Del via


Egendefinert datainntak og transformasjon i Microsoft Sentinel

Azure monitorlogger fungerer som dataplattform for Microsoft Sentinel. Alle logger som tas inn i Microsoft Sentinel lagres i et log analytics-arbeidsområde, og loggspørringer skrevet i Kusto Query Language (KQL) brukes til å oppdage trusler og overvåke nettverksaktiviteten.

Log Analytics gir deg en høy grad av kontroll over dataene som blir inntatt til arbeidsområdet med egendefinerte datainntaks- og datainnsamlingsregler (DCR-er). Med DCR-er kan du både samle inn og manipulere dataene før de lagres i arbeidsområdet. DCR-er både formaterer og sender data til både standard Log Analytics-tabeller og tabeller som kan tilpasses for datakilder som produserer unike loggformater.

Filtrer og del transformasjoner kan brukes på data ved inntakstid for å redusere støy og rute data til riktig lagringsnivå. Disse transformasjonene krever ikke at du oppretter en DCR og er definert på tabellbehandlingssiden for Microsoft Sentinel i Defender-portalen. Hvis du vil ha mer informasjon, kan du se Filtrere og dele transformasjoner i Microsoft Sentinel.

Azure Overvåke verktøy for egendefinert datainntak i Microsoft Sentinel

Microsoft Sentinel bruker følgende Azure monitorverktøy til å kontrollere egendefinert datainntak:

  • Transformasjoner defineres i DCR-er og bruker KQL-spørringer på innkommende data før de lagres i arbeidsområdet. Disse transformasjonene kan filtrere ut irrelevante data, berike eksisterende data med analyser eller eksterne data, eller maskere sensitive eller personlige opplysninger.

  • Logs-inntaks-API-en lar deg sende egendefinerte formatlogger fra en hvilken som helst datakilde til Log Analytics-arbeidsområdet, og lagre disse loggene enten i bestemte standardtabeller eller i egendefinerte formaterte tabeller som du oppretter. Du har full kontroll over opprettingen av disse egendefinerte tabellene, ned til å angi kolonnenavn og -typer. API-en bruker DCR-er til å definere, konfigurere og bruke transformasjoner på disse dataflytene.

Obs!

Log Analytics-arbeidsområder som er aktivert for Microsoft Sentinel, er ikke underlagt Azure monitorens belastning for filtreringsinntak, uavhengig av hvor mye data transformasjonsfiltrene er. Transformasjoner i Microsoft Sentinel har imidlertid ellers de samme begrensningene som Azure Monitor. Hvis du vil ha mer informasjon, kan du se Begrensninger og vurderinger.

DCR-støtte i Microsoft Sentinel

Inntakstidstransformasjoner er definert i datainnsamlingsregler (DCR-er), som styrer dataflyten i Azure Monitor. DCR-er brukes av AMA-baserte Sentinel koblinger og arbeidsflyter ved hjelp av Logs-inntaks-API-en. Hver DCR inneholder konfigurasjonen for et bestemt scenario for datainnsamling, og flere koblinger eller kilder kan dele én enkelt DCR.

DCR-er for transformasjon av arbeidsområder støtter arbeidsflyter som ellers ikke bruker DCR-er. DCR-er for transformasjon av arbeidsområder inneholder transformasjoner for alle støttede tabeller og brukes på all trafikk som sendes til tabellen.

Hvis du vil ha mer informasjon, kan du se:

Brukstilfeller og eksempelscenarioer

Artikkelen Eksempeltransformasjoner i Azure Monitor gir beskrivelses- og eksempelspørringer for vanlige scenarioer ved hjelp av inntakstidstransformasjoner i Azure Monitor. Scenarioer som er spesielt nyttige for Microsoft Sentinel omfatter:

  • Redusere datakostnader. Filtrer datainnsamling etter enten rader eller kolonner for å redusere inntaks- og lagringskostnader.

  • Normaliser data. Normaliser logger med Advanced Security Information Model (ASIM) for å forbedre ytelsen til normaliserte spørringer. Hvis du vil ha mer informasjon, kan du se Inntakstid-normalisering.

  • Berike data. Med inntakstidstransformasjoner kan du forbedre analyser ved å berike dataene med ekstra kolonner som er lagt til i den konfigurerte KQL-transformasjonen. Ekstra kolonner kan inneholde analyserte eller beregnede data fra eksisterende kolonner.

  • Fjern sensitive data. Inntakstidstransformasjoner kan brukes til å maskere eller fjerne personlige opplysninger, for eksempel maskere alle, bortsett fra de siste sifrene i et personnummer eller kredittkortnummer.

Datainntaksflyt i Microsoft Sentinel

Bildet nedenfor viser hvor datatransformasjon for inntakstid legger inn datainntaksflyten i Microsoft Sentinel. Disse dataene kan støttes standardtabeller eller i et bestemt sett med egendefinerte tabeller.

Diagram over arkitekturen for Microsoft Sentinel datatransformasjon.

Dette bildet viser skysamlebåndet, som representerer datainnsamlingskomponenten for Azure Monitor. Du kan lære mer om det sammen med andre datainnsamlingsscenarioer i datainnsamlingsregler (DCR-er) i Azure Monitor.

Microsoft Sentinel samler inn data i Log Analytics-arbeidsområdet fra flere kilder.

  • Data som samles inn fra logginntaks-API-endepunktet eller Azure Monitor-agenten (AMA), behandles av en bestemt DCR som kan inkludere en inntakstidstransformasjon.
  • Data fra innebygde datakoblinger behandles i Log Analytics ved hjelp av en kombinasjon av hardkodede arbeidsflyter og inntakstidstransformasjoner i arbeidsområdet DCR.

Tabellen nedenfor beskriver DCR-støtte for Microsoft Sentinel datakoblingstyper:

Datakoblingstype DCR-støtte
logger for Azure monitoragent (AMA), for eksempel:
  • Windows Sikkerhet-hendelser via AMA
  • Windows Videresendte hendelser
  • CEF-data
  • Syslog-data
  • Én eller flere DCR-er knyttet til agenten
    Direkteinntak via Logs-inntaks-API DCR angitt i API-kall
    Innebygd, API-basert datakobling, for eksempel:
  • Kodeløse datakoblinger
  • DCR opprettet for kobling
    Diagnostiske innstillinger-baserte tilkoblinger DCR for transformasjon av arbeidsområde med støttede utdatatabeller
    Innebygde API-baserte datakoblinger, for eksempel:
  • Eldre kodeløse datakoblinger
  • Azure Functions-baserte datakoblinger
  • Støttes ikke for øyeblikket
    Innebygde tjeneste-til-tjeneste-datakoblinger, for eksempel:
  • Microsoft Office 365
  • Microsoft Entra ID
  • Amazon S3
  • DCR for transformasjon av arbeidsområde for tabeller som støtter transformasjoner

    Hvis du vil ha mer informasjon, kan du se: