Log Management umfasst die Analyse, Filterung, Klassifizierung und Reporting über System-Logs. Damit Cybersecurity-Teams Logs nutzen können, um potenziell verdächtige Aktivitäten zu erkennen, benötigt ein Security Operations Center (SOC) eine effektive Security Information and Event Management (SIEM) -Plattform, um Protokolldaten zu sichten und relevante Warnmeldungen auszulösen.
Eine Log-Datei ist laut der Cybersecurity & Infrastructure Security Agency (CISA) „Dateien, die die Daten liefern, die das A und O der Incident Response sind und es Netzwerkanalysten und Incident-Respondern ermöglichen, Probleme und verdächtige Aktivitäten vom Netzwerkperimeter bis zum Epizentrum zu untersuchen und zu diagnostizieren.“
Eine Log-Datei zeichnet ein Event auf, in der Regel ein fehlerhaftes, so dass Cybersecurity-Teams die SIEM-Technologie nutzen können, um es zu untersuchen und gegebenenfalls Maßnahmen zu ergreifen.
Das zentrale Log-Management korreliert die Millionen von täglichen Events in einer Umgebung direkt mit den Nutzern und Assets, die diese Aktionen ausführen. Das Ziel ist es, Risiken in der gesamten Organisation hervorzuheben und zu priorisieren, wo gesucht werden soll, wenn potenziell verdächtige Aktivitäten stattfinden.
Log-Management-Prozesse sollten in einen vorhandenen Security-Stack integriert werden können und einen korrelierten Kontext für die Anzeige von Daten sowie die Anpassung von Event- und Untersuchungsberichten bieten. Log-Daten, Kontext, priorisierte Untersuchungen und detailliertes Reporting: Das ist die Stärke des richtigen Log-Managements.
Der Unterschied zwischen Log Management und SIEM besteht darin, dass SIEM-Tools darauf ausgelegt sind, Log-Management-Funktionen mit anderen Funktionalitäten zu kombinieren, um letztendlich stärkere Sicherheitsmaßnahmen zu ergreifen, die die Organisation umfassender schützen können.
An diesem Punkt würde jeder, der dies liest, wahrscheinlich denken, dass ein modernes SIEM der richtige Weg für One-Stop-Logging, Datensicherheitsanalysen und hilfreiche, praxisrelevante Erkenntnisse wäre, um ihre Umgebung besser zu schützen.
Allerdings ist jedes Unternehmen und jedes zugehörige Cybersecurity-Team einzigartig und hat spezifische Bedürfnisse. Vielleicht ist ein Log-Management-Tool alles, was benötigt wird. Oder vielleicht wird ein separates Log-Management-Tool mit leistungsstarken Funktionen benötigt, das sich speziell auf die Protokollierung konzentriert. Es ist wichtig, eine Bestandsaufnahme dessen zu machen, was tatsächlich benötigt wird, damit das Budget für die richtigen tools zur Erreichung der richtigen Ziele bereitgestellt wird.
Log Management ist wichtig, weil es hilft, Logs in einem Tool zu zentralisieren, sodass ein Cybersecurity-Team von einem Standort aus suchen, korrelieren und Erkenntnisse ableiten kann. Mit dieser Fähigkeit kann das Diagnosepersonal ein Problem genau identifizieren und es schneller zur Behebung priorisieren.
Log-Management-Tools sind ebenfalls wichtig, da sie IT- und Security-Abteilungen auf folgende Weise zugutekommen können:
Diese Vorteile machen ein Log-Management-Tool zu einem der wichtigsten Werkzeuge eines Cybersecurity-Teams. Es ist ein Muss, wenn es darum geht, die Organisation von Datenbergen zu automatisieren und nach praxisrelevanten Erkenntnissen zu suchen, um Bedrohungen kontinuierlich zu bekämpfen.
Wie bei allen sicherheitsbezogenen Themen kann es Herausforderungen geben, kann es auch bei der Implementierung eines Log-Management-Programms oder einer SIEM-Plattform, die über robuste Log-Management-Funktionen verfügt, Herausforderungen geben.
Viele der heutigen Logging-Lösungen können zahlreiche Formate verarbeiten. Die meisten können jedoch mit benutzerdefinierten Logs oder flachen Log-Formaten nicht viel anfangen. Es ist nicht immer möglich, Logs gut zu strukturieren oder zu formatieren, da möglicherweise kein Zugriff auf den Quellcode der App oder des Service besteht, um die Formate zu aktualisieren, sodass eine Protokollierungslösung sie verarbeiten kann.
Logs als Daten ist das Konzept der Verwendung von Logs, um wichtige Metriken oder Trends zum Systemverhalten zu extrahieren. Logs können eine wertvolle Datenquelle sein, vorausgesetzt, ein Team kann mit dem Format arbeiten UND analytische Funktionen auf die aus Logs extrahierten Metriken anwenden.
Viele traditionelle Logging-Lösungen haben sich darauf konzentriert, Logs einfach zu indexieren und zu durchsuchen. Die Fähigkeit, Logs effektiv und effizient zu durchsuchen, ist wichtig für Untersuchungen und Gegenmaßnahmen. Doch ist es kritisch, Analysen auf Schlüsselmetriken in Log-Ereignissen anzuwenden.
Es kann eine schwierige Aufgabe sein, Daten richtig zu korrelieren. Es gibt viele Tools, die Log-Daten in eine große "Box" senden und dem Benutzer weitgehend unverständliche Ergebnisse liefern. Die Möglichkeit, in Echtzeit auf Logs zuzugreifen, sie zu korrelieren und daraus praxisrelevante Erkenntnisse zu gewinnen, ist ein wichtiger Leistungsindikator (KPI) für den Erfolg eines SOC. Die Gewährleistung der Datensicherheit für diese rohen Events ist ebenfalls kritisch.
Zu wissen, wonach man suchen soll, kann die schwierigste Herausforderung von allen sein. Dies ist eines der größten Probleme bei Log-Management-Tools, die sich auf die Suche und komplexe Abfragesprachen konzentrieren. Es spielt keine Rolle, wie leistungsstark eine Suchsprache ist, wenn sie dem Benutzer nicht zeigt, wonach er suchen soll.
Um sich nicht in den oben genannten Herausforderungen zu verzetteln, ist es wichtig, bei der Einrichtung eines Log-Management-Tools oder eines größeren Programms, das sich mit Log-Management-Funktionen befasst, grundlegende Best Practices festzulegen.
Protokollieren Sie nicht blind. Stattdessen sollten Sie sorgfältig überlegen, was in den Logs protokolliert wird und warum. Die Protokollierung benötigt, wie jede bedeutende IT- und/oder Sicherheitskomponente, eine Strategie. Beim Strukturieren eines DevOps-Setups oder auch beim Freigeben einer einzelnen neuen Funktion ist ein festgelegter Protokollierungsplan unerlässlich. Ohne eine klar definierte Strategie könnten Teams schließlich feststellen, dass sie eine ständig wachsende Menge an Log-Daten manuell verwalten müssen, was den Prozess der Identifizierung wichtiger Informationen letztendlich verkompliziert.
Logs sollten stets automatisch erfasst und an einen zentralen Ort gesendet werden, der von der Produktionsumgebung getrennt ist. Die Konsolidierung von Logs erleichtert die Verwaltung und erweitert die Analysemöglichkeiten, sodass ein SOC effizient Queranalysen durchführen und Korrelationen zwischen verschiedenen Datenquellen identifizieren kann.
Das Weiterleiten von Protokolldaten an einen zentralen Ort ermöglicht es Systemadministratoren, Entwicklern, QA- und Support-Teams Zugriff auf diese zu gewähren, ohne ihnen Zugang zu Produktionsumgebungen zu gewähren. Auf diese Weise können diese Teams Log-Daten verwenden, um Probleme zu debuggen, ohne dass das Risiko besteht, dass sich dies auf die Umgebung auswirkt.
Die End-to-End-Protokollierung an einem zentralen Ort ermöglicht die dynamische Zusammenführung verschiedener Datenströme aus unterschiedlichen Quellen. Dazu gehören Anwendungen, Server etc. zur Korrelation von wichtigen Trends und Kennzahlen. Die Korrelation von Daten ermöglicht eine schnelle und sichere Identifizierung und das Verständnis von Events, die Fehlfunktionen des Log-Management-Systems verursachen.
Fehlerbehebung und Debugging kratzen nur an der Oberfläche dessen, was Log-Daten zu bieten haben. Während Logs früher als mühsamer letzter Ausweg zur Informationsbeschaffung galten, ermöglichen es die heutigen Logging-Tools jedem – vom Entwickler bis zum Datenwissenschaftler – nützliche Trends und wichtige Erkenntnisse aus ihren Anwendungen und Systemen zu gewinnen.
Die Behandlung von Log-Monitoring und Events als Daten eröffnet Möglichkeiten zur statistischen Analyse von Benutzerereignissen und Systemaktivitäten. Das Gruppieren von Event-Typen und das Summieren von Werten ermöglicht den Vergleich von Events im Zeitverlauf. Dieses Maß an Einblicken eröffnet die Möglichkeit, fundiertere Geschäftsentscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen, die außerhalb von Logs oft nicht verfügbar sind.
Ein Log-Überwachungs- und -Verwaltungsdienst, der nur einem hochtechnischen Team zugänglich ist, schränkt die Möglichkeiten einer Organisation, von Log-Daten zu profitieren, erheblich ein. Ein Log-Management- und Analytics-Tool sollte Entwicklern Live-Tail-Debugging, Administratoren Echtzeit-Alerts, Datenwissenschaftlern aggregierte Datenvisualisierungen und Support-Teams Live-Such- und Filterfunktionen bieten. All dies sollte möglich sein, ohne dass jemals jemand auf die Produktionsumgebung zugreifen muss.