Alertes SIEM : types courants et meilleures pratiques
Lorsque les cybercriminels accèdent à un réseau, un appareil ou un compte, le contrôle des dégâts devient une course contre la montre. Cependant, le nombre d’applications et de comptes qui composent la pile technologique moyenne peut faire du comportement des attaquants une aiguille très pointue – enfouie dans des hectares de foin.
En surveillant et en analysant en permanence les événements de sécurité, la technologie SIEM peut détecter des modèles ou des comportements anormaux au fur et à mesure qu'ils se produisent et alerter le personnel de sécurité de la localisation précise de l'attaquant. Ces événements incluent des activités telles que des tentatives d'accès non autorisées, un trafic réseau inhabituel ou des vulnérabilités du système. Une fois qu'une menace potentielle est identifiée, le système SIEM peut générer des alertes ou des notifications pour inciter le personnel de sécurité à enquêter et à réagir en temps opportun.
Cependant, il est essentiel de garantir que votre solution est adaptée à la détection des menaces – sans envoyer d’interminables alertes SIEM à votre équipe de sécurité. Cet article couvrira les tenants et les aboutissants des alertes SIEM : quelles attaques elles peuvent aider à prévoir et à prévenir ; et comment préparer au mieux votre SIEM pour réussir.
En surveillant et en analysant en permanence les événements de sécurité, la technologie SIEM peut détecter des modèles ou des comportements anormaux au fur et à mesure qu'ils se produisent et alerter le personnel de sécurité de la localisation précise de l'attaquant. Ces événements incluent des activités telles que des tentatives d'accès non autorisées, un trafic réseau inhabituel ou des vulnérabilités du système. Une fois qu'une menace potentielle est identifiée, le système SIEM peut générer des alertes ou des notifications pour inciter le personnel de sécurité à enquêter et à réagir en temps opportun.
Cependant, il est essentiel de garantir que votre solution est adaptée à la détection des menaces – sans envoyer d’interminables alertes SIEM à votre équipe de sécurité. Cet article couvrira les tenants et les aboutissants des alertes SIEM : quelles attaques elles peuvent aider à prévoir et à prévenir ; et comment préparer au mieux votre SIEM pour réussir.
Qu'est-ce qu'une alerte SIEM ?
Les alertes SIEM sont des notifications qui informent les professionnels de la sécurité des incidents de sécurité potentiels. Ces alertes sont créées à partir de la détection, de la corrélation et de l'agrégation des métadonnées des fichiers et du comportement des utilisateurs. Pour une plongée plus approfondie qu'est-ce que SIEM, nos ressources d'apprentissage sont un début fantastique. Cependant, en nous concentrant sur le processus d'alerte, voici une étape par étape
Génération d'événements
Presque tous les fichiers de votre location sur site ou dans le cloud créent un flux constant de journaux. En s'intégrant à ces sources de journaux, la technologie SIEM commence à prendre conscience des processus en temps réel prenant en charge vos pare-feu, systèmes de détection d'intrusion, solutions antivirus, serveurs et autres dispositifs de sécurité.
Collection d'événements
Tous les journaux ne sont pas égaux, mais pour déterminer lesquels méritent d'être examinés de plus près, le SIEM doit d'abord collecter de larges pans d'événements provenant de ces différentes sources et les centraliser au sein de son système d'analyse.
Normalisation
Les événements collectés à partir de différentes sources peuvent utiliser différents formats et normes. Alors que les événements d'erreur indiquent un problème important tel qu'une perte de données ou une perte de fonctionnalité, les événements d'avertissement peuvent simplement indiquer un éventuel problème futur. Parallèlement, la vaste gamme de formats et de types de fichiers – de l'Active Directory au système d'exploitation – exige que la fonction de normalisation du SIEM normalise ces événements dans un format commun.
Stockage d'événements
Les événements normalisés sont stockés dans une base de données sécurisée et centralisée. Cela permet une analyse historique, des rapports de conformité et des enquêtes médico-légales.
Détection
La détection consiste à analyser les événements pour identifier les incidents de sécurité potentiels. Les systèmes SIEM utilisent des règles, des signatures et une analyse comportementale prédéfinies pour détecter des anomalies ou des modèles indiquant des menaces de sécurité. Les règles peuvent inclure des conditions telles que plusieurs tentatives de connexion infructueuses, un accès à partir d'emplacements inhabituels ou des signatures de logiciels malveillants connues.
Corrélation
La corrélation est une étape cruciale dans le processus SIEM. Cela implique d’analyser plusieurs événements liés pour déterminer s’ils représentent collectivement un incident de sécurité. La corrélation aide à identifier des modèles d’attaques complexes qui pourraient passer inaperçus lorsque l’on examine des événements individuels de manière isolée.
Agrégation
L'agrégation consiste à combiner des événements associés pour fournir une vue consolidée d'un incident de sécurité. Cette étape contribue à réduire la fatigue liée aux alertes en présentant aux professionnels de la sécurité un ensemble d’alertes plus concis et plus gérable.
Ce processus aboutit à la génération d’une alerte. Une fois qu'un incident de sécurité potentiel est identifié grâce à la détection, la corrélation et l'agrégation, le système SIEM génère une alerte. Les alertes incluent des détails sur l'incident, tels que le type de menace, les systèmes concernés et la gravité de l'incident.
Ce processus aboutit à la génération d’une alerte. Une fois qu'un incident de sécurité potentiel est identifié grâce à la détection, la corrélation et l'agrégation, le système SIEM génère une alerte. Les alertes incluent des détails sur l'incident, tels que le type de menace, les systèmes concernés et la gravité de l'incident.
Différents types d'alertes dans SIEM
Plutôt que de parcourir de larges pans de données, les alertes SIEM visent à fournir une vue ciblée et hiérarchisée des menaces potentielles. Exemples d'alertes SIEM courantes :
- Comportement anormal des utilisateurs: des alertes de sécurité peuvent être déclenchées lorsqu'un utilisateur présente une activité inhabituelle, telle que plusieurs tentatives de connexion infructueuses, un accès non autorisé aux ressources ou des transferts de données irréguliers.
- Erreurs du système de surveillance ou des applications : Les systèmes SIEM examinent méticuleusement les journaux, alertant rapidement des erreurs critiques ou des pannes des systèmes ou des applications, révélant ainsi des vulnérabilités potentielles ou des erreurs de configuration.
- Infractions aux données: En réponse à un accès non autorisé ou à l'exfiltration de données sensibles, des alertes sont générées, permettant aux organisations de réagir rapidement et de minimiser l'impact qui en résulte.
- Violations de conformité: Configurables au sein des systèmes SIEM, les mécanismes de surveillance émettent des alertes en cas de violations réglementaires ou de violations des politiques internes, garantissant le respect des normes établies.
Lorsqu'une de ces anomalies est découverte, des alertes sont générées et transmises à un centre d'opérations réseau centralisé, à un SRE ou à des équipes DevOps spécifiques pour une réponse rapide. À partir de là, la gravité des événements peut faire l’objet d’un filtrage d’alertes, d’une déduplication et d’une analyse, chacun contribuant à réduire le nombre de faux positifs. Alors que le personnel informatique s'appuyait traditionnellement sur le tri manuel des alertes, où il évaluait la gravité de chaque problème, les règles de corrélation intégrées permettent désormais aux plates-formes SIEM d'assumer une part croissante du poids.
Types de déclencheurs d'alerte
Les déclencheurs basés sur des règles sont fréquemment utilisés dans les alertes SIEM, s'appuyant sur des conditions prédéfinies pour identifier des événements spécifiques. Les équipes de sécurité exploitent ces déclencheurs pour établir diverses règles basées sur divers aspects, tels que les modèles d'attaque connus, les indicateurs de compromission ou les activités suspectes. Ces règles fonctionnent comme des filtres, permettant au système SIEM de générer des alertes lorsque les événements observés correspondent aux critères spécifiés.
Tout aussi cruciaux pour SIEM, les déclencheurs basés sur des seuils impliquent l’établissement de seuils ou de limites spécifiques pour les événements ou les métriques. Lorsque ces valeurs seuils dépassent ou tombent en dessous des paramètres définis, le système génère une alerte. Ce type de déclencheur s'avère utile pour détecter un comportement anormal ou des écarts dans les modèles.
La détection des anomalies constitue un autre élément essentiel de ces exemples d'alertes SIEM, visant à identifier les écarts par rapport au comportement anticipé. Ce processus implique l'analyse des données historiques pour établir des profils de référence pour les activités de routine. Les événements entrants sont ensuite comparés à ces références, le système signalant tout écart notable comme anomalie potentielle. La détection des anomalies est efficace pour détecter les attaques jusque-là inconnues ou de type « jour zéro », ainsi que pour identifier les menaces internes insaisissables ou les activités non autorisées.
Chacun de ces déclencheurs se combine pour créer une couche adaptative de billetterie qui s’intègre parfaitement aux plateformes de billetterie préexistantes. Certaines solutions vont encore plus loin, avec le filtrage, la déduplication et la normalisation des alertes AIOps provenant de divers systèmes, en utilisant l'IA/ML pour identifier les modèles de corrélation entre la pléthore d'alertes.
Tout aussi cruciaux pour SIEM, les déclencheurs basés sur des seuils impliquent l’établissement de seuils ou de limites spécifiques pour les événements ou les métriques. Lorsque ces valeurs seuils dépassent ou tombent en dessous des paramètres définis, le système génère une alerte. Ce type de déclencheur s'avère utile pour détecter un comportement anormal ou des écarts dans les modèles.
La détection des anomalies constitue un autre élément essentiel de ces exemples d'alertes SIEM, visant à identifier les écarts par rapport au comportement anticipé. Ce processus implique l'analyse des données historiques pour établir des profils de référence pour les activités de routine. Les événements entrants sont ensuite comparés à ces références, le système signalant tout écart notable comme anomalie potentielle. La détection des anomalies est efficace pour détecter les attaques jusque-là inconnues ou de type « jour zéro », ainsi que pour identifier les menaces internes insaisissables ou les activités non autorisées.
Chacun de ces déclencheurs se combine pour créer une couche adaptative de billetterie qui s’intègre parfaitement aux plateformes de billetterie préexistantes. Certaines solutions vont encore plus loin, avec le filtrage, la déduplication et la normalisation des alertes AIOps provenant de divers systèmes, en utilisant l'IA/ML pour identifier les modèles de corrélation entre la pléthore d'alertes.
Meilleures pratiques pour la gestion des alertes SIEM
Dans l'espoir d'arrêter les logiciels malveillants avant qu'ils ne s'introduisent trop profondément dans le réseau, le SIEM gère une vaste gamme d'alertes, d'événements et de journaux, mais comme la lumière d'un détecteur de mouvement, l'alerte attrape parfois un rat au lieu d'un cheval de Troie d'accès à distance.
L’une des raisons de ce barrage continu d’alertes est le manque de cohésion entre les solutions de sécurité précédentes. Alors qu'IPS, NIDS et HIDS offrent respectivement une protection du réseau et des points finaux, la mauvaise qualité des alertes émises peut rapidement s'aggraver, en particulier lorsque les appareils de sécurité intégrés ne parviennent pas à fonctionner ensemble et envoient chaque alerte à une équipe de sécurité surstimulée.
Les meilleures pratiques en matière d’alertes SIEM apportent un remède au bruit des alertes en consolidant et en affinant toutes ces alertes – mais les meilleures pratiques sont essentielles pour qu’elles restent adaptées à leur objectif, plutôt que de contribuer à un épuisement chronique.
L’une des raisons de ce barrage continu d’alertes est le manque de cohésion entre les solutions de sécurité précédentes. Alors qu'IPS, NIDS et HIDS offrent respectivement une protection du réseau et des points finaux, la mauvaise qualité des alertes émises peut rapidement s'aggraver, en particulier lorsque les appareils de sécurité intégrés ne parviennent pas à fonctionner ensemble et envoient chaque alerte à une équipe de sécurité surstimulée.
Les meilleures pratiques en matière d’alertes SIEM apportent un remède au bruit des alertes en consolidant et en affinant toutes ces alertes – mais les meilleures pratiques sont essentielles pour qu’elles restent adaptées à leur objectif, plutôt que de contribuer à un épuisement chronique.
Définissez vos propres règles
Les règles définissent la compréhension d'un SIEM entre les comportements normaux et malveillants. Une seule alerte peut avoir une ou plusieurs règles, selon la façon dont vous la définissez. Même si cela constitue une base solide pour détecter les événements de sécurité juste à temps, il est important de se méfier de la création d'un grand nombre d'alertes personnalisées. La configuration de plusieurs alertes pour le même ensemble de tâches est un moyen infaillible de brouiller les informations sur la sécurité.
Vérifiez vos alertes avant d’en émettre de nouvelles
Avant de mettre en œuvre de nouvelles règles d'alerte, il est essentiel d'examiner les alertes existantes pour déterminer s'il existe déjà une alerte intégrée ayant le même objectif. S’il n’en existe pas, il est impératif de collecter des informations sur la séquence d’événements qui se produiront avant et après la détection de cette alerte.
Soyez précis lorsque vous choisissez ce que vous souhaitez signaler
L’inondation d’alertes se produit principalement en raison du flou ou de l’ambiguïté dans les champs de description de l’alerte. Parallèlement, la sélection d’une catégorie ou d’une gravité incorrecte peut entraîner l’apparition de problèmes relativement banals dans les flux de travail hautement prioritaires, enlisant considérablement les équipes informatiques. La description doit être aussi précise que possible, tandis que la catégorie doit refléter avec précision les flux de travail et les priorités de l'équipe de sécurité.
Gardez les réglementations à l’esprit
Chaque organisation doit se conformer à diverses lois locales, régionales et fédérales pour remplir ses obligations en matière de cybersécurité. Lorsque vous créez des règles d’alerte personnalisées, gardez à l’esprit les attentes de chaque élément réglementaire particulier.
S'appuyer sur des règles simples et composites
Les règles SIEM de base sont conçues pour identifier un type d'événement spécifique et lancer une réponse prédéfinie. Par exemple, une règle simple peut déclencher une alerte si un e-mail contient un fichier ZIP en pièce jointe. Même si les règles de base sont bénéfiques, les règles composites avancées permettent de combiner deux ou plusieurs règles pour identifier des modèles de comportement plus complexes. Par exemple, une règle composite peut déclencher une alerte si sept tentatives d'authentification échouées sur le même ordinateur à partir d'une seule adresse IP dans un délai de dix minutes, en utilisant des noms d'utilisateur différents. De plus, si une connexion réussie a lieu sur n'importe quel ordinateur du réseau et provient de la même adresse IP, la règle composite peut également déclencher une alerte.
Teste
Une fois que vous avez créé une alerte, effectuez plusieurs tests pour vérifier son bon fonctionnement. Des tests rigoureux des alertes personnalisées vous permettent d'affiner vos règles de corrélation, garantissant ainsi des performances et une efficacité optimales.
Bien qu'elles constituent un élément essentiel des meilleures pratiques SIEM, les règles de corrélation ne sont pas intelligentes : elles n'évaluent pas l'historique des événements qu'elles évaluent. Par exemple, ils ne se soucient pas de savoir si un ordinateur a été infecté par un virus hier ; il ne s'intéresse que si un système est infecté lors de l'exécution de la règle. De plus, les règles de corrélation sont évaluées chaque fois qu'un ensemble est exécuté : le système ne prend en compte aucune autre donnée pour déterminer s'il doit ou non évaluer une règle de corrélation.
C’est pourquoi les deux autres formes de détection des menaces sont essentielles :
Bien qu'elles constituent un élément essentiel des meilleures pratiques SIEM, les règles de corrélation ne sont pas intelligentes : elles n'évaluent pas l'historique des événements qu'elles évaluent. Par exemple, ils ne se soucient pas de savoir si un ordinateur a été infecté par un virus hier ; il ne s'intéresse que si un système est infecté lors de l'exécution de la règle. De plus, les règles de corrélation sont évaluées chaque fois qu'un ensemble est exécuté : le système ne prend en compte aucune autre donnée pour déterminer s'il doit ou non évaluer une règle de corrélation.
C’est pourquoi les deux autres formes de détection des menaces sont essentielles :
Définir et régler les seuils
Les déclencheurs basés sur des seuils impliquent l'établissement de seuils ou de limites spécifiques pour les événements ou les mesures. Lorsque ces valeurs seuils dépassent ou tombent en dessous des paramètres définis, le système génère une alerte. Ce type de déclencheur s'avère utile pour détecter un comportement anormal ou des écarts dans les modèles.
Même si certaines règles peuvent rester les mêmes, les seuils comptent parmi les formulaires d’alerte les plus importants à ajuster régulièrement. Quelque chose d'aussi simple qu'une expansion de la base d'utilisateurs ou d'employés peut entraîner des vagues d'alertes inutiles.
Même si certaines règles peuvent rester les mêmes, les seuils comptent parmi les formulaires d’alerte les plus importants à ajuster régulièrement. Quelque chose d'aussi simple qu'une expansion de la base d'utilisateurs ou d'employés peut entraîner des vagues d'alertes inutiles.
Définissez vos anomalies
Parallèlement aux règles définies, les modèles de comportement profilent un utilisateur, une application ou un compte en fonction de son comportement standard. Lorsque le modèle identifie un comportement anormal, il applique ensuite des règles pour évaluer puis émettre l'alerte. Assurez-vous de configurer des modèles avec différentes classes de types de comportement – cela leur permet de produire des profils d’alerte distincts et accélère considérablement le travail correctif.
À l’instar des règles de corrélation, une évaluation de modèle solitaire ne déclenche généralement pas d’alerte. Au lieu de cela, le système attribue des points à chaque session en fonction des modèles appliqués. Lorsque les points accumulés pour une session dépassent un seuil prédéfini, le système déclenche alors une alerte. L'établissement et la définition de cette tolérance au risque pour chaque modèle sont un aspect essentiel de la gestion et du contrôle du volume d'alertes générées.
À l’instar des règles de corrélation, une évaluation de modèle solitaire ne déclenche généralement pas d’alerte. Au lieu de cela, le système attribue des points à chaque session en fonction des modèles appliqués. Lorsque les points accumulés pour une session dépassent un seuil prédéfini, le système déclenche alors une alerte. L'établissement et la définition de cette tolérance au risque pour chaque modèle sont un aspect essentiel de la gestion et du contrôle du volume d'alertes générées.
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