سیستمهای مدیریت اطلاعات و رویدادهای امنیتی (SIEM) به ستون فقرات عملیات امنیت سایبری مدرن تبدیل شدهاند. همانطور که سازمانها با حجم روزافزون دادههای امنیتی و تهدیدات پیچیدهتر روبرو میشوند، نیاز به معماری مقیاسپذیر SIEM هرگز بیشتر از این نبوده است. یک سیستم ضعیف طراحیشده میتواند به گلوگاهی تبدیل شود که دید را محدود میکند، پاسخ به حوادث را کند میکند و منابع را هدر میدهد. این مقاله موارد کلیدی را برای ساخت معماری SIEM که میتواند با نیازهای سازمان شما رشد کند و در عین حال عملکرد و اثربخشی را حفظ نماید، بررسی میکند.
درک مبانی معماری SIEM
معماری سیستمهای SIEM تعیین میکند که تیم امنیتی شما چقدر مؤثر میتواند تهدیدها را شناسایی، بررسی و به آنها پاسخ دهد. در هسته اصلی خود، معماری SIEM باید جمعآوری دادهها از منابع متنوع، عادیسازی و غنیسازی آن دادهها، همبستگی رویدادها برای شناسایی حوادث امنیتی احتمالی، ذخیرهسازی حجم عظیمی از اطلاعات و ارائه بینشهای قابل اجرا به تحلیلگران را مدیریت کند.
بسیاری از سازمانها پیچیدگی درگیر در طراحی معماری مؤثر SIEM را دست کم میگیرند. آنها بر انتخاب فروشنده یا محصول مناسب تمرکز میکنند بدون اینکه بهطور کافی برنامهریزی کنند که چگونه سیستم با افزایش حجم دادهها، افزودن ابزارهای امنیتی جدید یا گسترش سازمان به محیطهای جدید مانند زیرساخت ابری، مقیاسپذیر خواهد شد.
مقیاسپذیری فقط در مورد مدیریت دادههای بیشتر نیست—بلکه در مورد حفظ عملکرد پرسوجو، نگه داشتن قوانین همبستگی مؤثر، اطمینان از قابل مدیریت ماندن هزینههای ذخیرهسازی و اجازه دادن به تیم امنیتی شما برای کار کردن کارآمد، صرفنظر از اندازه سیستم است. درست انجام دادن این اصول اولیه از همان ابتدا، دردسرهای قابل توجهی را بعداً ذخیره میکند.
اجزای اصلی معماری SIEM
لایه جمعآوری و دریافت دادهها
لایه جمعآوری دادهها نقطه ورود معماری SIEM شما را تشکیل میدهد. این جزء باید لاگها و رویدادها را از فایروالها، سیستمهای تشخیص نفوذ، نقاط پایانی، برنامهها، خدمات ابری و منابع بیشمار دیگر جمعآوری کند. معماری جمعآوری دادههای SIEM بهطور قابل توجهی بر عملکرد و مقیاسپذیری کلی سیستم تأثیر میگذارد.
سازمانها اغلب اشتباه میکنند که همه چیز را بدون فیلتر یا پیشپردازش به SIEM خود ارسال میکنند. این رویکرد به سرعت سیستم را با دادههای کمارزش غرق میکند در حالی که هزینهها را افزایش میدهد. معماری هوشمند SIEM شامل عوامل یا فوروارد کنندههای جمعآوری هوشمند است که میتوانند دادهها را در منبع قبل از انتقال فیلتر، تجمیع و فشرده کنند.
اجرای یک استراتژی جمعآوری چندسطحی را در نظر بگیرید که در آن دادههای امنیتی با ارزش بالا اولویت پردازش را دریافت میکنند در حالی که لاگهای کماهمیتتر نمونهبرداری یا خلاصه میشوند. این رویکرد دید امنیتی را حفظ میکند در حالی که حجم دادهها را با رشد محیط شما قابل مدیریت نگه میدارد.
موتور تجزیه و عادیسازی
دادههای لاگ خام در صدها فرمت مختلف وارد میشوند که تجزیه و تحلیل را دشوار میکند. جزء تجزیه و عادیسازی معماری SIEM این دادههای متنوع را به یک طرح مشترک تبدیل میکند که همبستگی و جستجوی مؤثر را امکانپذیر میسازد.
معماری مقیاسپذیر SIEM به تجزیه کارآمدی نیاز دارد که با افزایش حجم دادهها به گلوگاه تبدیل نشود. این به معنای استفاده از تجزیهکنندههای بهینهشده، احتمالاً توزیع بار کاری تجزیه در چندین گره و تنظیم مداوم قوانین تجزیه برای مدیریت منابع لاگ جدید بدون کاهش عملکرد است.
موتور همبستگی و تحلیلی
موتور همبستگی جایی است که معماری SIEM دادههای خام را به هوش امنیتی تبدیل میکند. این جزء قوانین و مدلهای یادگیری ماشینی را برای شناسایی الگوهای نشاندهنده حوادث امنیتی احتمالی اعمال میکند. همانطور که معماری SIEM شما مقیاس مییابد، حفظ عملکرد همبستگی بهطور فزایندهای چالشبرانگیز میشود.
همبستگی مؤثر نیازمند طراحی دقیق قوانین است. قوانین پیچیده بیش از حد که علیه تمام دادههای ورودی اجرا میشوند حتی یک معماری قوی را غرق میکنند. سازمانها باید قوانین شناسایی با وفاداری بالا را اولویتبندی کنند که تهدیدهای واقعی را شناسایی کرده و نویزی را که وقت تحلیلگر را هدر میدهد فیلتر کنند.
لایه ذخیرهسازی و مدیریت دادهها
اجزای مرتبط با ذخیرهسازی برخی از چالشهای مقیاسپذیری قابل توجه را ارائه میدهند. دادههای امنیتی بیوقفه رشد میکنند و مقررات اغلب نیاز به نگهداری برای ماهها یا سالها دارند. هزینههای ذخیرهسازی میتوانند بدون برنامهریزی مناسب به سرعت از کنترل خارج شوند.
استراتژیهای ذخیرهسازی چندسطحی پایه و اساس معماری مقیاسپذیر SIEM را تشکیل میدهند. ذخیرهسازی داغ دسترسی سریع به دادههای اخیر برای تحقیقات فعال و همبستگی در زمان واقعی فراهم میکند. ذخیرهسازی گرم دادههای چند ماه اخیر را که ممکن است گاهی اوقات پرسوجو شوند نگه میدارد. سردخانه دادههای قدیمیتر مورد نیاز برای انطباق را آرشیو میکند، اما به ندرت به آنها دسترسی پیدا میشود.
ملاحظات کلیدی ذخیرهسازی برای معماری مقیاسپذیر SIEM:
- سیاستهای حفظ دادهها را متناسب با نیازهای تجاری و انطباق اجرا کنید
- از فشردهسازی برای کاهش ردپای ذخیرهسازی بدون از دست دادن قابلیت جستجو استفاده کنید
- استراتژیهای نمایهسازی را در نظر بگیرید که عملکرد پرسوجو را در برابر سربار ذخیرهسازی متعادل میکنند
- برای مدیریت چرخه حیات دادهها برای جابجایی یا پاکسازی خودکار دادهها بر اساس سن برنامهریزی کنید
- گزینههای ذخیرهسازی ابری را برای سردخانه مقرون به صرفه ارزیابی کنید
- رویههای پشتیبانگیری و بازیابی فاجعه را طراحی کنید که با رشد دادههای شما مقیاس مییابد
معماری ذخیرهسازی SIEM همچنین باید انواع مختلف دادهها را در نظر بگیرد. ضبط کامل بسته به ذخیرهسازی بسیار بیشتری نسبت به دادههای لاگ نیاز دارد، در حالی که رویکردهای مبتنی بر متادیتا زمینه میانی را ارائه میدهند که قابلیتهای تحقیق را حفظ میکند در حالی که هزینههای ذخیرهسازی را مدیریت میکند.
رابط جستجو و تحقیق
معماری SIEM باید تحلیلگران امنیتی را قادر سازد که به سرعت در مجموعه دادههای عظیم جستجو کنند و حوادث احتمالی را بررسی نمایند. همانطور که محیط شما مقیاس مییابد، حفظ عملکرد پرسوجو به چالشی قابل توجه تبدیل میشود که بر بهرهوری تحلیلگر و زمانهای پاسخ به حادثه تأثیر میگذارد.
معماریهای جستجوی توزیعشده که پرسوجوها را بهصورت موازی در چندین گره اجرا میکنند، به حفظ عملکرد با رشد حجم دادهها کمک میکنند. با این حال، پرسوجوهای ضعیف طراحیشده همچنان میتوانند سیستم را غرق کنند. معماری شما باید شامل قابلیتهای بهینهسازی پرسوجو و شاید حتی حاکمان پرسوجو باشد که از جستجوهای منابعبر مانع شوند تا بر عملکرد سیستم تأثیر بگذارند.
رابط تحقیق باید ابزارهای شهودی را برای کاوش در دادهها، ساخت جدول زمانی و همبستگی رویدادها به تحلیلگران ارائه دهد بدون اینکه از آنها بخواهد که متخصصان زبان پرسوجو شوند.
برنامهریزی برای مقیاسبندی افقی و عمودی
معماری مقیاسپذیر SIEM باید رشد را از طریق مقیاسبندی عمودی (افزودن منابع به اجزای موجود) و مقیاسبندی افقی (افزودن گرههای بیشتر برای توزیع بار کاری) تطبیق دهد. اکثر پلتفرمهای مدرن SIEM از معماریهای توزیعشده پشتیبانی میکنند، اما سازمانها باید برنامهریزی کنند که چگونه هر جزء را مقیاس خواهند داد.
جمعآوری دادهها معمولاً بهصورت افقی با افزودن فوروارد کنندهها یا جمعکنندههای بیشتر هنگامی که سیستمهای اضافی را نظارت میکنید، مقیاس مییابد. تجزیه و همبستگی ممکن است بسته به پلتفرم شما هم افقی و هم عمودی مقیاس شوند. ذخیرهسازی تقریباً همیشه از مقیاسبندی افقی با گرههای اضافی که به یک خوشه ذخیرهسازی توزیعشده اضافه میشوند، بهره میبرد.
درک ویژگیهای مقیاسبندی معماری SIEM شما به شما کمک میکند تا بهطور مناسب بودجهبندی کنید و از مشکلات عملکردی با رشد محیط خود اجتناب نمایید. معماری خود را تحت بارهای آینده مورد انتظار به جای فقط نیازهای فعلی آزمایش کنید.
ملاحظات یکپارچهسازی و اکوسیستم
معماری مدرن SIEM به ندرت بهصورت مجزا وجود دارد. سیستم شما باید با پلتفرمهای هوش تهدید، ابزارهای هماهنگسازی امنیتی، سیستمهای بلیط، راهحلهای مدیریت هویت و ابزارهای امنیتی و فناوری اطلاعات بیشمار دیگر یکپارچه شود.
قابلیتهای یکپارچهسازی مبتنی بر API باید یک ملاحظه اصلی در طراحی معماری SIEM شما باشد. توانایی پرسوجوی برنامهنویسیشده دادهها، راهاندازی اتوماسیونها و تبادل اطلاعات با سیستمهای دیگر با بلوغ عملیات امنیتی شما بهطور فزایندهای مهم میشود.
ملاحظات ابری و ترکیبی
سازمانها بهطور فزایندهای در محیطهای ترکیبی با زیرساخت محلی، چندین ارائهدهنده ابری و برنامههای SaaS عمل میکنند. معماری SIEM شما باید دادهها را بهطور مؤثر از تمام این منابع جمعآوری و همبستگی دهد در حالی که چالشهای منحصربهفرد هر محیط را مدیریت میکند.
گزینههای SIEM بومی ابری مزایایی را برای سازمانها با زیرساخت ابری قابل توجه ارائه میدهند، یکپارچهسازی بدون درز با خدمات ابری و مقیاسبندی کشسانی را فراهم میکنند که با الگوهای بار کاری ابری مطابقت دارد. با این حال، یک معماری ترکیبی ممکن است برای سازمانها با زیرساخت محلی قابل توجه یا نیازهای خاص اقامت دادهها ضروری باشد.
پهنای باند شبکه بین منابع دادهها و SIEM شما به یک ملاحظه قابل توجه در محیطهای توزیعشده تبدیل میشود. تصمیمات معماری در مورد محل استقرار عوامل جمعآوری، استفاده از زیرساخت SIEM مبتنی بر ابر یا محلی و نحوه مدیریت هزینههای انتقال دادهها همگی بر مقیاسپذیری و هزینه کل مالکیت تأثیر میگذارند.
نظارت و بهینهسازی عملکرد
حتی معماری خوب طراحیشده SIEM نیاز به نظارت و بهینهسازی مداوم برای حفظ عملکرد همانطور که سیستم مقیاس مییابد دارد. نظارت را برای نرخ دریافت، توان عملیاتی تجزیه، عملکرد قوانین همبستگی، زمانهای پاسخ پرسوجو و مصرف ذخیرهسازی اجرا کنید.
بسیاری از مشکلات عملکرد SIEM ناشی از قوانین همبستگی یا جستجوهای بهینهنشده به جای محدودیتهای معماری است. بررسی و تنظیم منظم قوانین شناسایی، الگوهای جستجو و سیاستهای حفظ دادهها از کاهش تدریجی عملکرد همانطور که معماری SIEM شما قدیمی میشود جلوگیری میکند.
ساخت برای موفقیت بلندمدت
طراحی معماری مقیاسپذیر SIEM نیازمند متعادل کردن نیازهای فعلی در برابر رشد آینده، نیازهای عملکرد در برابر محدودیتهای هزینه و انعطافپذیری در برابر پیچیدگی است. سازمانهایی که زمان را در برنامهریزی مناسب معماری سرمایهگذاری میکنند، از طراحیهای مجدد دردناک و پرهزینه بعداً اجتناب میکنند در حالی که دید امنیتی مورد نیاز برای محافظت از محیط خود را حفظ میکنند.
موفقترین استقرارهای SIEM با نیازهای روشن برای حجم دادهها، دورههای نگهداری، عملکرد پرسوجو و نیازهای یکپارچهسازی شروع میشوند. آنها معماریهای ماژولار را پیادهسازی میکنند که به اجزای فردی اجازه میدهد بهطور مستقل مقیاس شوند. آنها از همان ابتدا برای رشد برنامهریزی میکنند به جای انتظار تا مشکلات عملکرد تغییرات واکنشی را تحمیل کند.
بیشتر بخوانید از techbullion
