SIEM Peringatan: Jenis Umum dan Praktik Terbaik

  • Takeaway kunci:
  • Apa saja jenis utamanya SIEM peringatan?
    Berbasis aturan (misalnya, aturan korelasi), berbasis perilaku (UEBA), peringatan berbasis intelijen ancaman, dan peringatan berbasis anomali.
  • Apa yang dilakukan tantangan peringatan? SOCwajah s?
    Tingginya angka positif palsu, peringatan yang berulang, dan kurangnya konteks memperlambat investigasi.
  • Apa saja praktik terbaik untuk mengelola? SIEM peringatan?
    Terapkan prioritas peringatan, pengayaan kontekstual, pengelompokan insiden, dan logika penekanan.
  • Bagaimana klasifikasi peringatan meningkatkan deteksi?
    Berbagai jenis peringatan memerlukan respons yang disesuaikan—klasifikasi yang akurat memungkinkan presisi.
  • Bagaimana Stellar Cyber ​​menyederhanakan penanganan peringatan?
    Ia menggunakan ML untuk menghubungkan dan mengelompokkan peringatan mentah menjadi insiden yang bermakna, mengurangi kebisingan dan mempercepat penyelesaian.

Ketika penjahat dunia maya memperoleh akses ke jaringan, perangkat, atau akun, pengendalian kerusakan menjadi perlombaan melawan waktu. Namun, jumlah aplikasi dan akun yang membentuk tumpukan teknologi rata-rata dapat membuat perilaku penyerang menjadi seperti jarum yang sangat tajam – terkubur di lahan jerami yang luas.

Dengan terus memantau dan menganalisis peristiwa keamanan, SIEM Teknologi dapat mendeteksi pola atau perilaku abnormal saat terjadi – dan memperingatkan personel keamanan tentang lokasi pasti penyerang. Peristiwa ini mencakup aktivitas seperti upaya akses tanpa izin, lalu lintas jaringan yang tidak biasa, atau kerentanan sistem. Setelah potensi ancaman diidentifikasi, SIEM Sistem ini dapat menghasilkan peringatan atau pemberitahuan untuk mendorong investigasi dan respons tepat waktu oleh personel keamanan.

Namun, pastikan solusi Anda sesuai untuk deteksi ancaman – tanpa mengeluarkan penjelasan yang tak berujung. SIEM Peringatan keamanan di tim keamanan Anda sangat penting. Artikel ini akan membahas seluk-beluknya. SIEM peringatan – serangan apa yang dapat diprediksi dan dicegah; dan bagaimana cara terbaik untuk mengaturnya SIEM untuk meraih kesuksesan.

Lembar-Data-Generasi-Berikutnya-pdf.webp

Generasi selanjutnya SIEM

Stellar Cyber ​​Generasi Berikutnya SIEM, sebagai komponen penting dalam Stellar Cyber Open XDR Platform...

Unduh Lembar Data
gambar-demo.webp

Rasakan Keamanan Bertenaga AI dalam Aksi!

Temukan AI canggih Stellar Cyber ​​untuk deteksi dan respons ancaman instan. Jadwalkan demo Anda hari ini!

Jadwalkan Demo

Apa itu SIEM Peringatan?

SIEM Peringatan adalah pemberitahuan yang memberi tahu para profesional keamanan tentang potensi insiden keamanan. Peringatan ini dibangun dari deteksi, korelasi, dan agregasi metadata file dan perilaku pengguna. Untuk penjelasan lebih lanjut, apa SIEM is, sumber belajar kami adalah awal yang fantastis. Namun, dengan fokus pada proses peringatan, berikut adalah panduan langkah demi langkah

Pembuatan Acara

Hampir setiap file di dalam lingkungan on-premises atau cloud Anda menghasilkan aliran log yang konstan. Dengan mengintegrasikan sumber-sumber log ini, SIEM Teknologi mulai membangun kesadaran akan proses waktu nyata yang mendukung firewall, sistem deteksi intrusi, solusi antivirus, server, dan perangkat keamanan lainnya.

Koleksi Acara

Tidak semua log memiliki kualitas yang sama – tetapi untuk menentukan mana yang layak dicermati lebih lanjut, SIEM Pertama-tama, ia harus mengumpulkan sejumlah besar peristiwa dari berbagai sumber ini dan memusatkannya dalam sistem analisisnya.

Normalisasi

Peristiwa yang dikumpulkan dari berbagai sumber mungkin menggunakan format dan standar yang berbeda. Sementara peristiwa kesalahan menunjukkan masalah signifikan seperti kehilangan data atau hilangnya fungsi, peristiwa peringatan mungkin hanya menunjukkan kemungkinan masalah di masa mendatang. Selain itu, beragamnya format dan jenis file – dari Active Directory hingga Sistem Operasi – menuntut SIEMfungsi normalisasi untuk menstandarisasi peristiwa-peristiwa ini ke dalam format umum.

Penyimpanan Acara

Peristiwa yang dinormalisasi disimpan dalam basis data yang aman dan terpusat. Hal ini memungkinkan dilakukannya analisis historis, pelaporan kepatuhan, dan investigasi forensik.

Deteksi

Deteksi melibatkan analisis peristiwa untuk mengidentifikasi potensi insiden keamanan. SIEM Sistem menggunakan aturan, tanda tangan, dan analisis perilaku yang telah ditentukan sebelumnya untuk mendeteksi anomali atau pola yang mengindikasikan ancaman keamanan. Aturan tersebut mungkin mencakup kondisi seperti beberapa upaya login yang gagal, akses dari lokasi yang tidak biasa, atau tanda tangan malware yang dikenal.

Korelasi

Korelasi merupakan langkah penting dalam SIEM Proses ini melibatkan analisis berbagai peristiwa terkait untuk menentukan apakah peristiwa-peristiwa tersebut secara kolektif mewakili insiden keamanan. Korelasi membantu mengidentifikasi pola serangan kompleks yang mungkin luput dari perhatian jika hanya melihat peristiwa individual secara terpisah.

Pengumpulan

Agregasi melibatkan penggabungan peristiwa terkait untuk memberikan pandangan terpadu tentang insiden keamanan. Langkah ini membantu mengurangi kelelahan akibat banyaknya peringatan dengan menyajikan serangkaian peringatan yang lebih ringkas dan mudah dikelola kepada para profesional keamanan. Proses ini berpuncak pada pembuatan peringatan. Setelah potensi insiden keamanan diidentifikasi melalui deteksi, korelasi, dan agregasi, maka SIEM Sistem menghasilkan peringatan. Peringatan tersebut mencakup detail tentang insiden, seperti jenis ancaman, sistem yang terpengaruh, dan tingkat keparahan insiden.

Berbagai Jenis Peringatan Dalam SIEM

Daripada menelusuri sejumlah besar data, SIEM Peringatan bertujuan untuk memberikan pandangan yang terfokus dan terprioritaskan tentang potensi ancaman. Umum SIEM Contoh peringatan meliputi:
  • Perilaku Pengguna yang Tidak Normal: Peringatan keamanan dapat dipicu saat pengguna menunjukkan aktivitas yang tidak biasa, seperti beberapa kali percobaan login yang gagal, akses tidak sah ke sumber daya, atau transfer data yang tidak teratur.

  • Pemantauan Kesalahan Sistem atau Aplikasi: SIEM Sistem secara cermat memeriksa log, segera memberikan peringatan tentang kesalahan atau kegagalan kritis dalam sistem atau aplikasi, serta mengungkap potensi kerentanan atau kesalahan konfigurasi.

  • Pelanggaran Data: Sebagai respons terhadap akses tidak sah atau pencurian data sensitif, peringatan akan dibuat, yang memungkinkan organisasi bereaksi dengan cepat dan meminimalkan dampak yang diakibatkannya.

  • Pelanggaran Kepatuhan: Dapat dikonfigurasi di dalam SIEM Sistem dan mekanisme pemantauan mengeluarkan peringatan jika terjadi pelanggaran peraturan atau pelanggaran kebijakan internal, sehingga memastikan kepatuhan terhadap standar yang telah ditetapkan.
Ketika salah satu anomali ini ditemukan, peringatan akan dibuat dan diteruskan ke Pusat Operasi Jaringan (Network Operation Center), SRE, atau tim DevOps tertentu untuk respons cepat. Dari sana, tingkat keparahan kejadian dapat melalui penyaringan peringatan, penghapusan duplikasi, dan analisis – yang masing-masing membantu mengurangi jumlah false positive. Meskipun personel TI secara tradisional mengandalkan triase peringatan manual, di mana mereka menilai tingkat keparahan setiap masalah, aturan korelasi bawaan sekarang memungkinkan SIEM platform untuk memikul beban yang semakin berat.

Jenis Pemicu Peringatan

Pemicu berbasis aturan sering digunakan dalam SIEM Peringatan, yang mengandalkan kondisi yang telah ditentukan sebelumnya untuk mengidentifikasi peristiwa tertentu. Tim keamanan memanfaatkan pemicu ini untuk menetapkan berbagai aturan berdasarkan beragam aspek, seperti pola serangan yang dikenal, indikator kompromi, atau aktivitas mencurigakan. Aturan-aturan ini berfungsi sebagai filter, yang memungkinkan SIEM Sistem untuk menghasilkan peringatan ketika peristiwa yang diamati sesuai dengan kriteria yang ditentukan.

Sama pentingnya bagi SIEMPemicu berbasis ambang batas melibatkan penetapan ambang batas atau batasan spesifik untuk peristiwa atau metrik. Ketika nilai ambang batas ini melebihi atau berada di bawah parameter yang ditetapkan, sistem akan menghasilkan peringatan. Jenis pemicu ini terbukti
berharga dalam mendeteksi perilaku abnormal atau penyimpangan pola.

Deteksi Anomali merupakan komponen penting lainnya dari hal-hal tersebut. SIEM Sistem ini memberikan contoh peringatan, bertujuan untuk mengidentifikasi penyimpangan dari perilaku yang diharapkan. Proses ini melibatkan analisis data historis untuk menetapkan profil dasar untuk aktivitas rutin. Peristiwa yang masuk kemudian dibandingkan dengan profil dasar ini, dengan sistem menandai setiap penyimpangan yang signifikan sebagai potensi anomali. Deteksi anomali efektif dalam mendeteksi serangan yang sebelumnya tidak diketahui atau serangan zero-day, serta mengidentifikasi ancaman orang dalam yang sulit dideteksi atau aktivitas yang tidak sah.

Masing-masing pemicu ini digabungkan untuk menciptakan lapisan tiket adaptif yang sesuai dengan platform tiket yang sudah ada sebelumnya. Beberapa solusi bahkan melangkah lebih jauh, dengan penyaringan AIOps, penghapusan duplikasi, dan normalisasi peringatan dari berbagai sistem, memanfaatkan AI/ML untuk mengidentifikasi pola korelasi di seluruh peringatan.

Praktik Terbaik untuk Mengelola SIEM Alerts

Dengan harapan dapat menghentikan malware sebelum menyebar terlalu jauh ke dalam jaringan, SIEM Sistem ini menangani berbagai macam peringatan, peristiwa, dan log – tetapi seperti lampu sensor gerak, terkadang peringatan tersebut malah menangkap tikus, bukan Trojan Akses Jarak Jauh.

Salah satu alasan di balik rentetan peringatan ini adalah kurangnya kekompakan antara solusi keamanan sebelumnya. Sementara IPS, NIDS, dan HIDS masing-masing menawarkan perlindungan jaringan dan titik akhir, kualitas peringatan yang dikeluarkan dapat memburuk dengan cepat – terutama karena peralatan keamanan terintegrasi gagal bekerja sama, dan malah mengirimkan setiap peringatan ke tim keamanan yang terlalu bersemangat.

SIEM Praktik terbaik peringatan memberikan solusi untuk mengatasi kebisingan peringatan dengan mengkonsolidasikan dan menyempurnakan semua peringatan ini – tetapi praktik terbaik sangat penting agar tetap sesuai dengan tujuan, dan tidak malah menyebabkan kelelahan kronis.

Tetapkan Aturan Anda Sendiri

Aturan mendefinisikan sebuah SIEMPemahaman tentang perbedaan antara perilaku normal dan perilaku berbahaya. Satu peringatan dapat memiliki satu atau lebih aturan, tergantung pada bagaimana Anda mendefinisikannya. Meskipun ini memberikan dasar yang kuat untuk menangkap peristiwa keamanan tepat waktu, penting untuk berhati-hati dalam membuat sejumlah besar peringatan yang disesuaikan. Menyiapkan beberapa peringatan untuk serangkaian tugas yang sama adalah cara pasti untuk mengaburkan wawasan keamanan.

Periksa Peringatan Anda Sebelum Mengeluarkan Peringatan Baru

Sebelum menerapkan aturan peringatan baru, penting untuk meninjau peringatan yang ada guna menentukan apakah sudah ada peringatan bawaan yang memiliki tujuan yang sama. Jika tidak ada, penting untuk mengumpulkan informasi tentang urutan kejadian yang akan terjadi sebelum dan sesudah deteksi peringatan ini.

Bersikaplah Tepat Saat Memilih Apa yang Akan Ditandai

Banjir peringatan terutama terjadi karena ketidakjelasan atau ambiguitas dalam bidang deskripsi peringatan. Selain itu, memilih kategori atau tingkat keparahan yang salah dapat menyebabkan munculnya masalah yang relatif biasa dalam alur kerja berprioritas tinggi, yang sangat membebani tim TI. Deskripsi harus setepat mungkin, sementara kategori harus secara akurat mencerminkan alur kerja dan prioritas tim keamanan.

Perhatikan Peraturan

Setiap organisasi perlu mematuhi berbagai undang-undang lokal, regional, dan federal untuk memenuhi kewajiban keamanan sibernya. Saat membuat aturan peringatan khusus, ingatlah apa yang diharapkan dari setiap peraturan tertentu.

Mengandalkan Aturan Sederhana dan Komposit

Dasar SIEM Aturan dirancang untuk mengidentifikasi jenis peristiwa tertentu dan memulai respons yang telah ditentukan sebelumnya. Misalnya, aturan sederhana dapat memicu peringatan jika email berisi lampiran file ZIP. Meskipun aturan dasar bermanfaat, aturan komposit tingkat lanjut memungkinkan kombinasi dua atau lebih aturan untuk mengidentifikasi pola perilaku yang lebih rumit. Misalnya, aturan komposit dapat memicu peringatan jika ada tujuh upaya otentikasi yang gagal ke komputer yang sama dari satu alamat IP dalam waktu sepuluh menit, menggunakan nama pengguna yang berbeda. Selain itu, jika login berhasil terjadi pada komputer mana pun di dalam jaringan dan berasal dari alamat IP yang sama, aturan komposit juga dapat memicu peringatan.

uji

Setelah Anda membuat peringatan, lakukan beberapa uji coba untuk memverifikasi fungsinya yang benar. Pengujian yang ketat terhadap peringatan khusus memungkinkan Anda untuk menyempurnakan aturan korelasi, memastikan kinerja dan efektivitas yang optimal. Meskipun merupakan bagian penting dari SIEM Dalam praktik terbaik, aturan korelasi tidak cerdas—aturan tersebut tidak menilai riwayat peristiwa yang dievaluasinya. Misalnya, aturan tersebut tidak peduli apakah komputer terkena virus kemarin; aturan tersebut hanya tertarik jika suatu sistem terinfeksi saat aturan dieksekusi. Selain itu, aturan korelasi dievaluasi setiap kali satu set dieksekusi – sistem tidak mempertimbangkan data lain untuk menentukan apakah akan mengevaluasi aturan korelasi atau tidak. Inilah mengapa dua bentuk deteksi ancaman lainnya sangat penting:

Tetapkan dan Sesuaikan Ambang Batas

Pemicu berbasis ambang batas melibatkan penetapan ambang batas atau batasan tertentu untuk peristiwa atau metrik. Ketika nilai ambang batas ini melebihi atau berada di bawah parameter yang ditetapkan, sistem akan menghasilkan peringatan. Jenis pemicu ini terbukti berharga dalam mendeteksi perilaku abnormal atau penyimpangan dalam pola. Meskipun beberapa aturan dapat tetap sama, ambang batas adalah beberapa bentuk peringatan terpenting yang harus disetel secara berkala. Sesuatu yang sederhana seperti perluasan basis pengguna atau karyawan dapat menyebabkan gelombang peringatan yang tidak perlu.

Tentukan Anomali Anda

Di samping aturan yang ditetapkan, model perilaku membuat profil pengguna, aplikasi, atau akun berdasarkan perilaku standar mereka. Saat model mengidentifikasi perilaku abnormal, model tersebut kemudian menerapkan aturan untuk mengevaluasi dan kemudian mengeluarkan peringatan. Pastikan untuk menyiapkan model dengan kelas jenis perilaku yang berbeda – hal ini memungkinkan model untuk menghasilkan profil peringatan yang berbeda dan mempercepat pekerjaan perbaikan secara drastis.

Mirip dengan aturan korelasi, evaluasi model soliter biasanya tidak memicu peringatan. Sebaliknya, sistem menetapkan poin untuk setiap sesi berdasarkan model yang diterapkan. Ketika poin yang terkumpul untuk suatu sesi melampaui ambang batas yang telah ditetapkan, sistem kemudian memicu peringatan. Menetapkan dan mendefinisikan toleransi risiko ini untuk setiap model merupakan aspek penting dalam mengelola dan mengendalikan volume peringatan yang dihasilkan.

Generasi selanjutnya SIEM Alerts

SIEM Solusi-solusi tersebut mahal dan bisa sulit untuk diterapkan dan dikonfigurasi. Namun, keberhasilan Anda SIEM Suatu alat didefinisikan berdasarkan kemampuannya untuk terintegrasi erat dengan tumpukan teknologi Anda saat ini.

Dengan menghadirkan lebih dari 400 integrasi siap pakai, Stellar Cyber's SIEM Ubah pendekatan Anda dari reaktif menjadi proaktif. Hentikan personel keamanan Anda dari harus menelusuri peringatan yang tidak sesuai dan tak berujung, dan balikkan keadaan terhadap penyerang dengan kemampuan generasi berikutnya seperti perburuan ancaman otomatis dan analitik berbasis AI. Generasi berikutnya SIEM Alerts memanfaatkan sumber data yang sangat fleksibel dan mengubahnya menjadi analitik yang terukur.

Temukan Lebih Banyak Tentang Kami Jenderal selanjutnya SIEM Platform Kemampuan dan mulai berfokus pada insiden daripada peringatan.

Kedengarannya terlalu bagus untuk
menjadi kenyataan?
Lihat sendiri!

Minta Demo
Gulir ke Atas
Mendaftar Untuk Nawala