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SIEM-Warnungen: Häufige Typen und Best Practices

Wenn Cyberkriminelle Zugriff auf ein Netzwerk, ein Gerät oder ein Konto erhalten, wird die Schadensbegrenzung zu einem Wettlauf gegen die Zeit. Allerdings kann die Anzahl der Apps und Konten, die den durchschnittlichen Tech-Stack ausmachen, das Verhalten von Angreifern zu einer sehr scharfen Nadel machen, die im Heu vergraben ist.

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.

Was ist eine SIEM-Warnung?

SIEM-Warnungen sind Benachrichtigungen, die Sicherheitsexperten über mögliche Sicherheitsvorfälle informieren. Diese Warnungen basieren auf der Erkennung, Korrelation und Aggregation von Dateimetadaten und Benutzerverhalten. Für einen tieferen Einblick in was SIEM ist, unsere Lernressourcen sind ein fantastischer Anfang. Wir konzentrieren uns jedoch auf den Alarmprozess und folgen hier einer Schritt-für-Schritt-Anleitung

Ereignisgenerierung

Nahezu jede Datei in Ihrem On-Premises- oder Cloud-Mandanten erzeugt einen konstanten Protokollfluss. Durch die Integration dieser Protokollquellen beginnt die SIEM-Technologie, ein Bewusstsein für die Echtzeitprozesse zu schaffen, die Ihre Firewalls, Intrusion-Detection-Systeme, Antivirenlösungen, Server und andere Sicherheitsgeräte unterstützen.

Ereignissammlung

Nicht alle Protokolle sind gleich – aber um herauszufinden, welche einen genaueren Blick wert sind, muss SIEM zunächst große Mengen an Ereignissen aus diesen verschiedenen Quellen sammeln und sie in seinem Analysesystem zentralisieren.

Normalisierung

Aus verschiedenen Quellen gesammelte Ereignisse können unterschiedliche Formate und Standards verwenden. Während Fehlerereignisse auf ein erhebliches Problem wie Datenverlust oder Funktionsverlust hinweisen, können Warnereignisse lediglich auf ein mögliches zukünftiges Problem hinweisen. Darüber hinaus erfordert die schiere Vielfalt an Dateiformaten und -typen – von Active Directory bis zum Betriebssystem – die Normalisierungsfunktion des SIEM, um diese Ereignisse in ein gemeinsames Format zu standardisieren.

Ereignisspeicher

Normalisierte Ereignisse werden in einer sicheren und zentralen Datenbank gespeichert. Dies ermöglicht historische Analysen, Compliance-Berichte und forensische Untersuchungen.

Entdeckung

Zur Erkennung gehört die Analyse von Ereignissen, um potenzielle Sicherheitsvorfälle zu identifizieren. SIEM-Systeme nutzen vordefinierte Regeln, Signaturen und Verhaltensanalysen, um Anomalien oder Muster zu erkennen, die auf Sicherheitsbedrohungen hinweisen. Regeln können Bedingungen wie mehrere fehlgeschlagene Anmeldeversuche, Zugriff von ungewöhnlichen Orten oder bekannte Malware-Signaturen umfassen.

Korrelation

Korrelation ist ein entscheidender Schritt im SIEM-Prozess. Dabei werden mehrere zusammengehörige Ereignisse analysiert, um festzustellen, ob sie insgesamt einen Sicherheitsvorfall darstellen. Korrelation hilft bei der Identifizierung komplexer Angriffsmuster, die bei isolierter Betrachtung einzelner Ereignisse möglicherweise unbemerkt bleiben.

Anhäufung

Bei der Aggregation geht es darum, zusammengehörige Ereignisse zu kombinieren, um eine konsolidierte Ansicht eines Sicherheitsvorfalls bereitzustellen. Dieser Schritt trägt dazu bei, die Alarmmüdigkeit zu reduzieren, indem den Sicherheitsexperten ein prägnanterer und besser verwaltbarer Satz von Warnungen präsentiert wird.

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

Anstatt durch große Datenmengen zu scrollen, zielen SIEM-Warnungen darauf ab, einen fokussierten und priorisierten Überblick über potenzielle Bedrohungen zu bieten. Beispiele für häufige SIEM-Warnungen sind:
  • 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.
Wenn eine dieser Anomalien entdeckt wird, werden Warnungen generiert und zur sofortigen Reaktion an ein zentrales Network Operation Center (SRE) oder bestimmte DevOps-Teams weitergeleitet. Von dort aus kann der Schweregrad des Ereignisses einer Alarmfilterung, Deduplizierung und Analyse unterzogen werden, was jeweils dazu beiträgt, die Anzahl falsch positiver Ergebnisse zu reduzieren. Während sich das IT-Personal traditionell auf die manuelle Alarmeinstufung verlassen hat, bei der es den Schweregrad jedes Problems bewertet, können SIEM-Plattformen dank integrierter Korrelationsregeln nun immer mehr Last tragen.

Arten von Alarmauslösern

In SIEM-Warnungen werden häufig regelbasierte Auslöser eingesetzt, die auf vordefinierten Bedingungen basieren, um bestimmte Ereignisse zu identifizieren. Sicherheitsteams nutzen diese Auslöser, um verschiedene Regeln festzulegen, die auf verschiedenen Aspekten basieren, wie z. B. bekannten Angriffsmustern, Anzeichen einer Kompromittierung oder verdächtigen Aktivitäten. Diese Regeln fungieren als Filter und ermöglichen es dem SIEM-System, Warnungen zu generieren, wenn beobachtete Ereignisse mit den angegebenen Kriterien übereinstimmen.

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

In der Hoffnung, Malware zu stoppen, bevor sie zu tief in das Netzwerk eindringt, verfügt SIEM über eine große Bandbreite an Warnungen, Ereignissen und Protokollen – aber wie bei einer Bewegungsmelder-Leuchte fängt die Warnung manchmal eine Ratte und nicht einen RAS-Trojaner.

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

Regeln definieren das Verständnis eines SIEM zwischen normalem und bösartigem Verhalten. Eine einzelne Warnung kann eine oder mehrere Regeln haben, je nachdem, wie Sie sie definieren. Dies stellt zwar eine solide Grundlage für die rechtzeitige Erkennung von Sicherheitsereignissen dar, es ist jedoch wichtig, bei der Erstellung einer großen Anzahl benutzerdefinierter Warnungen vorsichtig zu sein. Das Einrichten mehrerer Warnungen für denselben Aufgabensatz ist eine todsichere Methode, um Sicherheitseinblicke zu verschleiern.

Überprüfen Sie Ihre Benachrichtigungen, bevor Sie neue ausstellen

Bevor Sie neue Warnungsregeln implementieren, müssen Sie unbedingt vorhandene Warnungen überprüfen, um festzustellen, ob bereits eine integrierte Warnung vorhanden ist, die denselben Zweck erfüllt. Wenn keine vorhanden ist, ist es unbedingt erforderlich, Informationen über die Abfolge der Ereignisse zu sammeln, die sowohl vor als auch nach der Erkennung dieser Warnung eintreten werden.

Seien Sie präzise, ​​wenn Sie auswählen, was markiert werden soll

Eine Überflutung mit Warnungen entsteht hauptsächlich aufgrund von Unklarheiten oder Mehrdeutigkeiten in den Feldern für die Warnungsbeschreibung. Darüber hinaus kann die Auswahl der falschen Kategorie oder des falschen Schweregrads dazu führen, dass relativ banale Probleme in Arbeitsabläufen mit hoher Priorität auftauchen und die IT-Teams drastisch in die Enge treiben. Die Beschreibung muss so präzise wie möglich sein, während die Kategorie die Arbeitsabläufe und Prioritäten des Sicherheitsteams genau widerspiegeln muss.

Beachten Sie die Vorschriften

Jede Organisation muss verschiedene lokale, regionale und bundesstaatliche Gesetze einhalten, um ihren Cybersicherheitsverpflichtungen nachzukommen. Berücksichtigen Sie beim Erstellen benutzerdefinierter Warnregeln die Erwartungen der einzelnen Vorschriften.

Verlassen Sie sich sowohl auf einfache als auch auf zusammengesetzte Regeln

Grundlegende SIEM-Regeln dienen dazu, einen bestimmten Ereignistyp zu identifizieren und eine vordefinierte Reaktion auszulösen. Beispielsweise kann eine einfache Regel eine Warnung auslösen, wenn eine E-Mail eine angehängte ZIP-Datei enthält. Während Grundregeln von Vorteil sind, ermöglichen erweiterte zusammengesetzte Regeln die Kombination von zwei oder mehr Regeln, um komplexere Verhaltensmuster zu identifizieren. Beispielsweise kann eine zusammengesetzte Regel eine Warnung auslösen, wenn innerhalb von zehn Minuten sieben fehlgeschlagene Authentifizierungsversuche auf demselben Computer von einer einzigen IP-Adresse aus unter Verwendung unterschiedlicher Benutzernamen erfolgen. Wenn außerdem eine erfolgreiche Anmeldung auf einem beliebigen Computer im Netzwerk erfolgt und von derselben IP-Adresse ausgeht, kann die zusammengesetzte Regel auch eine Warnung auslösen.

Test

Nachdem Sie eine Warnung erstellt haben, führen Sie mehrere Testläufe durch, um die ordnungsgemäße Funktionalität zu überprüfen. Durch strenge Tests benutzerdefinierter Warnungen können Sie Ihre Korrelationsregeln verfeinern und so optimale Leistung und Wirksamkeit sicherstellen.

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

Schwellenwertbasierte Auslöser umfassen die Festlegung spezifischer Schwellenwerte oder Grenzwerte für Ereignisse oder Metriken. 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.

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

Neben festgelegten Regeln profilieren Verhaltensmodelle einen Benutzer, eine App oder ein Konto anhand ihres Standardverhaltens. Wenn das Modell abnormales Verhalten erkennt, wendet es Regeln zur Auswertung an und gibt dann die Warnung aus. Stellen Sie sicher, dass Sie Modelle mit unterschiedlichen Verhaltensklassen einrichten – so können sie unterschiedliche Alarmprofile erstellen und Abhilfemaßnahmen drastisch beschleunigen.

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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