Índice del contenido
Alertas SIEM: tipos comunes y mejores prácticas
Cuando los ciberdelincuentes obtienen acceso a una red, dispositivo o cuenta, el control de daños se convierte en una carrera contra el tiempo. Sin embargo, la cantidad de aplicaciones y cuentas que componen la pila tecnológica promedio puede hacer que el comportamiento de los atacantes sea una aguja muy afilada, enterrada en acres de heno.
Al monitorear y analizar continuamente los eventos de seguridad, la tecnología SIEM puede detectar patrones o comportamientos anormales a medida que ocurren y alertar al personal de seguridad sobre el paradero preciso del atacante. Estos eventos incluyen actividades como intentos de acceso no autorizados, tráfico de red inusual o vulnerabilidades del sistema. Una vez que se identifica una amenaza potencial, el sistema SIEM puede generar alertas o notificaciones para impulsar una investigación y respuesta oportuna por parte del personal de seguridad.
Sin embargo, es fundamental garantizar que su solución sea apta para la detección de amenazas, sin generar interminables alertas SIEM a su equipo de seguridad. Este artículo cubrirá los pormenores de las alertas SIEM: qué ataques pueden ayudar a prever y prevenir; y cómo configurar mejor su SIEM para que tenga éxito.
Al monitorear y analizar continuamente los eventos de seguridad, la tecnología SIEM puede detectar patrones o comportamientos anormales a medida que ocurren y alertar al personal de seguridad sobre el paradero preciso del atacante. Estos eventos incluyen actividades como intentos de acceso no autorizados, tráfico de red inusual o vulnerabilidades del sistema. Una vez que se identifica una amenaza potencial, el sistema SIEM puede generar alertas o notificaciones para impulsar una investigación y respuesta oportuna por parte del personal de seguridad.
Sin embargo, es fundamental garantizar que su solución sea apta para la detección de amenazas, sin generar interminables alertas SIEM a su equipo de seguridad. Este artículo cubrirá los pormenores de las alertas SIEM: qué ataques pueden ayudar a prever y prevenir; y cómo configurar mejor su SIEM para que tenga éxito.
¿Qué es una alerta SIEM?
Las alertas SIEM son notificaciones que informan a los profesionales de seguridad sobre posibles incidentes de seguridad. Estas alertas se crean a partir de la detección, correlación y agregación de metadatos de archivos y comportamiento del usuario. Para una inmersión más profunda en que es SIEM, nuestros recursos de aprendizaje son un comienzo fantástico. Sin embargo, centrándonos en el proceso de alerta, aquí se explica paso a paso
Generación de eventos
Casi todos los archivos dentro de su arrendamiento local o en la nube crean un flujo constante de registros. Al integrarse con estas fuentes de registro, la tecnología SIEM comienza a generar conciencia de los procesos en tiempo real que respaldan sus firewalls, sistemas de detección de intrusos, soluciones antivirus, servidores y otros dispositivos de seguridad.
Colección de eventos
No todos los registros se crean de la misma manera, pero para establecer cuáles vale la pena examinar más de cerca, SIEM primero debe recopilar amplias franjas de eventos de estas diferentes fuentes y centralizarlos dentro de su sistema de análisis.
Normalización
Los eventos recopilados de diferentes fuentes pueden utilizar diferentes formatos y estándares. Mientras que los eventos de error indican un problema importante, como pérdida de datos o pérdida de funcionalidad, los eventos de advertencia pueden indicar simplemente un posible problema futuro. Además de esto, la gran variedad de formatos y tipos de archivos (desde Active Directory hasta el sistema operativo) exige la función de normalización de SIEM para estandarizar estos eventos en un formato común.
Almacenamiento de eventos
Los eventos normalizados se almacenan en una base de datos segura y centralizada. Esto permite realizar análisis históricos, informes de cumplimiento e investigaciones forenses.
Detección
La detección implica analizar eventos para identificar posibles incidentes de seguridad. Los sistemas SIEM utilizan reglas, firmas y análisis de comportamiento predefinidos para detectar anomalías o patrones indicativos de amenazas a la seguridad. Las reglas pueden incluir condiciones como múltiples intentos fallidos de inicio de sesión, acceso desde ubicaciones inusuales o firmas de malware conocidas.
La correlación
La correlación es un paso crucial en el proceso SIEM. Implica analizar múltiples eventos relacionados para determinar si colectivamente representan un incidente de seguridad. La correlación ayuda a identificar patrones de ataque complejos que pueden pasar desapercibidos cuando se analizan eventos individuales de forma aislada.
Agregación
La agregación implica combinar eventos relacionados para proporcionar una vista consolidada de un incidente de seguridad. Este paso ayuda a reducir la fatiga de las alertas al presentar a los profesionales de seguridad un conjunto de alertas más conciso y manejable.
Este proceso culmina con la generación de una alerta. Una vez que se identifica un posible incidente de seguridad mediante detección, correlación y agregación, el sistema SIEM genera una alerta. Las alertas incluyen detalles sobre el incidente, como el tipo de amenaza, los sistemas afectados y la gravedad del incidente.
Este proceso culmina con la generación de una alerta. Una vez que se identifica un posible incidente de seguridad mediante detección, correlación y agregación, el sistema SIEM genera una alerta. Las alertas incluyen detalles sobre el incidente, como el tipo de amenaza, los sistemas afectados y la gravedad del incidente.
Diferentes tipos de alertas en SIEM
En lugar de desplazarse por grandes cantidades de datos, las alertas SIEM tienen como objetivo proporcionar una vista enfocada y priorizada de amenazas potenciales. Los ejemplos comunes de alertas SIEM incluyen:
- Comportamiento anómalo del usuario: Las alertas de seguridad pueden activarse cuando un usuario muestra una actividad inusual, como múltiples intentos fallidos de inicio de sesión, acceso no autorizado a recursos o transferencias de datos irregulares.
- Errores del sistema de monitoreo o de la aplicación: Los sistemas SIEM examinan meticulosamente los registros, alertando rápidamente sobre errores o fallas críticas en sistemas o aplicaciones, revelando posibles vulnerabilidades o configuraciones incorrectas.
- Incumplimiento de datos: En respuesta al acceso no autorizado o la filtración de datos confidenciales, se generan alertas que permiten a las organizaciones reaccionar con prontitud y minimizar el impacto resultante.
- Violaciones de cumplimiento: Configurables dentro de los sistemas SIEM, los mecanismos de monitoreo emiten alertas en casos de violaciones regulatorias o incumplimientos de políticas internas, asegurando el cumplimiento de los estándares establecidos.
Cuando se descubre una de estas anomalías, se generan alertas y se envían a un Centro de operaciones de red centralizado, SRE o equipos de DevOps específicos para una respuesta rápida. A partir de ahí, la gravedad del evento puede someterse a filtrado de alertas, deduplicación y análisis, cada uno de los cuales ayuda a reducir la cantidad de falsos positivos. Si bien el personal de TI tradicionalmente ha dependido de la clasificación manual de alertas, donde evalúan la gravedad de cada problema, las reglas de correlación incorporadas ahora permiten que las plataformas SIEM asuman cada vez más peso.
Tipos de activadores de alerta
Los activadores basados en reglas se emplean con frecuencia en alertas SIEM y se basan en condiciones predefinidas para identificar eventos específicos. Los equipos de seguridad aprovechan estos factores desencadenantes para establecer varias reglas basadas en diversos aspectos, como patrones de ataque conocidos, indicadores de compromiso o actividades sospechosas. Estas reglas funcionan como filtros, lo que permite al sistema SIEM generar alertas cuando los eventos observados se alinean con los criterios especificados.
De manera igualmente crucial para SIEM, los desencadenantes basados en umbrales implican el establecimiento de umbrales o límites específicos para eventos o métricas. Cuando estos valores umbral superan o caen por debajo de los parámetros establecidos, el sistema genera una alerta. Este tipo de disparador resulta valioso para detectar comportamientos anormales o desviaciones en los patrones.
La detección de anomalías constituye otro componente vital de esos ejemplos de alertas SIEM, cuyo objetivo es identificar desviaciones del comportamiento previsto. Este proceso implica analizar datos históricos para establecer perfiles de referencia para actividades de rutina. Luego, los eventos entrantes se comparan con estas líneas de base y el sistema marca cualquier desviación notable como anomalía potencial. La detección de anomalías es eficaz para detectar ataques previamente desconocidos o de día cero, así como para identificar amenazas internas esquivas o actividades no autorizadas.
Cada uno de estos desencadenantes se combina para crear una capa adaptativa de venta de entradas que encaja perfectamente con las plataformas de venta de entradas preexistentes. Algunas soluciones van incluso más allá, con AIOps filtrando, deduplicando y normalizando alertas de diversos sistemas, utilizando AI/ML para identificar patrones de correlación en una gran cantidad de alertas.
De manera igualmente crucial para SIEM, los desencadenantes basados en umbrales implican el establecimiento de umbrales o límites específicos para eventos o métricas. Cuando estos valores umbral superan o caen por debajo de los parámetros establecidos, el sistema genera una alerta. Este tipo de disparador resulta valioso para detectar comportamientos anormales o desviaciones en los patrones.
La detección de anomalías constituye otro componente vital de esos ejemplos de alertas SIEM, cuyo objetivo es identificar desviaciones del comportamiento previsto. Este proceso implica analizar datos históricos para establecer perfiles de referencia para actividades de rutina. Luego, los eventos entrantes se comparan con estas líneas de base y el sistema marca cualquier desviación notable como anomalía potencial. La detección de anomalías es eficaz para detectar ataques previamente desconocidos o de día cero, así como para identificar amenazas internas esquivas o actividades no autorizadas.
Cada uno de estos desencadenantes se combina para crear una capa adaptativa de venta de entradas que encaja perfectamente con las plataformas de venta de entradas preexistentes. Algunas soluciones van incluso más allá, con AIOps filtrando, deduplicando y normalizando alertas de diversos sistemas, utilizando AI/ML para identificar patrones de correlación en una gran cantidad de alertas.
Mejores prácticas para gestionar alertas SIEM
Con la esperanza de detener el malware antes de que penetre demasiado en la red, SIEM utiliza una enorme variedad de alertas, eventos y registros, pero como una luz de sensor de movimiento, a veces la alerta atrapa una rata en lugar de un troyano de acceso remoto.
Una de las razones de este aluvión continuo de alertas es la falta de cohesión entre las soluciones de seguridad anteriores. Si bien IPS, NIDS y HIDS ofrecen protección de red y endpoint respectivamente, la baja calidad de las alertas emitidas puede dispararse rápidamente, especialmente porque los dispositivos de seguridad integrados no funcionan juntos y, en cambio, lanzan todas las alertas a un equipo de seguridad sobreestimulado.
Las mejores prácticas de alertas SIEM brindan un remedio para el ruido de alerta al consolidar y refinar todas estas alertas, pero las mejores prácticas son esenciales para mantenerlas adecuadas para su propósito, en lugar de contribuir al agotamiento crónico.
Una de las razones de este aluvión continuo de alertas es la falta de cohesión entre las soluciones de seguridad anteriores. Si bien IPS, NIDS y HIDS ofrecen protección de red y endpoint respectivamente, la baja calidad de las alertas emitidas puede dispararse rápidamente, especialmente porque los dispositivos de seguridad integrados no funcionan juntos y, en cambio, lanzan todas las alertas a un equipo de seguridad sobreestimulado.
Las mejores prácticas de alertas SIEM brindan un remedio para el ruido de alerta al consolidar y refinar todas estas alertas, pero las mejores prácticas son esenciales para mantenerlas adecuadas para su propósito, en lugar de contribuir al agotamiento crónico.
Establece tus propias reglas
Las reglas definen la comprensión de un SIEM entre comportamiento normal y malicioso. Una sola alerta puede tener una o más reglas, dependiendo de cómo la defina. Si bien esto proporciona una base sólida para detectar eventos de seguridad justo a tiempo, es importante tener cuidado al crear una gran cantidad de alertas personalizadas. Configurar múltiples alertas para el mismo conjunto de tareas es una forma segura de oscurecer la información de seguridad.
Verifique sus alertas antes de emitir otras nuevas
Antes de implementar nuevas reglas de alerta, es esencial revisar las alertas existentes para determinar si ya existe una alerta integrada que tenga el mismo propósito. Si no existe ninguno, es imperativo recopilar información sobre la secuencia de eventos que ocurrirán tanto antes como después de la detección de esta alerta.
Sea preciso al elegir qué marcar
La inundación de alertas se produce principalmente debido a la vaguedad o ambigüedad en los campos de descripción de la alerta. Además de esto, seleccionar la categoría o gravedad incorrecta puede provocar que surjan problemas relativamente mundanos en los flujos de trabajo de alta prioridad, lo que atasca drásticamente a los equipos de TI. La descripción debe ser lo más precisa posible, mientras que la categoría debe reflejar con precisión los flujos de trabajo y las prioridades del equipo de seguridad.
Tenga en cuenta las regulaciones
Cada organización debe cumplir con diversas leyes locales, regionales y federales para cumplir con sus obligaciones de ciberseguridad. Al crear reglas de alerta personalizadas, tenga en cuenta lo que espera cada norma en particular.
Confíe en reglas simples y compuestas
Las reglas básicas de SIEM están diseñadas para identificar un tipo de evento específico e iniciar una respuesta predefinida. Por ejemplo, una regla simple puede activar una alerta si un correo electrónico contiene un archivo ZIP adjunto. Si bien las reglas básicas son beneficiosas, las reglas compuestas avanzadas permiten la combinación de dos o más reglas para identificar patrones de comportamiento más complejos. Por ejemplo, una regla compuesta podría activar una alerta si hay siete intentos fallidos de autenticación en la misma computadora desde una única dirección IP en diez minutos, utilizando diferentes nombres de usuario. Además, si se realiza un inicio de sesión exitoso en cualquier computadora dentro de la red y se origina desde la misma dirección IP, la regla compuesta también puede activar una alerta.
Probar
Una vez que haya creado una alerta, realice varias pruebas para verificar su funcionalidad adecuada. Las pruebas rigurosas de alertas personalizadas le permiten perfeccionar sus reglas de correlación, garantizando un rendimiento y una eficacia óptimos.
Si bien son una parte vital de las mejores prácticas de SIEM, las reglas de correlación no son inteligentes: no evalúan el historial de los eventos que evalúan. Por ejemplo, no les importa si una computadora tuvo un virus ayer; solo le interesa si un sistema está infectado mientras se ejecuta la regla. Además, las reglas de correlación se evalúan cada vez que se ejecuta un conjunto; el sistema no considera ningún otro dato para determinar si se evalúa o no una regla de correlación.
Por eso las otras dos formas de detección de amenazas son vitales:
Si bien son una parte vital de las mejores prácticas de SIEM, las reglas de correlación no son inteligentes: no evalúan el historial de los eventos que evalúan. Por ejemplo, no les importa si una computadora tuvo un virus ayer; solo le interesa si un sistema está infectado mientras se ejecuta la regla. Además, las reglas de correlación se evalúan cada vez que se ejecuta un conjunto; el sistema no considera ningún otro dato para determinar si se evalúa o no una regla de correlación.
Por eso las otras dos formas de detección de amenazas son vitales:
Establecer y ajustar umbrales
Los desencadenantes basados en umbrales implican establecer umbrales o límites específicos para eventos o métricas. Cuando estos valores umbral superan o caen por debajo de los parámetros establecidos, el sistema genera una alerta. Este tipo de disparador resulta valioso para detectar comportamientos anormales o desviaciones en los patrones.
Si bien algunas reglas pueden permanecer iguales, los umbrales son algunas de las formas de alerta más importantes que se deben ajustar periódicamente. Algo tan simple como una expansión de la base de usuarios o de los empleados puede generar oleadas de alertas innecesarias.
Si bien algunas reglas pueden permanecer iguales, los umbrales son algunas de las formas de alerta más importantes que se deben ajustar periódicamente. Algo tan simple como una expansión de la base de usuarios o de los empleados puede generar oleadas de alertas innecesarias.
Defina sus anomalías
Además de las reglas establecidas, los modelos de comportamiento perfilan un usuario, aplicación o cuenta en función de su comportamiento estándar. Cuando el modelo identifica un comportamiento anormal, aplica reglas para evaluar y luego emitir la alerta. Asegúrese de configurar modelos con diferentes clases de tipos de comportamiento; esto les permite producir perfiles de alerta distintos y acelera drásticamente el trabajo de reparación.
De manera similar a las reglas de correlación, la evaluación de un modelo solitario normalmente no genera una alerta. En cambio, el sistema asigna puntos a cada sesión en función de los modelos aplicados. Cuando los puntos acumulados para una sesión superan un umbral predefinido, el sistema activa una alerta. Establecer y definir esta tolerancia al riesgo para cada modelo es un aspecto crítico a la hora de gestionar y controlar el volumen de alertas generadas.
De manera similar a las reglas de correlación, la evaluación de un modelo solitario normalmente no genera una alerta. En cambio, el sistema asigna puntos a cada sesión en función de los modelos aplicados. Cuando los puntos acumulados para una sesión superan un umbral predefinido, el sistema activa una alerta. Establecer y definir esta tolerancia al riesgo para cada modelo es un aspecto crítico a la hora de gestionar y controlar el volumen de alertas generadas.
Alertas SIEM de próxima generación
Las soluciones SIEM son caras y pueden resultar difíciles de implementar y configurar. sin embargo, el
El éxito de su herramienta SIEM se define por su capacidad para integrarse estrechamente con su pila tecnológica actual.
Al ofrecer más de 400 integraciones listas para usar, SIEM de Stellar Cyber cambia su enfoque de reactivo a proactivo. Evite que su personal de seguridad entre
alertas interminables que no coinciden y cambiar el guión a los atacantes con capacidades de próxima generación
como la búsqueda automatizada de amenazas y el análisis basado en inteligencia artificial. Las alertas SIEM de próxima generación toman fuentes de datos ultraflexibles y las transforman en análisis escalables.
Descubra más sobre nuestro Plataforma SIEM de próxima generación Capacidades y empezar a centrarse en
incidentes en lugar de alertas.