利用Microsoft Sentinel的数据源来提升安全分析

数据是安全分析的核心，没有数据就没有洞察力。如果你想要提升你的安全运维能力，你需要收集并分析来自各种数据源的日志和事件，以获取对你的整个数字环境的全面视图。但是，如何选择、管理、查询和可视化你的数据呢？这就是Microsoft Sentinel可以帮助你的地方。

Microsoft Sentinel是一个现代化的安全运维平台，可以帮助你快速、智能地检测、调查和响应复杂的威胁。Microsoft Sentinel是一个可扩展的、云原生的解决方案，提供了：安全信息和事件管理（SIEM）、安全编排、自动化和响应（SOAR）、智能安全分析和威胁情报。

Microsoft Sentinel提供了许多数据连接器，可以让你轻松地连接到Microsoft服务和第三方产品，以及使用通用事件格式（CEF）、Syslog或REST API等方式来自定义你的数据源。在本文中，我们将介绍如何利用Microsoft Sentinel的数据源来提升安全分析，包括以下几个方面：优先选择你的数据连接器、管理你的数据存储和成本、查询和可视化你的数据、使用数据驱动的威胁检测和响应。

优先选择你的数据连接器

在Microsoft Sentinel中，数据连接器是用于将不同类型和来源的数据引入到Log Analytics工作区中的工具。数据连接器可以分为以下几种类型：

• 基于REST API的连接器：使用第三方产品提供的API来从数据源拉取或推送数据到Microsoft Sentinel。
• 基于代理的连接器：使用Azure Monitor代理或Log Analytics代理来从主机或设备收集数据到Microsoft Sentinel。
• 基于服务到服务的连接器：使用Azure AD或其他身份验证机制来从Microsoft服务收集数据到Microsoft Sentinel。
• 基于CEF或Syslog的连接器：使用通用事件格式（CEF）或Syslog协议来从网络设备或安全产品收集数据到Microsoft Sentinel。
• 自定义连接器：使用Azure Monitor Data Collector API或Azure Event Hubs来从任何自定义来源收集数据到Microsoft Sentinel。

在选择你需要启用的数据连接器时，你需要考虑以下因素：

• 数据覆盖范围：你需要收集哪些用户、设备、应用程序和基础设施的数据，以覆盖你的整个数字环境，并满足你的安全分析和威胁检测的需求。
• 数据质量和可靠性：你需要收集哪些类型和级别的数据，以保证数据的完整性、准确性和时效性，并避免数据丢失、损坏或延迟等问题。
• 数据相关性和价值：你需要收集哪些有助于发现、理解和响应威胁的数据，并根据数据对安全决策的影响程度进行优先级排序。

一般来说，我们建议你根据你的业务需求和风险评估来优先选择你的数据连接器，并尽可能地收集多样化、高质量和高价值的数据。

管理你的数据存储和成本

在Microsoft Sentinel中，所有收集到的数据都存储在Log Analytics工作区中，以便进行查询、分析和可视化。在管理你的数据存储和成本时，你需要考虑以下因素：

• 数据保留期：你需要将数据保留多长时间，以满足你的安全分析和合规性需求。你可以根据不同的数据类型和表来设置不同的保留期，从30天到730天不等。你也可以使用归档功能来将数据备份到Azure存储中，以便长期保存。
• 数据压缩：你需要对数据进行压缩，以节省存储空间和成本。Microsoft Sentinel会自动对数据进行压缩，但你也可以使用压缩功能来进一步减少数据的大小，例如通过删除不必要的字段或值。
• 数据查询：你需要对数据进行查询，以获取安全洞察和分析结果。你可以使用Log Analytics查询语言（KQL）来编写和运行查询，或者使用工作簿或笔记本来创建交互式报告。你也可以使用查询优化功能来提高查询的性能和效率，例如通过使用筛选器或聚合函数。

一般来说，我们建议你根据你的业务需求和预算来管理你的数据存储和成本，并尽可能地优化数据的保留期、压缩和查询。

查询和可视化你的数据

在Microsoft Sentinel中，你可以使用Log Analytics查询语言（KQL）来查询和可视化你的数据，以获取安全洞察和分析结果。在查询和可视化你的数据时，你需要考虑以下因素：

• 数据源架构：你需要了解你收集到的数据的源架构，以便编写正确的查询语句。每种数据源都有一个对应的Log Analytics表名，例如Azure Active Directory的表名是SigninLogs，Office 365的表名是OfficeActivity等。每个表都有一组字段或列，用于描述数据的属性或特征，例如时间戳、用户名、事件类型等。你可以使用这里查看Microsoft Sentinel支持的各种数据源架构。
• 查询语法和函数：你需要掌握Log Analytics查询语言（KQL）的基本语法和函数，以便编写有效的查询语句。KQL是一种类似于SQL的语言，可以让你对数据进行筛选、转换、分组、排序、聚合等操作。KQL还提供了一系列内置函数，用于处理字符串、日期、数学、统计等类型的数据。你可以使用这里查看KQL的完整参考文档。
• 查询结果和图表：你需要根据你的分析目标和需求来选择合适的查询结果和图表类型，以便可视化你的数据。查询结果可以是表格或图形，用于显示数据的详细信息或概览。图表类型可以是折线图、柱状图、饼图、地图等，用于展示数据的趋势、分布、比例等特征。你可以使用这里查看KQL支持的各种图表类型。

一般来说，我们建议你根据你的数据源架构和查询目的来编写和运行查询语句，并选择合适的查询结果和图表类型来可视化你的数据。

使用数据驱动的威胁检测和响应

在Microsoft Sentinel中，你可以使用数据驱动的方法来检测和响应威胁，以提高你的安全运维能力。在使用数据驱动的威胁检测和响应时，你需要考虑以下因素：

• 分析规则：你需要创建和启用哪些分析规则来基于你的数据生成安全事件和事件。分析规则可以分为以下几种类型：
  • 调度查询规则：使用KQL查询语句定期评估你的数据，并根据查询结果生成事件。
  • 微软安全事件规则：使用Microsoft服务提供的内置安全事件，并根据事件严重性生成事件。
  • 事件分组规则：使用机器学习算法对类似或相关的事件进行分组，并生成单个事件。
  • 阈值规则：使用KQL查询语句定期评估你的数据，并根据查询结果超过指定阈值生成事件。

  

  一般来说，我们建议你根据你的数据源和威胁场景来创建和启用合适的分析规则，并定期审查和优化规则的性能和效果。

• 播放列表：你需要创建和运行哪些播放列表来基于你的事件自动执行安全操作和任务。播放列表可以分为以下几种类型：
  • 自动化播放列表：使用Azure Logic Apps或Power Automate来定义一个自动化工作流，当触发一个指定条件时，执行一系列预定义的操作。
  • 用户播放列表：使用Markdown语言或Jupyter Notebook来定义一个用户指导文档，当用户手动启动时，提供一系列步骤或脚本来执行。
  • 混合播放列表：使用Azure Logic Apps或Power Automate来定义一个混合工作流，当触发一个指定条件时，执行一系列预定义或用户定义的操作。

一般来说，我们建议你根据你的事件类型和响应目标来创建和运行合适的播放列表，并定期审查和优化播放列表的性能和效果。

总之，Microsoft Sentinel提供了一个强大而灵活的平台，让你可以利用各种数据源来提升安全分析。通过选择、管理、查询和可视化你的数据，以及使用数据驱动的威胁检测和响应，你可以更好地保护你的数字环境免受攻击。

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