Microsoft Sentinel

Microsoft Sentinel 初学者指南

概述

Microsoft Sentinel 是微软提供的云原生安全信息与事件管理 (SIEM) 和安全编排、自动化和响应 (SOAR) 解决方案。它旨在帮助组织收集安全数据，检测威胁，调查事件并响应安全事件。Sentinel 建立在 Azure 云之上，提供可扩展性、灵活性和成本效益。它与微软及第三方安全解决方案集成，提供全面的安全态势感知。对于那些刚接触 SIEM 解决方案的初学者来说，Sentinel 提供了一个强大的入门平台，但也需要理解其核心概念和功能。

为什么选择 Microsoft Sentinel？

在选择一个安全信息与事件管理 (SIEM) 解决方案时，有许多因素需要考虑。Microsoft Sentinel 具有以下优势：

云原生： Sentinel 完全基于云，无需本地基础设施，降低了部署和维护成本。
可扩展性： Sentinel 可以根据需要轻松扩展，以处理大量安全数据。
智能化： Sentinel 利用机器学习和人工智能来检测威胁和自动化响应。
集成性： Sentinel 与微软及第三方安全解决方案紧密集成，提供全面的安全态势感知。
成本效益： Sentinel 采用按使用量付费的模式，可以根据实际需求进行调整。
威胁情报集成： 可集成威胁情报来源，提升威胁检测能力。
自动化响应： 通过 SOAR 功能，能够自动化安全事件的响应流程。

Sentinel 的核心组件

Microsoft Sentinel 包含以下几个核心组件：

数据连接器 (Data Connectors)： 用于从各种数据源收集安全数据，包括 Azure 服务、微软 365、防火墙、操作系统和第三方安全解决方案。数据连接器是构建 Sentinel 的基础。
日志和警报 (Logs and Alerts)： Sentinel 收集到的安全数据存储为日志，并根据预定义的规则和分析进行分析，生成警报。日志分析是 Sentinel 的关键功能。
分析规则 (Analytics Rules)： 用于定义威胁检测逻辑，基于日志数据识别潜在的安全事件。KQL (Kusto 查询语言) 是编写分析规则的主要语言。
工作区 (Workspace)： Sentinel 的核心存储和处理环境，用于存储日志和配置。Azure Log Analytics 工作区是 Sentinel 的基础。
调查 (Investigation)： 提供一个交互式的界面，用于调查安全事件，分析日志数据，并采取响应措施。事件调查是 Sentinel 的重要功能。
自动化 (Automation)： 使用 Playbook 自动化安全事件的响应流程，例如隔离受感染的设备或阻止恶意 IP 地址。
笔记本 (Notebooks)： 使用 Jupyter 笔记本进行高级威胁狩猎和数据分析。威胁狩猎是主动识别潜在威胁的过程。
威胁探索 (Threat Exploration)： 一个强大的交互式工具，允许安全分析师可视化和调查安全数据。

数据源与连接器

Sentinel 能够连接到各种数据源，以下是一些常见的例子：

Sentinel 数据源
数据源	连接器类型	说明	Azure 活动日志	内置	记录 Azure 资源中的所有操作。 Azure 活动日志	Azure 诊断日志	内置	记录 Azure 资源的诊断信息。Azure 诊断日志	Microsoft 365 日志	内置	记录 Microsoft 365 服务的活动。Microsoft 365 安全中心	Windows 安全事件	Azure Monitor Agent / Log Analytics Agent	收集 Windows 操作系统上的安全事件。Windows 事件日志	Linux Syslog	Azure Monitor Agent / Log Analytics Agent	收集 Linux 操作系统上的 Syslog 日志。Syslog	防火墙日志	第三方连接器	从各种防火墙收集日志，例如 Palo Alto Networks、Check Point 和 Fortinet。防火墙	威胁情报平台	威胁情报连接器	集成 MISP、VirusTotal 等威胁情报平台。

选择合适的连接器对于收集全面的安全数据至关重要。

使用 KQL 进行日志分析

Kusto 查询语言 (KQL) 是 Microsoft Sentinel 中用于查询和分析日志数据的强大语言。以下是一些基本的 KQL 查询示例：

查找所有安全事件：

```kql SecurityEvent | take 10 ```

查找特定用户的所有登录事件：

```kql SigninLogs | where UserPrincipalName == "[email protected]" | take 10 ```

按 IP 地址统计登录失败次数：

```kql SigninLogs | where ResultType == "50057" | summarize count() by IPAddress ```

熟悉 KQL 对于有效地使用 Sentinel 至关重要。更多 KQL 教程可以参考 Microsoft KQL 文档。

创建和管理分析规则

分析规则是 Sentinel 中用于检测威胁的核心组件。创建分析规则涉及以下步骤：

1. 定义规则逻辑： 使用 KQL 编写查询，用于识别潜在的安全事件。 2. 配置规则设置： 设置规则的名称、描述、严重程度和触发条件。 3. 测试规则： 使用历史数据测试规则，以确保其能够准确地检测威胁。 4. 启用规则： 启用规则后，Sentinel 将开始根据规则逻辑分析日志数据。

YARA 规则也可以集成到 Sentinel 中，以检测恶意软件变种。

自动化与 Playbook

Playbook 是 Sentinel 中的自动化工作流，用于响应安全事件。 Playbook 可以执行各种任务，例如：

隔离受感染的设备： 阻止受感染的设备访问网络。
阻止恶意 IP 地址： 将恶意 IP 地址添加到防火墙阻止列表中。
发送电子邮件通知： 向安全团队发送电子邮件通知。
创建事件票证： 在事件管理系统中创建事件票证。

Playbook 使用 Azure Logic Apps 构建，可以与其他 Azure 服务和第三方应用程序集成。

威胁狩猎与高级分析

Sentinel 提供强大的威胁狩猎功能，允许安全分析师主动搜索潜在威胁。威胁狩猎通常涉及使用 Jupyter 笔记本进行高级数据分析。Sentinel 笔记本允许安全分析师使用 Python 和其他编程语言来分析日志数据，识别异常模式，并发现潜在威胁。

此外，Sentinel 还提供高级分析功能，例如：

异常检测： 使用机器学习算法检测异常行为。机器学习
实体行为分析 (UEBA)： 分析用户和实体的行为，以识别潜在的恶意活动。UEBA
关联规则： 识别不同事件之间的关联，以揭示复杂的攻击链。关联分析

安全策略与合规性

Microsoft Sentinel 可以帮助组织实施安全策略并满足合规性要求。Sentinel 提供以下功能：

合规性报告： 生成合规性报告，以证明符合各种安全标准。合规性
安全评分： 评估组织的整体安全态势，并提供改进建议。安全评分
访问控制： 控制对 Sentinel 资源的访问权限，确保数据的安全性。RBAC (基于角色的访问控制)

部署与配置最佳实践

规划数据源： 确定需要收集的安全数据源，并配置相应的连接器。
优化 KQL 查询： 编写高效的 KQL 查询，以减少查询时间。
定期更新分析规则： 定期更新分析规则，以应对新的威胁。
配置 Playbook： 配置 Playbook，以自动化安全事件的响应流程。
监控 Sentinel 性能： 监控 Sentinel 的性能，确保其能够正常运行。
实施最小权限原则： 限制用户对 Sentinel 资源的访问权限。
实施多因素身份验证 (MFA)： 启用 MFA，以提高安全性。MFA

进一步学习资源

结论

Microsoft Sentinel 是一个强大的云原生 SIEM 和 SOAR 解决方案，可以帮助组织提高安全态势。通过理解 Sentinel 的核心组件、数据源、分析规则和自动化功能，您可以有效地使用 Sentinel 来检测威胁、调查事件并响应安全事件。随着威胁环境的不断变化，持续学习和更新 Sentinel 的知识至关重要。

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