Системы управления информацией и событиями безопасности (SIEM) стали основой современных операций кибербезопасности. Поскольку организации сталкиваются с растущими объемами данных о безопасности и все более сложными угрозами, потребность в масштабируемой архитектуре SIEM никогда не была столь насущной. Плохо спроектированная система может стать узким местом, которое ограничивает видимость, замедляет реагирование на инциденты и расходует ресурсы впустую. В этой статье рассматриваются ключевые соображения для создания архитектуры SIEM, которая может расти вместе с потребностями вашей организации, сохраняя при этом производительность и эффективность.
Понимание основ архитектуры SIEM
Архитектура систем SIEM определяет, насколько эффективно ваша команда безопасности может обнаруживать, расследовать угрозы и реагировать на них. В своей основе архитектура SIEM должна обрабатывать сбор данных из различных источников, нормализовать и обогащать эти данные, коррелировать события для выявления потенциальных инцидентов безопасности, хранить огромные объемы информации и представлять аналитикам полезные выводы.
Многие организации недооценивают сложность, связанную с проектированием эффективной архитектуры SIEM. Они сосредотачиваются на выборе правильного поставщика или продукта, не планируя должным образом, как система будет масштабироваться по мере увеличения объемов данных, добавления новых инструментов безопасности или расширения организации в новые среды, такие как облачная инфраструктура.
Масштабируемость — это не просто обработка большего объема данных — это поддержание производительности запросов, сохранение эффективности правил корреляции, обеспечение управляемых затрат на хранение и предоставление вашей команде безопасности возможности работать эффективно независимо от размера системы. Правильная настройка этих основ с самого начала избавит от значительных проблем в дальнейшем.
Основные компоненты архитектуры SIEM
Уровень сбора и приема данных
Уровень сбора данных формирует точку входа вашей архитектуры SIEM. Этот компонент должен собирать журналы и события из брандмауэров, систем обнаружения вторжений, конечных точек, приложений, облачных сервисов и бесчисленного множества других источников. Архитектура сбора данных SIEM значительно влияет на общую производительность системы и масштабируемость.
Организации часто совершают ошибку, отправляя все в свою SIEM без фильтрации или предварительной обработки. Такой подход быстро перегружает систему малоценными данными, одновременно увеличивая затраты. Интеллектуальная архитектура SIEM включает интеллектуальные агенты сбора или пересылки, которые могут фильтровать, агрегировать и сжимать данные в источнике перед передачей.
Рассмотрите возможность внедрения многоуровневой стратегии сбора, при которой высокоценные данные безопасности получают приоритетную обработку, в то время как менее критичные журналы выборочно проверяются или обобщаются. Такой подход поддерживает видимость безопасности при сохранении управляемых объемов данных по мере роста вашей среды.
Механизм синтаксического анализа и нормализации
Необработанные данные журналов поступают в сотнях различных форматов, что затрудняет анализ. Компонент синтаксического анализа и нормализации архитектуры SIEM преобразует эти разнообразные данные в общую схему, которая обеспечивает эффективную корреляцию и поиск.
Масштабируемая архитектура SIEM требует эффективного синтаксического анализа, который не становится узким местом по мере увеличения объемов данных. Это означает использование оптимизированных анализаторов, потенциальное распределение рабочей нагрузки анализа между несколькими узлами и постоянную настройку правил анализа для обработки новых источников журналов без снижения производительности.
Механизм корреляции и аналитики
Механизм корреляции — это место, где архитектура SIEM преобразует необработанные данные в аналитику безопасности. Этот компонент применяет правила и модели машинного обучения для выявления закономерностей, указывающих на потенциальные инциденты безопасности. По мере масштабирования вашей архитектуры SIEM поддержание производительности корреляции становится все более сложной задачей.
Эффективная корреляция требует тщательного проектирования правил. Слишком много сложных правил, работающих со всеми входящими данными, перегрузят даже надежную архитектуру. Организации должны отдавать приоритет высокоточным правилам обнаружения, которые выявляют реальные угрозы, одновременно отфильтровывая шум, который тратит время аналитика.
Уровень хранения и управления данными
Его компоненты, связанные с хранением, представляют некоторые из наиболее значительных проблем масштабируемости. Данные безопасности растут неустанно, и правила часто требуют хранения в течение месяцев или лет. Затраты на хранение могут быстро выйти из-под контроля без надлежащего планирования.
Многоуровневые стратегии хранения формируют основу масштабируемой архитектуры SIEM. Горячее хранилище обеспечивает быстрый доступ к последним данным для активных расследований и корреляции в реальном времени. Теплое хранилище содержит данные за последние месяцы, к которым могут время от времени обращаться. Холодное хранилище архивирует старые данные, необходимые для соответствия требованиям, но к нему редко обращаются.
Ключевые соображения по хранению для масштабируемой архитектуры SIEM:
- Внедрите политики хранения данных, согласованные с бизнес-требованиями и требованиями соответствия
- Используйте сжатие для уменьшения занимаемого места хранения без потери возможности поиска
- Рассмотрите стратегии индексирования, которые балансируют производительность запросов и накладные расходы на хранение
- Спланируйте управление жизненным циклом данных для автоматического перемещения или удаления данных на основе возраста
- Оцените варианты облачного хранилища для экономически эффективного холодного хранения
- Разработайте процедуры резервного копирования и аварийного восстановления, которые масштабируются вместе с ростом ваших данных
Архитектура хранилища SIEM также должна учитывать различные типы данных. Полный захват пакетов требует значительно больше места для хранения, чем данные журнала, в то время как подходы на основе метаданных предлагают золотую середину, которая сохраняет возможности расследования при управлении затратами на хранение.
Интерфейс поиска и расследования
Архитектура SIEM должна позволять аналитикам безопасности быстро выполнять поиск в массивных наборах данных и расследовать потенциальные инциденты. По мере масштабирования вашей среды поддержание производительности запросов становится серьезной проблемой, которая влияет на производительность аналитиков и время реагирования на инциденты.
Распределенные архитектуры поиска, которые распараллеливают запросы по нескольким узлам, помогают поддерживать производительность по мере роста объемов данных. Однако плохо спроектированные запросы все еще могут перегрузить систему. Ваша архитектура должна включать возможности оптимизации запросов и, возможно, даже регуляторы запросов, которые предотвращают влияние ресурсоемких поисков на производительность системы.
Интерфейс расследования должен предоставлять аналитикам интуитивно понятные инструменты для изучения данных, построения хронологии и корреляции событий без требования от них становиться экспертами в языке запросов.
Планирование горизонтального и вертикального масштабирования
Масштабируемая архитектура SIEM должна обеспечивать рост как за счет вертикального масштабирования (добавление ресурсов к существующим компонентам), так и за счет горизонтального масштабирования (добавление дополнительных узлов для распределения рабочей нагрузки). Большинство современных платформ SIEM поддерживают распределенные архитектуры, но организациям необходимо спланировать, как они будут масштабировать каждый компонент.
Сбор данных обычно масштабируется горизонтально путем добавления дополнительных пересылок или сборщиков по мере мониторинга дополнительных систем. Синтаксический анализ и корреляция могут масштабироваться как горизонтально, так и вертикально, в зависимости от вашей платформы. Хранилище почти всегда выигрывает от горизонтального масштабирования с добавлением дополнительных узлов в кластер распределенного хранения.
Понимание характеристик масштабирования вашей архитектуры SIEM помогает правильно планировать бюджет и избегать проблем с производительностью по мере роста вашей среды. Тестируйте свою архитектуру под ожидаемыми будущими нагрузками, а не только под текущими требованиями.
Соображения по интеграции и экосистеме
Современная архитектура SIEM редко существует изолированно. Ваша система должна интегрироваться с платформами аналитики угроз, инструментами оркестрации безопасности, системами тикетов, решениями управления идентификацией и многочисленными другими инструментами безопасности и ИТ.
Возможности интеграции на основе API должны быть основным соображением при проектировании архитектуры SIEM. Способность программно запрашивать данные, запускать автоматизацию и обмениваться информацией с другими системами становится все более важной по мере развития ваших операций безопасности.
Облачные и гибридные соображения
Организации все чаще работают в гибридных средах с локальной инфраструктурой, несколькими облачными провайдерами и SaaS-приложениями. Ваша архитектура SIEM должна эффективно собирать и коррелировать данные из всех этих источников, одновременно управляя уникальными проблемами, которые представляет каждая среда.
Облачные варианты SIEM предлагают преимущества для организаций со значительной облачной инфраструктурой, обеспечивая бесшовную интеграцию с облачными сервисами и эластичное масштабирование, которое соответствует облачным шаблонам рабочей нагрузки. Однако гибридная архитектура может быть необходима для организаций со значительной локальной инфраструктурой или специфическими требованиями к резидентности данных.
Пропускная способность сети между источниками данных и вашей SIEM становится важным соображением в распределенных средах. Архитектурные решения о том, где развернуть агенты сбора, использовать ли облачную или локальную инфраструктуру SIEM, и как обрабатывать расходы на передачу данных — все это влияет на масштабируемость и общую стоимость владения.
Мониторинг производительности и оптимизация
Даже хорошо спроектированная архитектура SIEM требует постоянного мониторинга и оптимизации для поддержания производительности по мере масштабирования системы. Внедрите мониторинг скорости приема, пропускной способности синтаксического анализа, производительности правил корреляции, времени отклика запросов и потребления хранилища.
Многие проблемы производительности SIEM возникают из-за плохо оптимизированных правил корреляции или поисков, а не из-за архитектурных ограничений. Регулярная проверка и настройка правил обнаружения, шаблонов поиска и политик хранения данных предотвращают постепенное снижение производительности по мере старения вашей архитектуры SIEM.
Построение для долгосрочного успеха
Проектирование масштабируемой архитектуры SIEM требует баланса между текущими потребностями и будущим ростом, требованиями к производительности и ограничениями по затратам, гибкостью и сложностью. Организации, которые инвестируют время в правильное планирование архитектуры, избегают болезненных и дорогостоящих переделок позже, сохраняя при этом видимость безопасности, необходимую для защиты своей среды.
Наиболее успешные развертывания SIEM начинаются с четких требований к объемам данных, периодам хранения, производительности запросов и потребностям интеграции. Они внедряют модульные архитектуры, которые позволяют отдельным компонентам масштабироваться независимо. Они планируют рост с самого начала, а не ждут, пока проблемы производительности вынудят к реактивным изменениям.
читайте больше от techbullion
