Consultando dados no Azure Sentinel com KQL
Para começar a trabalhar com dados no Azure Sentinel usando o Kusto Query Language, você precisa acessar o console do Azure Sentinel. Lá, você pode criar consultas KQL para recuperar informações de seus dados de segurança. Aqui estão alguns exemplos de consultas KQL comuns:
1. Consulta simples
Neste exemplo, estamos consultando a tabela SecurityEvent para recuperar eventos de log de login bem-sucedidos (EventID 4624) e projetando apenas as colunas de interesse.
2. Consulta agregada
Esta consulta agrupa eventos de segurança por EventID e conta o número total de eventos para cada tipo de evento. Os resultados são classificados em ordem decrescente de contagem.
3. Consulta de junção
Neste exemplo, estamos realizando uma junção entre a tabela SecurityEvent e a tabela Heartbeat com base na coluna RemoteIPCountry. Em seguida, estamos resumindo o número total de eventos por país de origem do endereço IP e classificando os resultados.
Visualizando resultados
Uma vez que você tenha suas consultas KQL prontas, você pode visualizar os resultados de várias maneiras no Azure Sentinel. Você pode criar gráficos interativos, tabelas, painéis de controle e até mesmo alertas com base nos resultados de suas consultas. Isso permite que você acompanhe e responda rapidamente a eventos de segurança críticos em sua organização.
Extrair dados de campos de cadeia de caracteres não estruturados
Dados não estruturados representam uma grande parte das informações que as organizações possuem. Eles podem conter informações valiosas, como registros de eventos, informações de clientes, feedback do usuário e muito mais. No entanto, esses dados não são facilmente acessíveis ou interpretáveis sem o uso de ferramentas adequadas. Extrair dados de campos de cadeia de caracteres não estruturados é essencial para:
Tomada de decisão informada: Os insights extraídos de dados não estruturados podem ajudar as organizações a tomar decisões informadas, identificar tendências e oportunidades de negócios, e melhorar a eficiência operacional.
Detecção de ameaças cibernéticas: Muitas ameaças cibernéticas estão ocultas em dados não estruturados. A capacidade de extrair informações relevantes desses dados é crucial para identificar e mitigar ameaças de segurança.
Melhoria da experiência do cliente: Os dados não estruturados muitas vezes contêm feedback valioso dos clientes. Ao extrair e analisar esses dados, as organizações podem melhorar seus produtos e serviços de acordo com as necessidades dos clientes.
Como o Azure Sentinel extrai dados não estruturados
O Azure Sentinel usa uma variedade de técnicas e recursos para extrair dados de campos de cadeia de caracteres não estruturados:
Análise de texto: O Azure Sentinel emprega algoritmos de análise de texto avançados para identificar e extrair informações relevantes de documentos de texto, e-mails e mensagens de texto.
Reconhecimento de padrões: A plataforma é capaz de reconhecer padrões específicos em logs e outros dados não estruturados, o que facilita a identificação de informações importantes.
Integração com fontes de dados: O Azure Sentinel pode ser integrado com uma variedade de fontes de dados, incluindo logs de servidores, aplicativos, redes e muito mais. Isso permite que a plataforma acesse os dados não estruturados diretamente de suas fontes.
Automação: O Azure Sentinel suporta automação de tarefas de extração de dados, o que permite que as organizações configurem fluxos de trabalho para processar automaticamente informações não estruturadas.
Extrair dados de cadeia de caracteres estruturada
Cadeias de caracteres estruturadas são sequências de texto que seguem um padrão ou formato específico. Isso pode incluir logs de eventos, registros de servidor, mensagens de aplicativos e muitos outros tipos de dados que possuem informações importantes, mas estão em um formato bruto ou não estruturado. Para extrair informações significativas dessas cadeias de caracteres, é necessário analisá-las e transformá-las em um formato estruturado.
Como o Azure Sentinel pode ajudar
O Azure Sentinel oferece uma ampla gama de recursos para extrair dados de cadeias de caracteres estruturadas:
1. Conexões personalizadas
O Azure Sentinel permite que você crie conexões personalizadas para várias fontes de dados, incluindo fontes que contêm cadeias de caracteres estruturadas. Você pode definir os parâmetros de conexão e configurar consultas para extrair os dados desejados.
2. Consultas Kusto (KQL)
O Kusto Query Language (KQL) é a linguagem de consulta padrão usada no Azure Sentinel. Com o KQL, você pode escrever consultas poderosas para analisar e transformar dados não estruturados em dados estruturados. Ele fornece recursos para dividir cadeias de caracteres, filtrar informações e criar novos campos com base em padrões.
3. Modelagem de dados
Você pode criar modelos de dados personalizados no Azure Sentinel para estruturar e enriquecer as informações extraídas de cadeias de caracteres. Esses modelos podem ser usados para padronizar os dados e facilitar a análise.
4. Fluxos de trabalho automatizados
O Azure Sentinel permite que você crie fluxos de trabalho automatizados para processar dados continuamente. Isso é útil para extrair dados de cadeias de caracteres em tempo real e manter as informações atualizadas.
Exemplo de uso
Vamos considerar um exemplo prático de como o Azure Sentinel pode ser usado para extrair dados de cadeias de caracteres estruturadas. Suponha que você tenha logs de um servidor web que contenham informações sobre as solicitações de página, como endereços IP, URLs solicitadas e códigos de resposta HTTP.
Você pode configurar uma conexão no Azure Sentinel para importar esses logs e, em seguida, usar consultas KQL para extrair informações específicas, como a contagem de solicitações por endereço IP ou o tempo médio de resposta por URL. Depois de extrair esses dados, você pode criar painéis personalizados para visualizá-los e tomar decisões informadas com base nas informações obtidas.
Integrar dados externos
Em um cenário de segurança cibernética em constante evolução, as organizações enfrentam ameaças cada vez mais complexas e sofisticadas. Os dados de segurança não estão mais limitados às informações geradas internamente pelas ferramentas de segurança da organização. Em vez disso, é essencial incorporar dados externos para uma visão mais completa e precisa da postura de segurança.
A integração de dados externos de cadeias de caracteres estruturadas é crucial por várias razões:
Ampliação da Fonte de Dados: Os dados externos podem fornecer informações valiosas sobre ameaças conhecidas e emergentes, bem como tendências globais de segurança.
Contextualização: A incorporação de dados externos permite contextualizar eventos internos com informações externas, fornecendo uma compreensão mais profunda do ambiente de segurança.
Melhoria da Detecção de Ameaças: Ao usar dados externos, é possível aprimorar a detecção de ameaças, identificando padrões que podem ser negligenciados quando se analisam apenas dados internos.
Tomada de Decisões Informadas: As informações externas ajudam os analistas de segurança a tomar decisões informadas e responder rapidamente a incidentes.
Como Integrar Dados Externos no Azure Sentinel
A integração de dados externos no Azure Sentinel é um processo flexível e altamente configurável. Aqui estão os passos gerais para realizar essa integração:
Identificar Fontes de Dados Externos: Comece identificando as fontes de dados externos que são relevantes para a segurança cibernética da sua organização. Isso pode incluir feeds de inteligência de ameaças, dados de serviços de reputação de IP, feeds de dados de log de segurança de terceiros, entre outros.
Avaliar a Estrutura dos Dados: Verifique a estrutura dos dados das fontes externas. Certifique-se de que eles estejam em um formato que possa ser facilmente processado pelo Azure Sentinel, como JSON, CSV ou outros formatos compatíveis.
Configurar Conexões Personalizadas: No Azure Sentinel, você pode configurar conexões personalizadas para importar dados externos. Use as conexões de dados personalizadas para definir os detalhes de autenticação, o formato dos dados e os métodos de importação.
Criar Regras de Detecção: Configure regras de detecção personalizadas que usem os dados externos importados para identificar ameaças e anomalias. Essas regras podem acionar alertas ou ações automatizadas quando forem acionadas.
Monitorar e Agir: Acompanhe continuamente os dados importados e a resposta a eventos de segurança. O Azure Sentinel oferece painéis e dashboards personalizáveis para facilitar a visualização dos dados e a tomada de decisões.
Benefícios da Integração de Dados Externos com o Azure Sentinel
A integração de dados externos de cadeias de caracteres estruturadas no Azure Sentinel oferece diversos benefícios:
Melhoria na Precisão da Detecção: A inclusão de dados externos enriquece a análise de segurança, aumentando a precisão na detecção de ameaças.
Resposta Rápida a Ameaças: Com dados externos integrados, as equipes de segurança podem identificar e responder a ameaças mais rapidamente, minimizando o impacto dos incidentes.
Visibilidade Ampliada: A capacidade de integrar dados externos proporciona uma visão mais abrangente e contextualizada do cenário de segurança cibernética.
Customização: O Azure Sentinel permite que as organizações personalizem a integração de dados externos para atender às suas necessidades específicas de segurança.
Automatização de Resposta: Com a detecção e ação automatizadas baseadas em dados externos, é possível reduzir a carga de trabalho manual das equipes de segurança.
Criar analisadores com funções
Os analisadores com funções são componentes fundamentais do Azure Sentinel que permitem que você processe e analise dados brutos de segurança de acordo com suas necessidades específicas. Eles são projetados para automatizar tarefas de detecção, investigação e resposta a incidentes, tornando o processo mais eficiente e eficaz. Os analisadores com funções podem ser personalizados para se adaptarem às necessidades da sua organização e podem ser criados usando uma linguagem de consulta chamada Kusto Query Language (KQL).
Por que criar analisadores com funções
A criação de analisadores com funções personalizados no Azure Sentinel oferece diversas vantagens:
Personalização: Você pode criar analisadores com funções que se adequam perfeitamente à sua infraestrutura e às ameaças específicas que sua organização enfrenta.
Automatização: Os analisadores com funções automatizam a detecção de ameaças e podem tomar medidas imediatas com base em resultados específicos, economizando tempo e recursos.
Melhoria da precisão: Ao criar analisadores com funções personalizados, você pode aprimorar a precisão da detecção de ameaças, reduzindo falsos positivos e negativos.
Integração com fontes de dados externas: Os analisadores com funções podem ser usados para integrar dados de fontes externas, permitindo uma visão mais completa das ameaças em potencial.
Como criar analisadores com funções no Azure Sentinel
A criação de analisadores com funções no Azure Sentinel envolve os seguintes passos:
1. Planejamento
Antes de criar um analisador com funções, é importante entender quais ameaças você deseja detectar e como deseja que o analisador responda a essas ameaças. Isso envolve a definição de regras, condições e ações a serem executadas.
2. Desenvolvimento
Depois de planejar o analisador com funções, você pode começar a desenvolvê-lo usando a linguagem KQL. O KQL permite que você consulte e processe os dados brutos de segurança conforme necessário. Você também pode usar funções, variáveis e operadores para criar lógica personalizada.
3. Testes
É essencial testar rigorosamente seu analisador com funções antes de implantá-lo em um ambiente de produção. Isso ajuda a garantir que ele funcione conforme o esperado e que não cause impactos indesejados.
4. Implantação
Após testar o analisador com funções, você pode implantá-lo em seu ambiente Azure Sentinel. Isso envolve configurar regras de detecção que acionem o analisador quando certas condições forem atendidas.
5. Monitoramento e ajuste
Depois de implantar o analisador com funções, é importante monitorar seu desempenho e fazer ajustes conforme necessário. Você pode usar métricas e logs para avaliar a eficácia do analisador e fazer melhorias contínuas.
Exemplos de casos de uso
Os analisadores com funções podem ser aplicados a uma variedade de casos de uso de segurança, incluindo:
- Detecção de atividades suspeitas em logs de eventos.
- Identificação de tentativas de invasão e violações de políticas.
- Detecção de comportamento anômalo de usuários.
- Análise de tráfego de rede em busca de indicadores de comprometimento.
- Resposta automática a incidentes com base em critérios definidos.
Estudo de casos
Estudo de Caso 1: Detecção de Atividades de Login Anômalas
Um cenário comum de segurança é detectar atividades de login anômalas em uma organização. Vamos criar uma consulta KQL para identificar tentativas de login malsucedidas em uma janela de tempo específica:
Essa consulta analisa eventos de falha de logon (EventID 4625) em uma semana específica e apresenta uma lista de contas com o maior número de falhas de logon. Isso pode ajudar a identificar possíveis tentativas de invasão.
Estudo de Caso 2: Rastreando Atividades de Privacidade Elevada
Suponha que você queira monitorar atividades relacionadas a contas de alto privilégio em sua organização. A seguinte consulta KQL pode ser usada para identificar atividades de login de contas de administradores:
Essa consulta filtra eventos de logon bem-sucedidos (EventID 4624) para contas específicas de administradores e exibe informações relevantes, como o nome da conta e o endereço IP.
Estudo de Caso 3: Identificando Tráfego de Rede Suspeito
Para identificar tráfego de rede suspeito, você pode criar uma consulta KQL que analisa eventos de firewall. Por exemplo, a seguinte consulta ajuda a identificar tráfego de entrada bloqueado:
Esta consulta analisa eventos de firewall (EventID 5152) e exibe informações sobre tráfego de entrada bloqueado, incluindo endereços IP de origem e destino, bem como a porta de destino.
Conclusão
O Microsoft Sentinel e a Kusto Query Language (KQL) são ferramentas poderosas para a detecção e análise de ameaças de segurança em uma organização. Os estudos de caso apresentados neste artigo fornecem apenas uma amostra das possibilidades que a KQL oferece. À medida que sua compreensão da KQL cresce, você poderá criar consultas personalizadas para atender às necessidades específicas de segurança da sua organização. Dominar a KQL é fundamental para extrair o máximo valor do Microsoft Sentinel e fortalecer a postura de segurança da sua organização.