SIEM & Série de Blogs de Surveillance : ELK Stack
Le besoin pour les administrateurs de sauvegarde de surveiller correctement et de réagir aux alertes de journal a toujours été important. Cependant, avec les menaces croissantes de logiciels malveillants et de rançongiciels, il est désormais impératif qu'une forme de système de surveillance, y compris des systèmes de surveillance de la sécurité, soit mise en place.
Dans le premier blog de la série, nous avons fait un aperçu du SIEM/Surveillance en général. Maintenant, nous allons plonger dans des solutions spécifiques et donner aux administrateurs de sauvegarde des solutions de laboratoire pour pouvoir pratiquer et acquérir des compétences avec chaque application. Aujourd'hui, nous allons passer en revue Elasticsearch, Logstash et Kibana (ELK) Stack.
Qu'est-ce que l'ELK Stack ?
L'ELK Stack est une solution open-source qui combine trois technologies complémentaires pour créer une plateforme complète de gestion et d'analyse des journaux. Elasticsearch sert de moteur de recherche et d'analyse. Logstash gère le traitement et la transformation des données, et Kibana fournit des capacités de visualisation et de tableau de bord. Ensemble, ils forment un pipeline complet qui transforme les données de journal brutes en informations exploitables.
Initialement connu sous le nom d'ELK, le stack a évolué vers ce qui est maintenant appelé le Elastic Stack, incorporant des outils supplémentaires comme Beats pour l'expédition de données légères. Cependant, le trio de base d'Elasticsearch, Logstash et Kibana reste le fondement de la plupart des implémentations.
De plus, si vous acquérez une licence, vous pouvez également tirer parti d'Elastic Security, qui ajoute de véritables fonctionnalités SIEM et une analyse par IA.
Comprendre Chaque Composant
Elasticsearch : La Clé pour la Recherche et l'Analyse
Elasticsearch est un moteur de recherche et d'analyse distribué et RESTful construit sur Apache Lucene. Au cœur, c'est une base de données NoSQL orientée document qui excelle dans la recherche en texte intégral et l'analyse en temps réel. Ce qui rend Elasticsearch spécial, c'est sa capacité à gérer d'énormes ensembles de données tout en fournissant des résultats de recherche quasi instantanés.
L'architecture est conçue pour un scalabilité horizontale, ce qui signifie que vous pouvez ajouter plus de nœuds pour gérer l'augmentation du volume de données et de la charge de requêtes. Chaque morceau de données est stocké sous forme de document JSON, ce qui le rend suffisamment flexible pour gérer des données structurées et non structurées. Les mécanismes de réplication et de basculement intégrés garantissent une haute disponibilité, tandis que le puissant cadre d'agrégation permet des opérations d'analyse complexes.
Elasticsearch est excellent pour la recherche rapide de texte, l'analyse en temps réel et les relations de données complexes.
Logstash : Le Traitement et la Préparation des Données
Logstash agit comme le pipeline de traitement des données dans l'ELK stack, responsable de l'ingestion de données provenant de multiples sources, de leur transformation et de leur expédition vers diverses destinations. Pensez à Logstash comme à un système de traitement qui prend des données non structurées (dans notre cas de démonstration, des messages Syslog) et les nettoie pour l'analyse.
Le pipeline Logstash se compose de trois étapes principales : entrées, filtres et sorties. **Les plugins d'entrée** collectent des données à partir de sources telles que des fichiers journaux, des journaux système, des bases de données et des files d'attente de messages. **Les plugins de filtre** analysent, transforment et peuvent enrichir les données. Les motifs Grok peuvent analyser des formats de journal complexes, des informations géographiques peuvent être ajoutées en fonction des adresses IP, et les horodatages peuvent être normalisés. Enfin, **les plugins de sortie** envoient les données traitées vers des destinations telles qu'Elasticsearch, des fichiers ou des systèmes externes. Dans notre démonstration de laboratoire, nous enverrons les données analysées à Elasticsearch.
Logstash n'est pas le seul choix disponible, Fluentd peut également être utilisé, parmi d'autres, mais ce qui rend Logstash puissant, c'est sa vaste bibliothèque de plugins et sa capacité à gérer plusieurs flux de données en même temps. Par exemple, il peut analyser des messages Syslog en les convertissant en un format cohérent pour l'analyse.
Kibana : La Solution "En Un Coup d'Œil"
Kibana transforme les données d'Elasticsearch en entités visuelles que tout le monde peut comprendre. En tant que couche de visualisation de l'ELK stack, Kibana fournit une interface web intuitive pour explorer les données, créer des tableaux de bord et partager des informations au sein des organisations. La plateforme prend en charge de nombreux types de visualisation, des graphiques linéaires simples et des graphiques à barres aux cartes thermiques complexes et aux visualisations géographiques. Les tableaux de bord interactifs permettent aux utilisateurs d'explorer les données, d'appliquer des filtres en temps réel et de découvrir des modèles qui pourraient ne pas être apparents dans les journaux bruts. L'interface de découverte offre une expérience de recherche similaire à Google pour les données de journal, facilitant la recherche d'événements spécifiques ou le dépannage de problèmes pour les utilisateurs non techniques.
Les versions modernes de Kibana ont élargi leurs fonctionnalités au-delà de la visualisation pour inclure des capacités d'apprentissage automatique pour la détection d'anomalies, des fonctionnalités d'alerte pour une surveillance proactive, et Canvas pour créer des rapports et des présentations d'une précision pixel parfaite.
La Puissance de l'Intégration
Bien que chaque composant soit puissant individuellement, la véritable magie se produit lorsqu'ils travaillent ensemble. Le flux de données typique commence par la génération de journaux à partir d'applications, de serveurs ou de dispositifs réseau. Logstash collecte ces données brutes, applique des règles d'analyse et des transformations, puis indexe les données propres et structurées dans Elasticsearch. Kibana fournit ensuite l'interface pour rechercher, analyser et visualiser ces données.
Cette intégration crée une boucle de rétroaction où les informations de Kibana peuvent informer la manière dont les données sont traitées dans Logstash et indexées dans Elasticsearch. Par exemple, découvrir que certains champs de journal sont fréquemment recherchés pourrait conduire à optimiser le mappage Elasticsearch pour ces champs, améliorant ainsi les performances des requêtes.
Applications de Protection des Données
L'ELK stack sert de nombreux cas d'utilisation dans différentes industries. Pour **la Protection des Données et les opérations de Sécurité**, les équipes l'utilisent pour surveiller la santé de l'infrastructure, suivre les résultats des travaux de sauvegarde et déboguer des problèmes. La capacité de corréler les journaux de plusieurs systèmes le rend inestimable pour le dépannage d'applications distribuées complexes, comme par exemple le logiciel de sauvegarde Veeam et Object First Ootbi, puisque les deux prennent désormais en charge le transfert de syslog.
À Venir : Pratique avec ELK
Maintenant que vous avez une bonne compréhension des composants clés de l'ELK Stack et de leur fonctionnement ensemble, vous êtes prêt à passer à l'étape suivante. Dans la Partie 2 de cette série, nous passerons de la théorie à la pratique avec des laboratoires pratiques et des scripts d'exemple qui vous aideront à construire votre propre pipeline ELK. Restez à l'écoute—vous ne voudrez pas manquer l'occasion de mettre vos connaissances à l'épreuve !
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