SIEM-Warnungen: Häufige Typen und Best Practices
Durch die kontinuierliche Überwachung und Analyse von Sicherheitsereignissen kann die SIEM-Technologie ungewöhnliche Muster oder Verhaltensweisen erkennen, sobald sie auftreten – und das Sicherheitspersonal auf den genauen Aufenthaltsort des Angreifers aufmerksam machen. Zu diesen Ereignissen gehören Aktivitäten wie unbefugte Zugriffsversuche, ungewöhnlicher Netzwerkverkehr oder Systemschwachstellen. Sobald eine potenzielle Bedrohung erkannt wird, kann das SIEM-System Warnungen oder Benachrichtigungen generieren, um eine rechtzeitige Untersuchung und Reaktion des Sicherheitspersonals zu veranlassen.
Es ist jedoch von entscheidender Bedeutung, sicherzustellen, dass Ihre Lösung für die Erkennung von Bedrohungen geeignet ist – ohne endlose SIEM-Warnungen an Ihr Sicherheitsteam zu senden. In diesem Artikel werden die Besonderheiten von SIEM-Warnungen behandelt – welche Angriffe sie dabei unterstützen können, vorherzusehen und zu verhindern; und wie Sie Ihr SIEM am besten auf Erfolg ausrichten.
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Was ist eine SIEM-Warnung?
Ereignisgenerierung
Ereignissammlung
Normalisierung
Ereignisspeicher
Entdeckung
Korrelation
Anhäufung
Dieser Prozess gipfelt in der Generierung einer Warnung. Sobald ein potenzieller Sicherheitsvorfall durch Erkennung, Korrelation und Aggregation identifiziert wird, generiert das SIEM-System eine Warnung. Warnungen enthalten Details zum Vorfall, z. B. die Art der Bedrohung, betroffene Systeme und die Schwere des Vorfalls.
Verschiedene Arten von Warnungen in SIEM
- Anomales Benutzerverhalten: Sicherheitswarnungen können ausgelöst werden, wenn ein Benutzer ungewöhnliche Aktivitäten zeigt, wie z. B. mehrere erfolglose Anmeldeversuche, unbefugter Zugriff auf Ressourcen oder unregelmäßige Datenübertragungen.
- Überwachungssystem- oder Anwendungsfehler: SIEM-Systeme prüfen Protokolle akribisch, warnen umgehend bei kritischen Fehlern oder Ausfällen in Systemen oder Anwendungen und decken potenzielle Schwachstellen oder Fehlkonfigurationen auf.
- Datenverstöße: Als Reaktion auf unbefugten Zugriff oder die Ausschleusung sensibler Daten werden Warnmeldungen generiert, die es Unternehmen ermöglichen, umgehend zu reagieren und die daraus resultierenden Auswirkungen zu minimieren.
- Compliance-Verstöße: In SIEM-Systemen konfigurierbare Überwachungsmechanismen geben bei Verstößen gegen Vorschriften oder interne Richtlinien Warnungen aus und stellen so die Einhaltung etablierter Standards sicher.
Arten von Alarmauslösern
Ebenso wichtig für SIEM sind schwellenwertbasierte Auslöser, bei denen bestimmte Schwellenwerte oder Grenzwerte für Ereignisse oder Metriken festgelegt werden. Wenn diese Schwellenwerte die eingestellten Parameter überschreiten oder unterschreiten, generiert das System eine Warnung. Diese Art von Auslöser erweist sich als wertvoll, um abnormales Verhalten oder Abweichungen in Mustern zu erkennen.
Die Anomalieerkennung stellt einen weiteren wichtigen Bestandteil dieser SIEM-Alarmbeispiele dar und zielt darauf ab, Abweichungen vom erwarteten Verhalten zu identifizieren. Dieser Prozess umfasst die Analyse historischer Daten, um Basisprofile für Routineaktivitäten zu erstellen. Eingehende Ereignisse werden dann mit diesen Basislinien verglichen, wobei das System alle nennenswerten Abweichungen als potenzielle Anomalien kennzeichnet. Die Anomalieerkennung ist wirksam bei der Erkennung bisher unbekannter oder Zero-Day-Angriffe sowie bei der Identifizierung schwer fassbarer Insider-Bedrohungen oder nicht autorisierter Aktivitäten.
Jeder dieser Auslöser bildet zusammen eine adaptive Ticketing-Ebene, die sich gut in bereits bestehende Ticketing-Plattformen einfügt. Einige Lösungen gehen sogar noch weiter: AIOps filtert, dedupliziert und normalisiert Warnungen aus verschiedenen Systemen und nutzt KI/ML, um Korrelationsmuster in der Vielzahl von Warnungen zu identifizieren.
Best Practices für die Verwaltung von SIEM-Warnungen
Ein Grund für diese anhaltende Flut von Warnungen ist die mangelnde Kohärenz zwischen bisherigen Sicherheitslösungen. Während IPS, NIDS und HIDS jeweils Netzwerk- und Endpunktschutz bieten, kann die geringe Qualität der ausgegebenen Warnungen schnell in die Höhe schnellen – insbesondere, wenn integrierte Sicherheitsgeräte nicht zusammenarbeiten und stattdessen jede Warnung an ein überfordertes Sicherheitsteam weiterleitet.
Best Practices für SIEM-Warnungen bieten eine Lösung, um Lärm zu alarmieren, indem sie alle diese Warnungen konsolidieren und verfeinern – aber Best Practices sind unerlässlich, um sie zweckdienlich zu halten und nicht zu chronischem Burnout beizutragen.
Legen Sie Ihre eigenen Regeln fest
Überprüfen Sie Ihre Benachrichtigungen, bevor Sie neue ausstellen
Seien Sie präzise, wenn Sie auswählen, was markiert werden soll
Beachten Sie die Vorschriften
Verlassen Sie sich sowohl auf einfache als auch auf zusammengesetzte Regeln
Test
Korrelationsregeln sind zwar ein wesentlicher Bestandteil bewährter SIEM-Praktiken, aber nicht intelligent – sie bewerten nicht den Verlauf der von ihnen ausgewerteten Ereignisse. Es ist ihnen zum Beispiel egal, ob ein Computer gestern einen Virus hatte; Es ist nur dann von Interesse, wenn ein System infiziert ist, während die Regel ausgeführt wird. Außerdem werden Korrelationsregeln jedes Mal ausgewertet, wenn ein Satz ausgeführt wird. Das System berücksichtigt keine anderen Daten, um zu bestimmen, ob eine Korrelationsregel ausgewertet werden soll oder nicht.
Aus diesem Grund sind die beiden anderen Formen der Bedrohungserkennung von entscheidender Bedeutung:
Schwellenwerte festlegen und anpassen
Während einige Regeln gleich bleiben können, gehören Schwellenwerte zu den wichtigsten Alarmformen, die regelmäßig angepasst werden müssen. So etwas Einfaches wie eine Erweiterung der Benutzerbasis oder der Mitarbeiter kann zu Wellen unnötiger Warnungen führen.
Definieren Sie Ihre Anomalien
Ähnlich wie bei Korrelationsregeln löst eine einzelne Modellbewertung normalerweise keine Warnung aus. Stattdessen weist das System jeder Sitzung basierend auf den angewendeten Modellen Punkte zu. Wenn die gesammelten Punkte für eine Sitzung einen vordefinierten Schwellenwert überschreiten, löst das System eine Warnung aus. Die Festlegung und Definition dieser Risikotoleranz für jedes Modell ist ein entscheidender Aspekt bei der Verwaltung und Kontrolle der Menge der generierten Warnungen.
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