTIC Jupyter Notebooks et SANS DFIR Notebook collections proposent des templates et des notebooks de hunting prêts à l'emploi. La valeur d'un Hunting Notebook bien tenu s'accroit avec le temps : les hunts négatifs (aucun finding) sont aussi précieux que les positifs car ils établissent une baseline de 'normalité' pour l'environnement. Un hunt négatif répété dans le temps crée une confiance que la menace recherchée n'est pas présente dans l'environnement — ou que les contrôles de détection fonctionnent correctement.