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Azure 安全中心內的安全警報和事件,azure免費使用

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2022-04-29
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Azure 安全中心內的安全警報和事件,azure免費使用Azure安全中心中的安全警報和事件安全中心為部署在Azure、本地和混合云環(huán)境中的資源生成警報。安全警報由高級檢測觸發(fā),僅適用于Azure Defender。您可以從定價和設置頁面進行升級,如入門:啟用Azure Defender中所述。免費試用30天。有關您......

Azure 安全中心內的安全警報和事件,azure免費使用





Azure安全中心中的安全警報和事件

安全中心為部署在Azure、本地和混合云環(huán)境中的資源生成警報。

安全警報由高級檢測觸發(fā),僅適用于Azure Defender。您可以從定價和設置頁面進行升級,如入門:啟用Azure Defender中所述。免費試用30天。有關您所在地區(qū)所選貨幣的定價詳情,請參考安全中心定價。

什么是安全警報和安全事件?

“警報”是指安全中心在檢測到資源上的威脅時生成的通知。安全中心按優(yōu)先級列出警報,以及快速調查問題所需的信息。安全中心還提供如何針對攻擊采取補救措施的建議。

“安全事件”是相關警報的集合,而不是單獨列出每個警報。安全中心使用云智能警報關聯(lián)將不同的警報和低保真度信號與安全事件相關聯(lián)。

通過事件,安全中心可以提供攻擊活動和所有相關警報的單一視圖。有了這個視圖,您可以快速了解攻擊者采取的行動和受影響的資源。

應對當前的威脅

在過去的20年里,威脅形勢發(fā)生了很大變化。在過去,公司通常只需擔心網站被各種攻擊者更改。在許多情況下,這些攻擊者感興趣的是看看他們能做些什么。現(xiàn)在,攻擊者變得更加復雜和有組織。他們通常有特定的經濟和戰(zhàn)略目標。他們也有更多的可用資源,因為他們可能由國家/地區(qū)資助,可能是有組織犯罪。

這些不斷變化的現(xiàn)實導致了攻擊者前所未有的高專業(yè)水平。他們不再對篡改網頁感興趣?,F(xiàn)在他們對竊取信息、財務賬戶和私人數(shù)據(jù)感興趣——所有這些都可以用來在公開市場上換錢;他們還對具體有用的商業(yè)、政治或軍事職位感興趣。比這更有趣的是,這些金融攻擊者入侵網絡后會破壞基礎結構,對人造成傷害。

作為回應,組織通常部署各種單點解決方案,尋找已知的攻擊特征,并專注于企業(yè)邊界保護或端點保護。這些解決方案將生成大量低保真度警報,需要由安全分析師進行審查和調查。大多數(shù)組織缺乏必要的時間和專業(yè)知識來應對這種警報——其中許多都被忽視了。

此外,攻擊者的手段也在不斷進化,可以突破很多基于簽名的防御,適用于云環(huán)境。必須采用新方法來更快地識別新出現(xiàn)的威脅,并加快檢測和響應速度。

持續(xù)監(jiān)測和評估

Azure Security Center受益于遍布微軟的安全研究和數(shù)據(jù)科學團隊,持續(xù)監(jiān)控威脅形勢的變化。其中包括以下計劃:

威脅監(jiān)控:威脅信息包括現(xiàn)有或新出現(xiàn)的威脅的機制、指標、含義和可行建議。這些信息在安全社區(qū)中共享,并且微軟持續(xù)監(jiān)控由內部和外部來源提供的威脅情報來源。

信號共享:安全團隊的見解將在一系列微軟云服務和本地服務、服務器和客戶端終端設備之間共享和分析。

微軟安全專家:與微軟在專業(yè)安全領域工作的團隊保持聯(lián)系(如取證和Web攻擊檢測)。

優(yōu)化:針對實際客戶數(shù)據(jù)集運行相關算法,安全研究人員與客戶一起驗證結果。通過檢測率和虛警率優(yōu)化機器學習算法。

把這些措施結合起來,形成一個新的改進的檢測方法,讓你不用采取任何措施就能立即受益。

安全中心如何檢測威脅?

微軟安全研究人員一直在尋找威脅。由于在云中和本地的廣泛存在,我們可以訪問大量的遙測數(shù)據(jù)。由于廣泛訪問和收集各種數(shù)據(jù)集,我們可以通過本地消費產品和企業(yè)產品以及在線服務發(fā)現(xiàn)新的攻擊模式和趨勢。因此,當攻擊者發(fā)布新的更復雜的漏斗利用方法時,安全中心可以快速更新其檢測算法。這種方法允許用戶跟上不可預測的威脅環(huán)境。

為了檢測真正的威脅并減少錯誤警報,安全中心自動收集、分析和整合來自Azure資源和網絡的日志數(shù)據(jù)。它也適用于互聯(lián)合作伙伴解決方案,如防火墻和終端保護解決方案。安全中心分析這些信息(通常需要關聯(lián)來自多個來源的信息)以確定威脅。

安全中心使用各種高級安全分析,遠不止基于攻擊特征的幾種方法。我們可以充分利用大數(shù)據(jù)和machine 學習技術的突破,對整個云結構上的事件進行評估,檢測那些人工無法發(fā)現(xiàn)的威脅,預測攻擊的發(fā)展。此類安全分析包括:

集成威脅情報:微軟提供大量全球威脅情報。遙測數(shù)據(jù)的來源包括Azure、微軟365、微軟CRM Online、微軟Dynamics AX、MSN.com outlook.com、微軟數(shù)字犯罪部門(DCU)和微軟安全響應中心(MSRC)。研究人員還將接收主要云服務提供商之間共享的威脅情報信息,以及來自其他第三方的來源。Azure Security Center可能會在分析這些信息后發(fā)出警報,提醒用戶來自行為不端的攻擊者的威脅。

行為分析:行為分析是一種分析數(shù)據(jù)并將其與一系列已知模式進行比較的技術。然而,這些模式并不是簡單的特征,需要通過在大型數(shù)據(jù)集上使用復雜的機器學習算法,或者通過分析師仔細分析惡意行為來確定。Azure安全中心可以使用行為分析來分析虛擬機日志、虛擬網絡設備日志、結構日志和其他資源,以確定泄露的資源。

異常檢測:Azure安全中心還通過異常檢測來確定威脅。與行為分析(依賴于從大型數(shù)據(jù)集獲得的已知模式)相比,異常檢測更加“個性化”,并專注于特定于您的部署的基準。使用machine 學習來確定部署的正?;顒?,并生成規(guī)則來定義可能指示安全事件的異常情況。

如何對報警進行分類?

安全中心為警報分配嚴重性,以幫助您確定參與每個警報的順序優(yōu)先級,以便您可以在資源泄漏時立即訪問它。嚴重性取決于安全中心在發(fā)出警報時所依賴的檢測結果和分析結果的置信度,以及導致發(fā)出警報的活動的惡意嘗試的置信度。

評論

在20190101之前的portal和REST API中,告警嚴重程度以不同的方式顯示。如果您使用的是較低版本的API,請升級以獲得一致的體驗,如下所述。

如何對警報進行分類?嚴重性建議的響應高資源遭到泄露的可能性較高。 應立即進行調查。 安全中心在所檢測出的惡意意圖和用于發(fā)出警報的發(fā)現(xiàn)結果方面的可信度較高。 例如,檢測到執(zhí)行已知的惡意工具的警報,例如用于憑據(jù)盜竊的一種常見工具 Mimikatz。中等這可能是一個可疑活動,此類活動可能表明資源遭到泄漏。 安全中心對分析或發(fā)現(xiàn)結果的可信度為中等,所檢測到的惡意意圖的可信度為中等到高。 這些通常是機器學習或基于異常的檢測。 例如,從異常位置進行的登錄嘗試。低這可能是無危險或已被阻止的攻擊。 安全中心不太確定此意圖是否帶有惡意,也不太確定此活動是否無惡意。 例如,日志清除是當攻擊者嘗試隱藏蹤跡時可能發(fā)生的操作,但在許多情況下此操作是由管理員執(zhí)行的例行操作。 安全中心通常不會告知你攻擊何時被阻止,除非這是我們建議你應該仔細查看的一個引發(fā)關注的案例。信息只有在深化到某個安全事件時,或者如果將 REST API 與特定警報 ID 配合使用,才會看到信息警報。 一個事件通常由大量警報組成,一些警報單獨看來可能價值不大,但在綜合其他警報的情況下則值得深入探查。

導出警報

您可以通過多種方式在安全中心之外查看警報,包括:

儀表板上的“下載CSV報告”可以提供一次性導出到CSV。

定價設置中的“連續(xù)導出”允許您將安全警報和建議流配置到日志分析工作區(qū)和事件中心。了解有關連續(xù)導出的更多信息。

Azure Sentinel連接器將安全警報從Azure安全中心傳輸?shù)紸zure Sentinel。了解有關如何將Azure安全中心與Azure Sentinel連接的更多信息。

Azure安全中心中的云智能警報關聯(lián)(事件)

Azure Security Center使用高級分析和威脅情報來持續(xù)分析混合云工作負載,并在存在惡意活動時發(fā)出警報。

威脅的范圍在不斷擴大。即使是最小的攻擊也需要檢測,這一點非常重要,對于安全分析師來說,審查不同的警報并識別實際的攻擊可能非常具有挑戰(zhàn)性。安全中心可以幫助分析師處理這些令人厭倦的警報。通過將不同的警報和低保真度信號關聯(lián)到安全事件中,它有助于診斷攻擊。

融合分析是為安全中心事件提供支持的技術和分析的后端。它使安全中心能夠關聯(lián)不同的警報和上下文信號。查看Fusion在跨資源訂閱上報告的不同信號。Fusion尋找攻擊進程的模式或具有共享上下文信息的信號,表明您應該對它們使用統(tǒng)一的響應流程。

融合分析將安全領域知識與人工智能相結合,分析警報并發(fā)現(xiàn)新的攻擊模式。

安全中心使用MITRE攻擊矩陣將警報與其感知的意圖相關聯(lián),這有助于形成標準化的安全領域知識。此外,通過使用為攻擊的每個步驟收集的信息,安全中心可以排除看起來是攻擊步驟但實際上不是的活動。

由于攻擊通常發(fā)生在不同租戶之間,安全中心可以結合AI算法來分析每個訂閱上報告的攻擊序列。這項技術將攻擊序列識別為常見的警報模式,而不僅僅是彼此偶然相關。

在事件調查期間,分析師通常需要額外的背景信息,以便對威脅的性質以及如何減輕威脅做出決策。例如,即使檢測到網絡異常,在不知道網絡或目標資源上發(fā)生的其他情況的情況下,也很難知道下一步要做什么。為了有所幫助,安全事件可以包括工件、相關事件和信息??捎糜诎踩录钠渌畔⒁驒z測到的威脅類型和環(huán)境配置而異。

給個提示

有關綜合分析可生成的安全事件警報列表,請參考警報參考表。

若要管理安全事件,請參閱如何在Azure安全中心管理安全事件。


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