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Threat Hunting: repos y playbooks imprescindibles

Los mejores repositorios de threat hunting en GitHub: playbooks, hipótesis, datasets, queries y frameworks para cazar amenazas proactivamente en tu red.

MalwareIntel Research··4 min lectura
Serie: Repositorios GitHub — Parte 5

Por qué threat hunting

Las reglas de detección (Sigma, YARA, EDR) detectan lo conocido. Threat hunting busca lo desconocido: el atacante que evadió tus detecciones, el malware que no tiene firma, el movimiento lateral que parece tráfico legítimo. Es la diferencia entre una alarma de seguridad (detección) y un guardia que patrulla buscando anomalías (hunting).

En 2026, con técnicas de evasión cada vez más sofisticadas (EDR unhooking, direct syscalls, living-off-the-land), la detección basada en firmas cubre cada vez menos. Threat hunting cierra el gap.

Top repositorios

1. ThreatHunting-Keywords

Repo: mthcht/ThreatHunting-Keywords Stars: 3,000+ | Estado: muy activo

Base de datos masiva de keywords, artefactos y patrones para threat hunting. Organizado por herramienta ofensiva, técnica ATT&CK y tipo de log. Incluye queries listas para Splunk, Elastic y Microsoft Sentinel.

Uso: cuando necesitas buscar indicadores de una herramienta específica (Cobalt Strike, Mimikatz, Sliver) en tus logs.

2. HELK (Hunting ELK)

Repo: Cyb3rWard0g/HELK Stars: 3,700+ | Estado: activo

Plataforma de hunting basada en Elastic Stack + Kafka + Spark. Despliega un entorno completo de hunting con datasets precargados para practicar. Creado por Roberto Rodriguez (Cyb3rWard0g), una autoridad en threat hunting.

Uso: laboratorio de hunting. Despliega HELK, carga datasets de ataques simulados y practica queries de hunting.

3. Threat Hunter Playbook

Repo: OTRF/ThreatHunter-Playbook Stars: 4,000+ | Estado: activo

Colección de playbooks de hunting organizados por técnica ATT&CK. Cada playbook incluye: hipótesis, data sources necesarios, queries analíticas (Spark, Elastic), y datasets de ejemplo para validar.

Uso: referencia metodológica. Cada playbook es una hipótesis de hunting lista para ejecutar con tus datos.

4. Mordor / Security Datasets

Repo: OTRF/Security-Datasets Stars: 1,500+ | Estado: activo

Datasets de ataques simulados en formato JSON (eventos Windows, Sysmon, etc.). Generados con herramientas de red teaming reales en entornos controlados. Complemento perfecto para Threat Hunter Playbook.

Uso: cargar en tu SIEM/ELK para practicar hunting sin necesidad de ejecutar ataques reales.

5. KQL Hunting Queries (Microsoft)

Repo: microsoft/Microsoft-365-Defender-Hunting-Queries Stars: 1,500+ | Estado: activo

Queries KQL de hunting para Microsoft Defender, Sentinel y M365. Organizadas por técnica ATT&CK. Si tu entorno es Microsoft, este repo es indispensable.

6. Splunk Attack Range

Repo: splunk/attack_range Stars: 2,000+ | Estado: activo

Framework para crear laboratorios de ataque automatizados. Despliega entornos Windows con Active Directory, ejecuta ataques con Atomic Red Team y recolecta logs en Splunk. Perfecto para generar datos de hunting.

7. Awesome Threat Detection

Repo: 0x4D31/awesome-threat-detection Stars: 3,500+ | Estado: activo

Meta-lista de recursos de detección y hunting: herramientas, papers, presentaciones, blogs y datasets. Punto de partida para descubrir más recursos.

Metodología de hunting

Hypothesis-Driven Hunting

1. Hipótesis: "Un atacante está usando PSExec para movimiento lateral"
2. Data source: Windows Event Log 4688, Sysmon 1, 17/18
3. Query: procesos con nombre psexec* O services.exe creando procesos hijo
4. Baseline: ejecutar query, identificar uso legítimo
5. Hunt: filtrar uso legítimo, investigar anomalías
6. Document: si encuentras algo, crear regla Sigma para detección futura

Stack de hunting recomendado

ComponenteHerramientaAlternativa
Log collectionSysmon + WEFVelociraptor
SIEMElastic/SplunkGrafana Loki
DatasetsSecurity Datasets (OTRF)Attack Range (Splunk)
QueriesSigma + backendKQL / SPL nativo
ValidaciónAtomic Red TeamCaldera
PlaybooksThreat Hunter PlaybookCustom

Errores comunes

  1. Hunting sin hipótesis: navegar logs aleatoriamente no es hunting. Empieza con una hipótesis basada en CTI
  2. Ignorar el baseline: sin saber qué es normal, todo parece sospechoso
  3. No documentar resultados: si no conviertes hallazgos en detecciones (Sigma/YARA), el conocimiento se pierde
  4. Solo buscar IOCs: hunting de IOCs es detection, no hunting. Busca comportamientos y patrones

Veredicto

Threat Hunter Playbook (OTRF) + Security Datasets es la combinación más completa para empezar. ThreatHunting-Keywords para queries operativas rápidas. HELK o Attack Range para laboratorio. Y Atomic Red Team para validar que tus hunts funcionan.

Preguntas frecuentes

Este contenido tiene fines exclusivamente educativos y de investigación en ciberseguridad defensiva. No se proporcionan binarios maliciosos ni payloads ejecutables. El uso indebido de esta información es responsabilidad exclusiva del usuario. Leer disclaimer completo.