Azure AD 登录日志分析

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  1. Azure AD 登录日志分析
    1. 引言

Azure Active Directory (Azure AD) 是微软云平台的核心身份和访问管理服务。理解和分析 Azure AD 登录日志对于维护账户安全、排查登录问题以及满足合规性要求至关重要。本文旨在为初学者提供 Azure AD 登录日志分析的全面指南，涵盖日志数据来源、关键字段解读、常见分析场景以及高级分析技巧。虽然本文主要针对 Azure AD 日志分析，但许多概念和技术同样适用于其他云平台身份验证日志的分析。 我们将结合一些金融市场分析的思路，比如成交量分析和趋势分析，来更好地理解日志数据的模式。

    1. Azure AD 登录日志数据来源

Azure AD 登录日志记录了用户、应用程序和服务主体登录到 Azure AD 服务的活动。这些日志可以从以下几个地方获取：

  • **Azure 门户:** 通过 Azure 门户的 Azure AD 界面，可以直接查看和筛选登录日志。这是最常用的入门方式。
  • **Azure Monitor 日志 (Log Analytics):** Azure AD 日志可以集成到 Azure Monitor 日志中，提供强大的查询和分析功能。这是进行深入分析的首选方式。
  • **Microsoft Graph API:** 通过 Microsoft Graph API，可以编程方式地访问 Azure AD 登录日志，用于自动化分析和集成到其他系统中。
  • **SIEM 系统:** Azure AD 日志可以导出到安全信息和事件管理 (SIEM) 系统，例如 Microsoft Sentinel，进行集中监控和安全分析。
    1. 关键登录日志字段解读

理解登录日志中的关键字段是进行有效分析的基础。以下是一些最重要的字段：

  • **Activity ID:** 唯一标识一次登录活动。这是追踪和关联不同日志事件的关键。
  • **Actor Status:** 指示登录尝试的结果，例如“成功”、“失败”等。
  • **Authentication requirement:** 描述登录所需的身份验证强度，例如“MFA required”，“Passwordless”等。
  • **Application:** 发起登录请求的应用程序。例如，Microsoft Outlook, Teams, 或者一个自定义应用程序。
  • **Client App Used:** 用于登录的客户端应用程序。
  • **Correlation ID:** 用于关联多个相关的事件。
  • **IP Address:** 用户登录时使用的 IP 地址。进行地理位置分析和威胁检测的重要信息。
  • **Location:** 基于 IP 地址推断的用户地理位置。
  • **Result Description:** 提供登录失败的详细原因。例如，“Invalid password”、“Account disabled”等。
  • **Result Code:** 登录结果的数值代码。
  • **Resource Display Name:** 用户尝试访问的资源名称。
  • **User Principal Name (UPN):** 用户的唯一标识符。
  • **User Type:** 用户的类型，例如“Member”、“Guest”等。
  • **Login Time:** 登录尝试发生的时间。这是进行时间序列分析的关键。
  • **Conditional Access Policies Applied:** 应用的条件访问策略，用于了解策略的执行情况。
    1. 常见分析场景
以下是一些常见的 Azure AD 登录日志分析场景：
  • **异常登录检测:** 识别来自异常位置、异常时间的或者使用异常应用程序的登录尝试。类似于金融市场中的异常成交量，异常登录可能预示着账户被盗用。
  • **账户被盗用检测:** 查找大量登录失败尝试，特别是来自不同 IP 地址的失败尝试。这可能表明攻击者正在尝试破解账户。 类似于价格波动剧烈时的市场操控行为。
  • **条件访问策略有效性评估:** 验证条件访问策略是否按预期执行。例如，确保 MFA 策略已成功应用于所有高风险用户。
  • **登录趋势分析:** 分析登录时间、应用程序和位置的趋势，以了解用户行为模式。 类似于技术分析中的趋势线，登录趋势可以帮助发现潜在的安全风险。
  • **排查登录问题:** 使用登录日志来诊断用户报告的登录问题。
  • **合规性报告:** 生成关于用户登录活动的报告，以满足合规性要求。
    1. 高级分析技巧
  • **Kusto 查询语言 (KQL):** Azure Monitor 日志使用 KQL 进行查询。掌握 KQL 可以进行复杂的日志分析。例如，可以使用 KQL 查找过去 24 小时内来自特定国家/地区的登录尝试。
  • **日志关联:** 将登录日志与其他日志（例如，Azure Activity Log）关联起来，以获取更全面的安全视图。 类似于金融市场中的相关性分析，关联多个数据源可以更准确地评估风险。
  • **机器学习:** 使用机器学习算法来检测异常登录行为。 这需要对历史数据进行训练，并建立基线模型。 类似于量化交易中的模型训练，机器学习可以自动识别潜在的威胁。
  • **地理位置分析:** 使用 IP 地址地理位置信息来识别来自可疑国家/地区的登录尝试。
  • **用户行为分析 (UBA):** 分析用户的历史登录行为，以建立正常行为的基线，并检测异常行为。
    1. 示例 KQL 查询
以下是一些示例 KQL 查询，用于分析 Azure AD 登录日志： 1. **查找过去 24 小时内所有失败的登录尝试:** ```kusto SigninLogs
Azure AD 登录日志关键字段
字段名称 描述 Activity ID 唯一标识登录活动 Actor Status 登录结果（成功/失败） IP Address 用户登录IP地址 User Principal Name 用户唯一标识 Login Time 登录时间 Result Description 登录失败原因 Application 发起登录的应用程序 Location 用户地理位置
where TimeGenerated > ago(24h) where ResultType == "50057" // 50057 代表登录失败 project TimeGenerated, UserPrincipalName, IPAddress, ResultDescription

```

2. **统计每个应用程序的登录次数:**

```kusto SigninLogs

summarize count() by Application

```

3. **查找来自特定国家/地区的登录尝试:**

```kusto SigninLogs

where Location == "United States"

```

4. **检测高风险登录（例如，来自异常位置的登录）:**

```kusto SigninLogs

where TimeGenerated > ago(1h) where IPAddress !in ( 
 SigninLogs
where TimeGenerated > ago(7d) summarize make_set(IPAddress) by UserPrincipalName

) ``` 这个查询会查找过去一小时内，用户从以前从未登录过的 IP 地址登录的情况。

5. **分析 MFA 的使用情况:**

```kusto SigninLogs

where AuthenticationDetails.AuthenticationMethodsCount > 1 summarize count() by UserPrincipalName

```

    1. 与金融市场分析的类比

Azure AD 登录日志分析与金融市场分析存在一些有趣的类比：

  • **交易量与登录频率:** 登录频率可以类比于交易量，较高的登录频率可能预示着账户活动增加，但也可能预示着攻击活动。
  • **价格波动与登录失败:** 登录失败次数的突然增加可以类比于价格波动，可能表明账户受到攻击。
  • **技术分析与登录趋势:** 分析登录趋势可以类比于技术分析，帮助识别潜在的安全风险。
  • **风险评估与安全评分:** 根据登录日志数据计算安全评分可以类比于风险评估，帮助确定账户的安全性。
  • **异常检测与市场操控:** 异常登录行为可以类比于市场操控，需要及时调查和处理。
    1. 总结

Azure AD 登录日志分析是维护云安全的关键组成部分。 通过理解日志数据来源、关键字段、常见分析场景和高级分析技巧，可以有效地检测和应对安全威胁，并确保 Azure AD 环境的安全性和合规性。 结合金融市场分析的思路，可以更深入地理解日志数据的模式，并做出更明智的安全决策。 持续监控、分析和改进登录日志分析流程，是确保云环境安全的关键。

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