Global Threat Feed’ler ile Yerel Logların Korelasyonu

Tehdit Akışları ve Yerel Logların Temelleri​

Günümüzün karmaşık siber güvenlik ortamında, kuruluşlar her gün sayısız tehditle karşı karşıya kalmaktadır. Bu tehditler, basit oltalama girişimlerinden gelişmiş kalıcı tehditlere (APT) kadar geniş bir yelpazeyi kapsar. Etkili bir savunma mekanizması oluşturmak için, hem dışarıdan gelen tehdit istihbaratını hem de kurum içi sistemlerin davranışlarını anlamak kritik öneme sahiptir. Global tehdit akışları (threat feeds), dünya genelindeki siber tehditler hakkında güncel bilgiler sunarken, yerel loglar bir kuruluşun kendi ağındaki ve sistemlerindeki olayların kaydını tutar. Bu iki veri türünün birbirini tamamlayıcı nitelikte olması, siber güvenlik stratejilerinin temelini oluşturur. Tek başına bu veriler değerli olsa da, gerçek gücünü ancak birlikte kullanıldıklarında ortaya çıkarırlar.

Korelasyonun Gücü: Neden Birleştirmeliyiz?​

Global tehdit akışları ve yerel logların korelasyonu, bir kuruluşun siber güvenlik duruşunu proaktif bir seviyeye taşımanın en etkili yollarından biridir. Sadece yerel logları incelemek, içerideki anormallikleri veya saldırıları tespit edebilir, ancak bu saldırıların küresel ölçekteki bağlamını genellikle gözden kaçırırız. Benzer şekilde, sadece tehdit akışlarını izlemek, kurum içi sistemlerde henüz gerçekleşmemiş veya belirli bir saldırgan grubuna özgü olabilecek potansiyel tehditler hakkında bilgi sunar. Bu iki veri kaynağını birleştirdiğimizde, "bilinen kötü" olarak işaretlenmiş IP adreslerinden gelen bağlantı girişimlerini veya kötü amaçlı yazılımlarla ilişkilendirilen dosya imzalarını yerel loglarımızda hızla tespit edebiliriz. Sonuç olarak, bu entegrasyon, güvenlik ekiplerine saldırıları çok daha erken aşamalarda fark etme yeteneği kazandırır.

Global Tehdit Akışlarını Anlamak​

Global tehdit akışları, siber güvenlik dünyasında gözlemcilik ve istihbaratın sonucudur. Bu akışlar, dünya genelindeki çeşitli kaynaklardan, örneğin güvenlik araştırma firmalarından, devlet kurumlarından, açık kaynak istihbarat topluluklarından (OSINT) ve honeypot ağlarından toplanan verileri içerir. Bunlar genellikle bilinen kötü niyetli IP adreslerini, alan adlarını, dosya imzalarını (hash değerleri), URL'leri ve kötü amaçlı yazılım ailelerine ilişkin bilgileri barındırır. Akışların türleri oldukça çeşitlidir; bazıları botnet faaliyetlerine odaklanırken, diğerleri fidye yazılımlarına veya belirli tehdit gruplarının taktiklerine yoğunlaşır. Kuruluşlar, kendi risk profillerine en uygun ve en güvenilir tehdit akışlarını seçmek zorundadır. Örneğin, finans sektöründeki bir şirket, finansal tehditlere odaklanan akışlara öncelik verebilirken, üretim sektöründeki bir firma endüstriyel kontrol sistemleri (ICS) tehditlerini takip edebilir. Bu akışlar, ham veriden ziyade işlenmiş ve bağlamlandırılmış istihbarat sağladığı için oldukça değerlidir.

Yerel Log Verilerini Etkin Yönetim​

Yerel log verileri, bir kuruluşun kendi dijital ayak izinin somut kanıtlarıdır. Güvenlik duvarlarından, sunuculardan, işletim sistemlerinden, uygulamalardan ve ağ cihazlarından gelen bu kayıtlar, sistemlerdeki her önemli olayın bir zaman damgalı kaydını tutar. Etkin log yönetimi, sadece logları toplamakla kalmaz, aynı zamanda onları merkezi bir konumda depolamayı, normalleştirmeyi, zenginleştirmeyi ve indekslemeyi de içerir. Normalleştirme, farklı formatlardaki logları tutarlı bir yapıya getirerek analizi kolaylaştırır. Zenginleştirme ise, örneğin bir IP adresine coğrafi konum bilgisi eklemek gibi ek bilgilerle logları daha anlamlı hale getirir. İyi yapılandırılmış ve erişilebilir log verileri, olası bir güvenlik olayının kök nedenini belirlemede, saldırının kapsamını anlamada ve adli incelemeler yapmada hayati rol oynar. Bu nedenle, her kurumun kapsamlı bir log toplama ve yönetim stratejisi geliştirmesi şarttır.

Korelasyon Mekanizmaları ve Araçları​

Global tehdit akışları ile yerel logların korelasyonu genellikle Güvenlik Bilgileri ve Olay Yönetimi (SIEM) sistemleri aracılığıyla gerçekleştirilir. SIEM sistemleri, farklı kaynaklardan logları toplar, normalleştirir ve bunları önceden tanımlanmış kurallar veya makine öğrenimi modelleri kullanarak analiz eder. Bir tehdit akışından gelen kötü niyetli bir IP adresi, yerel güvenlik duvarı loglarında görüldüğünde, SIEM sistemi bunu bir olay olarak işaretleyebilir ve güvenlik ekiplerini uyarabilir. Kurallar, belirli bir eşik veya patern karşılandığında tetiklenirken, makine öğrenimi, anormal davranışları veya bilinmeyen tehditleri tespit etmek için büyük veri kümeleri üzerinde çalışır. Örneğin, bir kullanıcının normalde erişmediği bir sunucuya belirli bir saatte giriş yapması, bir anormallik olarak algılanabilir ve tehdit istihbaratıyla birleştiğinde daha büyük bir tehdidin göstergesi olabilir. Bu araçlar, siber güvenlik analistlerinin iş yükünü hafifletir ve önemli olaylara odaklanmalarını sağlar.

Korelasyonun Getirdiği Operasyonel Faydalar​

Global tehdit akışları ile yerel logların korelasyonu, bir kuruluşun siber güvenlik operasyonlarında somut ve ölçülebilir faydalar sağlar. En belirgin fayda, tehditlerin daha erken ve daha doğru bir şekilde tespit edilmesidir. Bu erken tespit, saldırganların sistemlere sızmasını veya daha fazla zarar vermesini önlemede kilit rol oynar. Korelasyon, ayrıca yanlış pozitif (false positive) alarm sayısını azaltmaya yardımcı olur, çünkü sadece tehdit akışında yer alan ve yerel loglarda da görülen olaylar dikkate alınır. Bu durum, güvenlik analistlerinin gerçek tehditlere odaklanmasını ve kaynaklarını daha verimli kullanmasını sağlar. Ayrıca, olay yanıt sürelerini kısaltır ve güvenlik ekiplerinin daha proaktif bir duruş sergilemesine olanak tanır. Sonuç olarak, kuruluşlar güvenlik olaylarının maliyetini ve etkisini önemli ölçüde azaltır.

Başarılı Bir Korelasyon Stratejisi Oluşturma​

Başarılı bir korelasyon stratejisi oluşturmak, kapsamlı bir yaklaşım gerektirir. İlk olarak, kuruluşun kendi varlıklarını, risklerini ve iş kritik sistemlerini iyi anlaması önemlidir. Bu bilgi, hangi tehdit akışlarının kullanılacağına ve hangi yerel logların öncelikli olarak izleneceğine karar verirken yol gösterir. İkinci olarak, güvenilir ve güncel tehdit akışları seçmek hayati öneme sahiptir; kalitesiz akışlar yanlış alarmlara yol açabilir. Üçüncü olarak, log toplama, depolama ve normalleştirme süreçlerinin sağlam olması gerekir. Dördüncü olarak, SIEM veya benzeri korelasyon araçlarının doğru yapılandırılması ve sürekli olarak optimize edilmesi önemlidir. Korelasyon kuralları düzenli olarak güncellenmeli ve yeni tehdit manzaralarına uyacak şekilde ayarlanmalıdır. Son olarak, güvenlik ekiplerinin bu araçları etkili bir şekilde kullanabilmesi için düzenli eğitimler almaları ve yeni beceriler kazanmaları gerekmektedir. Sürekli izleme, analiz ve iyileştirme, bu stratejinin temelini oluşturur.