Security Analytics & Incident Detection
Zentrale Log-Sammlung aus allen Quellen
Log Intelligence
- Elastic-basierte Log-Analyse: Zentrale Sammlung und Indexierung von Log- und Eventdaten auf einer skalierbaren Elastic-Plattform für schnelle Suche und leistungsfähige Analysen.
- Rule-basierte Ereigniserkennung: Nutzung vordefinierter und anpassbarer Detection Rules zur Identifikation sicherheitsrelevanter Ereignisse und verdächtiger Aktivitäten.
- Event-Filterung: Regelbasierte Filterung und Priorisierung von Ereignissen zur Reduzierung irrelevanter Logdaten und zur Fokussierung auf sicherheitskritische Aktivitäten.
- Event-Korrelation: Analyse und Verknüpfung von Ereignissen aus unterschiedlichen Quellen zur Erkennung komplexer Zusammenhänge und Anomalien.
- SIEM-optimierte Daten: Vorverarbeitung und Filterung von Logdaten, sodass nur relevante Sicherheitsereignisse an ein SIEM-System weitergeleitet werden.
- SIEM-Integration: Unterstützung der Übergabe normalisierter und angereicherter Logdaten an bestehende SIEM-Plattformen für weiterführende Sicherheitsanalysen.
Log-Erfassung & Verarbeitung
- Multi-Source-Erfassung: Erfassung von Log- und Eventdaten aus unterschiedlichen Quellen wie Servern, Anwendungen, Netzwerkgeräten, Cloud-Diensten und Sicherheitslösungen über standardisierte Schnittstellen.
- Agent-basierte und agentlose Datenerfassung: Unterstützung sowohl agentbasierter Log-Sammlung auf Hosts als auch agentloser Erfassung über Syslog, APIs oder Netzwerkprotokolle.
- Standardisierte Daten-Normalisierung: Transformation unterschiedlicher Logformate in ein einheitliches Datenmodell zur vereinfachten Analyse und Korrelation von Ereignissen.
- Parsing und Feldextraktion: Automatische Verarbeitung unstrukturierter Logdaten durch Parsing und Extraktion relevanter Felder für strukturierte Analysen.
- Tagging und Metadaten-Anreicherung: Ergänzung von Logdaten mit zusätzlichen Kontextinformationen wie Host, Anwendung, Umgebung oder Standort zur besseren Klassifizierung von Ereignissen.
- Zeitstempel-Korrelation: Vereinheitlichung von Zeitangaben aus unterschiedlichen Systemen zur korrekten zeitlichen Analyse und Ereigniskorrelation.
- Datenrouting und Indexierung: Automatische Weiterleitung von Logdaten in passende Indizes oder Datenstrukturen zur effizienten Speicherung und späteren Analyse.
Dashboards & Insights
- Visualisierung von Events und Logdaten: Anzeige und Analyse zentralisierter Events und Logdaten aus Servern, Anwendungen, Netzwerkgeräten und Cloud-Services in Echtzeit-Dashboards.
- Indexbasierte Search & Analyse: Schnelle Durchsuchung großer Datenmengen durch leistungsfähige Indexierung und strukturierte Queries über alle Datenquellen hinweg.
- Korrelation von Logs, Metrics und Events: Verknüpfung von Logdaten mit Infrastruktur-Metrics und Events für eine präzisere Analyse von Systemzuständen und Abhängigkeiten.
- Zeitreihen- und Trendanalyse: Analyse historischer Daten über Time-Series-Visualisierungen zur Identifikation von Mustern, Lastspitzen und Veränderungen im Systemverhalten.
- Custom Dashboards: Erstellung anpassbarer Dashboards mit Charts, Heatmaps und Time-Series-Ansichten zur detaillierten Analyse komplexer Systemdaten.
- Root-Cause-Analyse: Nutzung korrelierter Ereignis- und Logdaten zur schnellen Identifikation von Ursachen bei Performance-Problemen, Incidents oder Sicherheitsereignissen.
Für MSPs und MSSPs
- Verteilte, Multi-Tenant-Architektur: Ideal für MSPs und große Unternehmen, mit hochskalierbaren und flexiblen Deployment-Optionen.
- Rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC): Granulare Zugriffssteuerung für verschiedene Benutzergruppen zur Sicherstellung einer sicheren Nutzung.
- Zentraler Log-Datenaggregator (iDN): Aggregation und Analyse von Logs, die von den Log Collectors sicher hochgeladen werden.
- Clusterfähige Data Nodes: Möglichkeit zur Clusterbildung für hohe Verfügbarkeit und Lastverteilung über mehrere Data Nodes.
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