Agora que entendemos alguns conceitos básicos do KQL, podemos começar a analisar os resultados da consulta no Microsoft Sentinel. Aqui estão algumas práticas recomendadas:
Defina Objetivos Claros: Antes de iniciar uma consulta, tenha em mente o que você deseja alcançar. Você está procurando por atividades suspeitas? Quer entender padrões de tráfego de rede? Defina seus objetivos antes de criar a consulta.
Use Consultas Parametrizadas: O Sentinel permite que você crie consultas parametrizadas, o que facilita a reutilização de consultas com diferentes parâmetros. Isso pode economizar tempo e ajudar na análise de diferentes cenários.
Aplique Filtragem Adequada: Use a cláusula where para filtrar os dados relevantes. Isso ajuda a reduzir o volume de dados a serem analisados, tornando a análise mais eficiente.
Agrupe e Resuma Dados: Use summarize para agrupar e resumir dados, o que pode revelar tendências e padrões mais facilmente.
Visualize Resultados: Use gráficos e visualizações para representar os resultados de suas consultas. O Sentinel oferece recursos de visualização poderosos que podem ajudar a identificar anomalias de forma mais intuitiva.
Itere e Refine: A análise de dados de segurança muitas vezes envolve iteração e refinamento. Não hesite em ajustar suas consultas à medida que você obtém mais insights e informações.
Analisando Resultados de Consulta no Microsoft Sentinel
O operador summarize é uma parte fundamental da linguagem de consulta Kusto Query Language (KQL), que é a linguagem de consulta padrão usada no Microsoft Sentinel. Ele permite que os analistas de segurança agreguem dados e calculem estatísticas sobre esses dados, simplificando a análise de logs e eventos de segurança.
A principal função do operador summarize é resumir os resultados de uma consulta, criando resumos de dados que podem ser mais fáceis de interpretar e de alto valor analítico. Com o summarize, você pode realizar várias operações, como contagem de eventos, cálculos de média, mediana, máximo, mínimo e muito mais. Essa funcionalidade é crucial para identificar tendências, anomalias e possíveis ameaças.
Usando o operador summarize no Microsoft Sentinel
Agora que entendemos o que é o operador summarize, vamos dar uma olhada em como usá-lo efetivamente no Microsoft Sentinel.
1. Selecionando os dados a serem analisados
Antes de aplicar o operador summarize, você precisa selecionar os dados relevantes que deseja analisar. Isso é feito usando a cláusula project ou extend para escolher as colunas específicas que você deseja incluir na sua análise.
Por exemplo:
Neste exemplo, estamos selecionando as colunas AccountName, EventID, Computer e TimeGenerated da tabela SecurityEvent para análise posterior.
2. Aplicando o operador summarize
Agora que você selecionou os dados relevantes, pode aplicar o operador summarize para criar resumos úteis. Aqui estão alguns exemplos de como você pode usar o summarize:
Contagem de eventos por tipo:
Isso contará o número de eventos para cada tipo de evento (EventID) na sua consulta.
Calculando a média do tempo de resposta:
Isso calculará a média do tempo de resposta (ResponseTimeMs) dos eventos na sua consulta.
Encontrando o computador mais afetado:
Isso identificará o computador mais afetado com base no número de eventos.
3. Visualização dos resultados
Depois de aplicar o operador summarize, você pode usar gráficos e tabelas para visualizar os resultados da sua análise. O Microsoft Sentinel oferece várias opções de visualização, como gráficos de barras, gráficos de pizza e tabelas, para ajudá-lo a entender melhor os dados.
Sintaxe básica do operador summarize
A sintaxe básica do operador summarize é a seguinte:
TableName: Especifica a tabela da qual você deseja resumir os dados.AggregationFunction(Column): Define as funções de agregação que você deseja aplicar às colunas de dados. Alguns exemplos de funções de agregação incluemcount(),sum(),avg(),min(),max(), entre outras.GroupingColumn: Determina as colunas pelas quais você deseja agrupar os resultados.
Filtrando e resumindo dados com o operador summarize
Vamos agora explorar algumas situações práticas em que você pode usar o operador summarize para filtrar e resumir dados no Microsoft Sentinel.
1. Contagem de eventos
Imagine que você está analisando os registros de eventos de login em um ambiente e deseja saber quantas tentativas de login bem-sucedidas e malsucedidas ocorreram. Você pode usar o operador summarize da seguinte maneira:
Neste exemplo, usamos a função countif() para contar o número de eventos com o status “Success” e “Failure”. Isso nos dará uma visão clara do número de logins bem-sucedidos e malsucedidos.
2. Resumindo dados de tempo
Você pode usar o operador summarize para resumir dados temporais, como a contagem de eventos por hora ou dia. Por exemplo, se você deseja saber quantos eventos de segurança ocorreram a cada hora em um determinado período de tempo, pode fazer o seguinte:
Aqui, usamos a função bin() para agrupar os eventos em intervalos de 1 hora, e em seguida, usamos a função count() para contar os eventos em cada intervalo.
3. Filtrando dados com base em condições
O operador summarize também pode ser usado para filtrar dados com base em condições específicas. Por exemplo, se você deseja contar apenas os eventos de segurança relacionados a um determinado aplicativo, pode fazer o seguinte:
Neste caso, usamos a cláusula where para filtrar os eventos em que o campo ApplicationName é igual a “MyApp” antes de aplicar a função summarize.
Usando o “summarize” para filtrar resultados
Uma das maneiras mais úteis de usar o operador “summarize” é para filtrar resultados com base em critérios específicos. Isso ajuda a reduzir o volume de dados que você precisa analisar, permitindo que você se concentre apenas nas informações relevantes para sua investigação de segurança.
Aqui estão alguns exemplos de como você pode usar o “summarize” para filtrar resultados no Microsoft Sentinel:
1. Filtrar por período de tempo:
Suponha que você queira analisar as atividades de log de segurança das últimas 24 horas. Você pode usar o “summarize” para agrupar os dados por hora e, em seguida, aplicar um filtro para incluir apenas as entradas do período desejado.
Isso retornará um resumo das atividades de segurança nas últimas 24 horas.
2. Filtrar por tipo de evento:
Você também pode usar o “summarize” para filtrar resultados com base no tipo de evento. Por exemplo, se você estiver interessado apenas em eventos de login bem-sucedidos, pode criar uma consulta como esta:
Isso mostrará apenas eventos de login bem-sucedidos.
3. Filtrar por origem ou destino IP:
Se você estiver investigando atividades suspeitas de um endereço IP específico, pode usar o “summarize” para filtrar os resultados com base nas informações de origem ou destino do endereço IP.
Isso permitirá que você veja todas as atividades relacionadas a esses endereços IP.
Usar o operador summarize para preparar os dados
O operador summarize é uma funcionalidade fundamental no Microsoft Sentinel Query Language (Kusto Query Language ou KQL). Ele permite que você resuma os dados de eventos de segurança em uma forma mais concisa e significativa, tornando mais fácil identificar padrões, tendências e anomalias nos dados. Com o summarize, você pode agregar informações de várias maneiras, como contar eventos, calcular médias, somar valores, identificar valores máximos e mínimos, e muito mais.
Por que é importante preparar os dados
Antes de realizar qualquer análise de segurança cibernética, é essencial preparar os dados adequadamente. Os dados brutos podem ser volumosos e desorganizados, tornando difícil a identificação de informações relevantes para a segurança. A preparação de dados envolve limpar, transformar e resumir os dados de forma que eles sejam mais compreensíveis e úteis.
Aqui estão algumas razões pelas quais a preparação de dados é crucial:
Redução de Ruído: Ao resumir os dados, você pode eliminar eventos de baixa importância ou ruído, concentrando-se apenas nas informações relevantes para a segurança.
Identificação de Padrões: A agregação de dados permite identificar padrões e tendências que podem indicar atividades suspeitas ou ameaças em potencial.
Economia de Recursos: Dados resumidos ocupam menos espaço de armazenamento e requerem menos recursos de processamento, tornando a análise mais eficiente.
Tomada de Decisão: Dados preparados de forma adequada tornam mais fácil tomar decisões informadas em tempo real ou durante investigações de segurança.
Como usar o operador summarize no Microsoft Sentinel
Agora que entendemos a importância da preparação de dados, vamos explorar como usar o operador summarize no Microsoft Sentinel. O summarize é usado dentro de consultas KQL para resumir os dados de acordo com critérios específicos. Aqui estão alguns exemplos de como você pode usá-lo:
Exemplo 1: Contando eventos
Neste exemplo, estamos contando o número de eventos de segurança agrupados por EventID. Isso nos dará uma visão geral de quantos eventos de cada tipo ocorreram.
Exemplo 2: Calculando médias
Neste caso, estamos calculando a duração média dos eventos de segurança para cada computador. Isso pode ajudar a identificar computadores que estão enfrentando problemas de desempenho.
Exemplo 3: Encontrando valores máximos
Aqui, estamos encontrando o número máximo de tentativas de login falhadas para cada nome de conta. Isso pode ser útil para detectar contas que estão sob ataque.
Exemplo 4: Somando valores
Neste exemplo, estamos somando o total de bytes enviados e recebidos por endereço IP. Isso pode ser útil para identificar tráfego incomum ou suspeito em uma rede.
Usar o operador render para criar visualizações
O operador render é uma funcionalidade poderosa dentro do Microsoft Sentinel que permite aos analistas de segurança criar visualizações personalizadas com base nos dados de log coletados e armazenados no Sentinel. Ele oferece flexibilidade para criar painéis personalizados, gráficos e tabelas que podem ajudar na análise de ameaças de segurança, na identificação de tendências e na tomada de decisões informadas.
Como Usar o Operador Render
Usar o operador render no Microsoft Sentinel é um processo relativamente simples, mas altamente personalizável. Aqui estão os passos básicos para começar:
1. Escolha uma consulta
Antes de criar uma visualização com o operador render, você precisa ter uma consulta que retorne os dados relevantes que deseja visualizar. O Sentinel oferece uma ampla gama de consultas predefinidas e também permite criar consultas personalizadas para atender às suas necessidades específicas.
2. Use o operador Render em sua consulta
O operador render pode ser usado como parte de sua consulta para criar visualizações diretamente na saída da consulta. Aqui está um exemplo simples de como usar o operador render para criar um gráfico de barras que mostra o número de eventos de log por tipo:
Neste exemplo, a consulta primeiro conta o número de eventos de log por tipo e, em seguida, usa o operador render com o argumento barchart para gerar um gráfico de barras.
3. Personalize sua visualização
O operador render oferece várias opções de personalização para suas visualizações. Você pode ajustar cores, rótulos, tamanhos e outros aspectos para criar uma visualização que atenda às suas necessidades. Consulte a documentação do Sentinel para obter detalhes sobre as opções de personalização disponíveis.
4. Incorporar visualizações em painéis
Além de criar visualizações diretamente em consultas, você pode incorporá-las em painéis do Sentinel. Isso permite criar painéis de controle personalizados que exibem várias visualizações em um único local, facilitando a análise de dados de segurança em tempo real.
Benefícios do uso do operador Render
O uso do operador render no Microsoft Sentinel oferece uma série de benefícios:
Visualizações personalizadas: Você pode criar visualizações sob medida para atender às suas necessidades específicas de análise de segurança.
Compreensão mais rápida: As visualizações ajudam os analistas de segurança a entender rapidamente os padrões e tendências nos dados de log, tornando a detecção de ameaças mais eficaz.
Tomada de decisão informada: As visualizações personalizadas fornecem insights valiosos que podem orientar a tomada de decisões informadas sobre como lidar com ameaças de segurança.
Compartilhamento de informações: As visualizações podem ser incorporadas em painéis para compartilhamento com colegas e partes interessadas, facilitando a colaboração.
Compilar instruções de várias tabelas usando KQL
No Microsoft Sentinel, você pode ter dados de segurança em várias tabelas diferentes. Para obter insights abrangentes, muitas vezes é necessário compilar instruções que envolvem várias tabelas. Aqui estão alguns cenários comuns em que você pode precisar compilar instruções de várias tabelas:
Correlação de eventos: Você pode querer correlacionar eventos de diferentes fontes para identificar possíveis ameaças. Por exemplo, você pode querer combinar registros de autenticação com registros de firewall para identificar tentativas de login mal-sucedidas seguidas por tentativas de acesso a portas não autorizadas.
Enriquecimento de dados: Às vezes, você pode precisar enriquecer os dados de uma tabela com informações de outra tabela. Por exemplo, adicionar informações de ativos a eventos de segurança para entender melhor a relevância do evento.
Análise de tendências ao longo do tempo: Para entender como as ameaças estão evoluindo, você pode querer comparar dados de diferentes períodos de tempo, o que pode envolver várias tabelas de registro de eventos.
Vamos dar uma olhada em um exemplo de como compilar instruções de várias tabelas usando KQL no Microsoft Sentinel:
Suponha que você deseja correlacionar eventos de autenticação de usuários com eventos de firewall para identificar possíveis tentativas de acesso não autorizado. Você pode fazer isso usando uma instrução KQL como esta:
Neste exemplo, usamos a instrução join para combinar os eventos de autenticação (AuthEvents) com os eventos de firewall (FirewallEvents) com base no endereço IP de origem e destino. Isso nos permite correlacionar os eventos e identificar potenciais tentativas de acesso não autorizado.
Usar o operador de união
O operador de união, representado por union, é uma das funcionalidades mais poderosas do KQL. Ele permite combinar linhas de dados de duas ou mais tabelas em uma única tabela resultante. Isso é especialmente útil quando você está trabalhando com dados de segurança que podem estar dispersos em várias fontes ou tabelas.
Por que usar o operador de união no Microsoft Sentinel?
Existem várias situações em que o operador de união se torna essencial para a análise de segurança no Sentinel:
Consolidação de dados: Quando você precisa reunir dados de diferentes fontes, como logs de firewall, registros de autenticação e eventos de sistemas, em uma única visualização ou tabela para uma análise integrada.
Correlação de eventos: O operador de união permite que você correlacione eventos de diferentes fontes para identificar ameaças que podem não ser evidentes quando observadas isoladamente.
Investigação de incidentes: Ao investigar um incidente de segurança, muitas vezes você precisará combinar informações de várias tabelas para obter uma visão completa do evento.
Enriquecimento de dados: Você pode enriquecer os dados existentes com informações adicionais de outras tabelas para obter uma análise mais rica.
Como usar o operador de união no KQL
Para usar o operador de união no KQL, você precisa especificar as tabelas que deseja unir e as colunas correspondentes nas quais deseja realizar a união. Aqui está um exemplo simples de como usar o operador de união:
Neste exemplo, Tabela1 e Tabela2 são as tabelas que você deseja unir, e ColunaComum é a coluna nas duas tabelas que será usada para a união.
Aqui estão algumas dicas adicionais para usar o operador de união de forma eficaz no Microsoft Sentinel:
- Certifique-se de que as colunas nas tabelas que você deseja unir tenham o mesmo tipo de dados. Caso contrário, você pode enfrentar problemas na execução da consulta.
- Use a função
projectpara selecionar apenas as colunas relevantes das tabelas originais antes de aplicar o operador de união. Isso pode ajudar a reduzir a carga de trabalho e melhorar o desempenho da consulta. - Explore as capacidades avançadas do KQL, como a filtragem de resultados e a criação de novas colunas derivadas após a união das tabelas, para obter análises mais aprofundadas.
Usar o operador de junção
O operador de junção no Microsoft Sentinel permite que você combine dados de várias tabelas em uma única consulta. Ele é especialmente útil quando você precisa correlacionar informações de diferentes fontes para entender melhor o cenário de ameaça e a cadeia de eventos que levaram a um incidente de segurança.
Com a capacidade de unir tabelas, você pode realizar análises mais avançadas e responder a perguntas como:
- Quais endereços IP estão associados a eventos de login suspeitos?
- Quais dispositivos foram afetados por um malware específico?
- Quais usuários acessaram recursos sensíveis no mesmo período em que ocorreu uma atividade suspeita?
Como usar o operador de junção no Microsoft Sentinel
Para utilizar o operador de junção no Microsoft Sentinel, você deve escrever consultas Kusto Query Language (KQL) que especificam como as tabelas devem ser unidas. Aqui estão alguns dos conceitos fundamentais para entender como usar o operador de junção:
1. Tabelas de dados
Primeiro, você precisa identificar as tabelas de dados que deseja unir. Essas tabelas podem conter informações de logs, eventos, métricas ou qualquer outro tipo de dados relevantes para suas operações de segurança.
2. Chaves de junção
As chaves de junção são os campos comuns entre as tabelas que você usará para correlacionar os dados. Por exemplo, você pode unir duas tabelas usando o endereço IP como chave de junção se quiser correlacionar atividades de rede com eventos de autenticação.
3. Tipos de junção
Existem diferentes tipos de junções que você pode usar no Microsoft Sentinel, incluindo:
- Inner Join: Retorna apenas as linhas que têm correspondências em ambas as tabelas.
- Left Outer Join: Retorna todas as linhas da tabela à esquerda e as correspondências da tabela à direita.
- Right Outer Join: Retorna todas as linhas da tabela à direita e as correspondências da tabela à esquerda.
- Full Outer Join: Retorna todas as linhas de ambas as tabelas, incluindo correspondências e não correspondências.
4. Sintaxe da consulta
A sintaxe básica para realizar uma junção no Microsoft Sentinel é a seguinte:
Você pode adicionar mais cláusulas à consulta para filtrar, projetar ou agregar os resultados conforme necessário.
5. Exemplos práticos
Aqui estão alguns exemplos práticos de consultas que usam o operador de junção no Microsoft Sentinel:
Unir eventos de firewall com registros de autenticação:
Unir eventos de firewall com registros de autenticação:
Unir registros de autenticação com informações de usuários:
Benefícios do uso do operador de junção no Microsoft Sentinel
O uso eficaz do operador de junção no Microsoft Sentinel oferece diversos benefícios para as operações de segurança cibernética, incluindo:
Melhor visibilidade: A capacidade de unir dados de diferentes fontes proporciona uma visão mais abrangente das atividades e eventos de segurança, permitindo a detecção mais precisa de ameaças.
Contexto mais amplo: A correlação de informações enriquece o contexto em torno de incidentes de segurança, tornando mais fácil identificar causas raiz e entender a extensão de um incidente.
Resposta mais eficaz: Com uma compreensão mais completa das ameaças, as equipes de segurança podem responder mais rapidamente a incidentes e tomar medidas mais apropriadas para mitigar riscos.
Análises avançadas: O operador de junção permite a realização de análises avançadas, como a criação de perfis de ameaças, detecção de padrões incomuns e identificação de atividades suspeitas.
Conclusão
Analisar resultados de consulta no Microsoft Sentinel é uma parte fundamental para identificar e responder a ameaças de segurança de forma eficaz. Ao examinar os dados coletados e os insights gerados por meio de consultas avançadas, os analistas podem detectar padrões suspeitos, investigar incidentes em andamento e tomar medidas proativas para fortalecer as defesas cibernéticas da organização. Ao realizar uma análise detalhada dos resultados das consultas, as equipes de segurança podem adquirir uma compreensão mais profunda do panorama de ameaças e tomar decisões informadas para mitigar riscos e proteger os ativos críticos da empresa. Em última análise, a análise de resultados de consulta no Microsoft Sentinel capacita as organizações a fortalecer sua postura de segurança e enfrentar os desafios em constante evolução do cenário de ameaças digitais.