Güvenlik Bilgileri ve Etkinlik Yönetimi (SIEM) araçları yoluyla gerçek zamanlı tehdit izleme, sofistike siber saldırılara karşı savunmak isteyen kuruluşlar için çok önemli hale gelmiştir.
Gerçek zamanlı tehdit tespiti, siber tehditleri ortaya çıktıkça tanımlama ve yanıtlama yeteneğini ifade ederek potansiyel hasar ve bozulmayı en aza indirir.
Bu kapsamlı kılavuz, SIEM Systems’ın sürekli güvenlik izleme için teknik uygulanmasını inceler, güvenlik ekiplerinin tehdit algılama yeteneklerini geliştirmek için hemen uygulayabilecekleri pratik yapılandırma örnekleri ve dağıtım stratejileri sunar.
.png
)
Gerçek zamanlı işleme için çekirdek bileşenler
Gerçek zamanlı izleme için tasarlanmış SIEM sistemleri, güvenlik olaylarını meydana geldikçe işlemek için birlikte çalışan birkaç birbirine bağlı bileşenden oluşur.
Vakıfla başlar Veri Kaynaklarıgüvenlik duvarları, sunucular, yönlendiriciler ve izinsiz giriş algılama sistemlerinden gelen kütükleri içerir. Bu veri kaynaklarının çeşitliliği ve kapsamlılığı, tehdit algılama yeteneklerinin etkinliğini doğrudan etkiler.
Veri toplama Mekanizmalar, ağ üzerindeki cihazlardan ve sistemlerden sürekli olarak günlükleri toplayan ajanları veya koleksiyoner araçları kullanır. altyapı.
Toplu işleme sistemlerinden farklı olarak, gerçek zamanlı SIEM uygulamaları, potansiyel tehditler için algılama penceresini en aza indirmek için sürekli veri alımını gerektirir. Bu gerçek zamanlı yaklaşım, geleneksel parti işleme yöntemlerinin kaçırabileceği sofistike saldırıları tespit etmek için çok önemlidir.
. Veri Normalleştirme Süreç, farklı kaynaklardan gelen günlüklerin, farklı sistemler arasında doğru analiz ve korelasyon sağlayan tutarlı bir formata dönüştürülmesini sağlar.
Bu normalleştirme adımı, güvenlik verilerinin birden fazla satıcı ve platformdan kaynaklandığı heterojen ortamlarda çok önemlidir.
Olay korelasyonu ve analiz motoru
Gerçek zamanlı SIEM sistemlerinin kalbi, korelasyon yetenekleripotansiyel güvenlik olaylarını tanımlamak için birden çok veri kaynağındaki kalıpları analiz eden.
Olay korelasyonu Bireysel olayların iyi huylu görünebileceği ancak toplu olarak kötü niyetli aktiviteyi gösterdiği çeşitli kaynaklardan gelen günlükleri analiz ederek önemli kalıpları tanımlar..
Örneğin, sofistike bir korelasyon kuralı aşağıdaki sırayı algılayabilir: “Birden çok VPN oturum açma hatası ve ardından başarılı bir VPN oturum açması ve anında bir uzaktan giriş izleme Bir Windows cihazında, şüpheli yazılım yüklenir. “
Bu tip çok aşamalı korelasyon, SIEM sistemlerinin aksi takdirde fark edilmeyecek karmaşık saldırı modellerini tanımlamasını sağlar.
Gerçek Zamanlı İzleme Sistemlerini Yapılandırma
Splunk, sürekli arama işlevselliği yoluyla sağlam gerçek zamanlı uyarma özellikleri sağlar. İşte gerçek zamanlı uyarılar oluşturmak için pratik bir yapılandırma örneği:
text# Real-time search for detecting multiple failed login attempts
index=security sourcetype=windows_security EventCode=4625
| stats count by Account_Name, src_ip
| where count > 5
| eval alert_message="Multiple failed login attempts detected for user: " . Account_Name . " from IP: " . src_ip
Bunu Splunk’ta gerçek zamanlı bir uyarı olarak yapılandırmak için:
- Gezin Aramak Arama ve Raporlama uygulamasında sayfa
- Arama Sorgunuzu Oluşturun
- Seçme Tasarruf etmek > Uyarı
- Seçmek Gerçek zamanlı uyarı türü
- Seçme Sonuç başına Hemen için tetik seçeneği uyarıcı
Yuvarlanan pencere için, belirli zaman aralıklarında olayları analiz eden gerçek zamanlı uyarılar için yapılandırma şunları içerir:
text# Rolling window alert for suspicious network traffic
index=network_logs bytes_out > 1000000
| bucket _time span=5m
| stats sum(bytes_out) as total_bytes by src_ip, _time
| where total_bytes > 5000000
Gerçek zamanlı izleme için elastik yığın konfigürasyonu
Elastik’in Watcher bileşeni, programlanabilir saatler aracılığıyla sofistike gerçek zamanlı izlemeyi mümkün kılar. Günlük hatalarını algılamak için örnek bir yapılandırma:
jsonPUT _watcher/watch/log_errors
{
"metadata": {
"color": "red"
},
"trigger": {
"schedule": {
"interval": "5m"
}
},
"input": {
"search": {
"request": {
"indices": "log-events",
"body": {
"size": 0,
"query": { "match": { "status": "error" } }
}
}
}
},
"condition": {
"compare": { "ctx.payload.hits.total": { "gt": 5 }}
},
"actions": {
"send_email": {
"email": {
"to": ["[email protected]"],
"subject": "Critical Error Alert",
"body": "More than 5 errors detected in the last 5 minutes"
}
}
}
}
Bu saat yapılandırması, günlük olayları her beş dakikada bir izler ve beşten fazla hata olayı olduğunda bir e -posta uyarısını tetikler saptanmış.
Günlük koleksiyonu için FileBeat Yapılandırması
Gerçek zamanlı izleme, verimli günlük toplama mekanizmaları gerektirir. FileBeat, aşağıdaki yapılandırma ile güvenilir günlük gönderim özellikleri sağlar:
textfilebeat.inputs:
- type: filestream
id: security-logs
paths:
- /var/log/security/*.log
- /var/log/auth.log
fields:
log_type: security
environment: production
fields_under_root: true
- type: filestream
id: application-logs
paths:
- /var/log/applications/*/*.log
multiline.pattern: '^\d{4}-\d{2}-\d{2}'
multiline.negate: true
multiline.match: after
output.elasticsearch:
hosts: ["elasticsearch:9200"]
index: "security-logs-%{+yyyy.MM.dd}"
processors:
- add_host_metadata:
when.not.contains.tags: forwarded
Bu yapılandırma, gerçek zamanlı için uygun dizinleme ile sürekli güvenlik ve uygulama günlüklerinin toplanmasını sağlar analiz.
Davranışsal analiz uygulaması
Gerçek Zamanlı SIEM Sistemleri faydalanmak davranışsal analiz Bulut hesabı kaçırma veya yetkisiz erişim denemeleri gibi tehditleri işaret edebilecek anomalileri tespit etmek için kullanıcılar ve cihazlar için normal etkinlik tabanlarını oluşturmak için.
Kullanıcı ve Varlık Davranış Analizi (UEBA) motorları, standart davranış kalıplarından sapmaları tanımak için günlükleri sürekli izler.
Örneğin, bir çalışanın olağan çalışma saatleri hafta içi sabah 8: 00-17: 00 arası ise, Cumartesi günü saat 23: 00’de bir giriş denemesi anormal aktivite olarak işaretlenecektir. Bu kendi kendine öğrenme mekanizması, içeriden gelen tehditleri, hesap uzlaşmasını ve veri manipülasyonunu daha doğru bir şekilde tespit etmeye yardımcı olur.
Tehdit İstihbarat Entegrasyonu
Modern SIEM uygulamaları entegre Tehdit İstihbarat Beslemeleri Gerçek zamanlı algılama yeteneklerini geliştirmek için. SIEM Solutions, açık kaynaklı STIX/Taxii tabanlı beslemeler ve satıcıya özgü üçüncü taraf dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan gelen tehdit verilerini kullanır yemler.
Bu entegrasyon, bilinen kötü niyetli göstergelerin derhal tanımlanmasını sağlar.
python# Example Python script for threat intelligence integration
import requests
import json
def check_threat_intelligence(ip_address):
api_key = "your_threat_intel_api_key"
url = f"https://api.threatintel.com/v1/indicators/{ip_address}"
headers = {"Authorization": f"Bearer {api_key}"}
response = requests.get(url, headers=headers)
if response.status_code == 200:
threat_data = response.json()
if threat_data.get("malicious"):
return {
"threat_detected": True,
"threat_score": threat_data.get("score"),
"threat_types": threat_data.get("types")
}
return {"threat_detected": False}
# Integration with SIEM alert processing
def process_security_event(event_data):
source_ip = event_data.get("src_ip")
threat_result = check_threat_intelligence(source_ip)
if threat_result["threat_detected"]:
trigger_high_priority_alert(event_data, threat_result)
Uyarı ayarlama ve yanlış pozitif azaltma
Etkili gerçek zamanlı izleme dikkatli gerektirir Uyarı Ayarlama tespit doğruluğunu korurken yanlış pozitifleri en aza indirmek. Elastalam, yapılandırılabilir parametrelerle birlikte sofistike uyaran mekanizmalar sağlar:
text# ElastAlert configuration for optimized alerting
realert:
minutes: 10
exponential_realert:
hours: 1
query_key:
- user_id
- src_ip
filter:
- terms:
event_type: ["login_failure", "privilege_escalation"]
- range:
"@timestamp":
gte: "now-5m"
alert:
- "email"
- "slack"
email:
- "[email protected]"
slack:
slack_webhook_url: "https://hooks.slack.com/services/YOUR/WEBHOOK/URL"
Bu yapılandırma, gürültüyü azaltmak için tekrarlanan uyarılar ve grup uyarıları kullanıcı kimliğine ve kaynak IP’ye göre üssel geri çekilme uygular.
Performans izleme ve ölçeklendirme
Gerçek zamanlı SIEM sistemleri, optimum işlemi sağlamak için sürekli performans izleme gerektirir. Anahtar metrikler arasında Saniyede Etkinlikler (EPS) işleme kapasitesi ve Ortalama Tespit Süresi (MTTD). Kuruluşlar, altyapı taleplerini anlamak için günde gigabayt ve saniyede olaylar halinde ölçülen işleme hacimlerini düzenli olarak değerlendirmelidir.
Gerçek zamanlı uygulama için en iyi uygulamalar
Başarılı gerçek zamanlı izleme gerektirir sürekli iyileştirme ortaya çıkan tehditlere ve yanlış pozitifler hakkında geri bildirimlere dayanan korelasyon kuralları. Güvenlik ekipleri, mevcut ağ mimarisi ve tehdit manzaralarıyla uyum sağlamak için SIEM yapılandırmalarının düzenli incelemelerini planlamalıdır.
Eğitim programları Güvenlik personeli, gerçek zamanlı verileri kullanarak proaktif tehdit avı ve gelişmiş tespit için dış tehdit istihbaratının entegrasyonu da dahil olmak üzere gelişmiş SIEM özelliklerini kapsamalıdır. yetenekler.
Entegrasyon stratejisi
Gerçek zamanlı algılama araçları sorunsuz bir şekilde entegre et Güvenlik duvarları, erişim kontrolleri ve olay müdahale sistemleri dahil olmak üzere mevcut güvenlik altyapısı ile. Bu bütünsel yaklaşım, tüm güvenlik ekosisteminde kapsamlı kapsam ve koordineli yanıt yetenekleri sağlar.
Gerçek zamanlı SIEM izlemenin uygulanması, bir kuruluşun siber güvenlik duruşunda kritik bir ilerlemeyi temsil eder ve güvenlik ekiplerinin, hasar meydana geldikten sonra keşfetmek yerine tehditleri ortaya çıkardıklarında tespit etmelerini ve yanıtlamalarını sağlar.
Find this News Interesting! Follow us on Google News, LinkedIn, & X to Get Instant Updates!