Qu'est-ce que l'analyse des journaux ? Importance et défis

Découvrez ce qu'est l'analyse des journaux, notamment son architecture, sa mise en œuvre et les meilleures pratiques. Comprenez les cas d'utilisation, les défis et comment SentinelOne simplifie la détection des menaces grâce à l'analyse des journaux.

Chaque jour, les organisations de tous les secteurs créent d'énormes quantités de données, qu'il s'agisse d'événements liés aux applications, de journaux système ou d'alertes de sécurité. Une enquête a révélé que 22 % des entreprises génèrent 1 To ou plus de données de journaux par jour, mais comment donner un sens à toutes ces informations ? L'analyse des journaux comble cette lacune en transformant les flux bruts de journaux infinis en informations exploitables. Les équipes peuvent résoudre plus rapidement les problèmes, améliorer les performances et renforcer la sécurité de leurs infrastructures cloud et hybrides en agrégeant, analysant et interprétant les journaux.

Dans ce guide complet, nous définissons ce qu'est l'analyse des journaux et expliquons pourquoi elle est si importante pour la surveillance, le dépannage et la sécurisation de vos environnements informatiques. Dans cet article, nous examinerons les composants clés de l'architecture d'analyse des journaux et le fonctionnement des solutions dans la pratique, en discutant des meilleurs moyens de les mettre en œuvre pour obtenir des résultats concrets.

Vous découvrirez les défis courants, les avantages avérés et les cas d'utilisation pratiques, ainsi que la manière de choisir le bon outil d'analyse des journaux. Enfin, nous vous montrerons comment SentinelOne peut faire passer l'analyse des journaux à un niveau supérieur grâce à des informations basées sur l'IA qui permettent une détection avancée des menaces.

Qu'est-ce que l'analyse des journaux ?

L'analyse des journaux est le processus qui consiste à collecter, centraliser et analyser les données de journaux générées par les systèmes, les applications et les appareils. Les journaux sont l'enregistrement des événements, des erreurs ou des activités anormales qui se produisent dans l'infrastructure informatique, qu'il s'agisse de serveurs sur site, de machines virtuelles dans le cloud ou de microservices conteneurisés. Grâce à des règles de filtrage, d'analyse et de corrélation, les analystes peuvent identifier des modèles, découvrir la cause profonde des goulots d'étranglement en matière de performances et détecter les anomalies de sécurité. Il ne s'agit pas seulement d'une simple gestion des journaux, car ce processus ajoute une intelligence contextuelle, une fonctionnalité de recherche et une visualisation.

Selon une étude, 12 % des organisations interrogées généraient plus de 10 To de journaux par jour. Les approches avancées d'analyse des journaux sont donc indispensables pour obtenir des informations pertinentes. Ces solutions exploitent l'ingestion automatisée à partir de sources disparates et fournissent des tableaux de bord basés sur des requêtes pour aider les équipes à gérer le volume croissant d'événements consignés dans les journaux.

Pourquoi l'analyse des journaux est-elle importante ?

Les journaux constituent un outil essentiel pour comprendre le comportement des systèmes et résoudre les problèmes. Cependant, le volume et la complexité de ces enregistrements peuvent rendre l'analyse manuelle fastidieuse. L'analyse des journaux allège cette charge en fournissant un cadre centralisé et automatisé qui permet de mettre rapidement en évidence les informations importantes.

Voici cinq raisons pour lesquelles les journaux sont importants, du dépannage à la conformité en passant par la surveillance de la sécurité, et pourquoi l'analyse avancée n'est plus une option dans l'informatique moderne.

1. Dépannage plus rapide et analyse des causes profondes : Les équipes doivent comprendre rapidement ce qui déclenche la cause sous-jacente lorsque les systèmes de production tombent en panne ou se dégradent. Les performances des applications, les latences du réseau ou les problèmes au niveau du système, tels que les erreurs d'E/S disque, sont suivis dans les journaux. En les regroupant dans un espace de travail d'analyse des journaux, les ingénieurs peuvent filtrer les événements par horodatage ou code d'erreur et détecter rapidement les points problématiques. Un dépannage rapide permet d'éviter les temps d'arrêt, de réaliser des économies et de maintenir la satisfaction des clients.
2. Réponse aux incidents et surveillance de la sécurité : Une étude a révélé que les journaux sont la ressource la plus utile pour enquêter sur les incidents de production (43 %) et constituent la pierre angulaire de la réponse aux incidents (41 %). Les attaquants devenant de plus en plus sophistiqués et discrets, les tentatives d'infiltration éphémères ne ressemblent souvent qu'à une subtile anomalie dans les journaux. Lorsque vous disposez d'un agent d'analyse des journaux robuste qui collecte des données à partir des terminaux ou des serveurs, il devient plus facile d'identifier les modèles suspects. La synergie qui en résulte offre des défenses de sécurité plus solides, avec une détection des menaces en temps réel, des analyses forensic et des audits de conformité.
3. Performances des applications et tests de charge : Une vigilance constante sur la latence, le débit et le taux d'erreur est essentielle lorsque vous devez gérer des applications à grande échelle ou des microservices. Cependant, à l'aide d'un outil d'analyse de journaux spécialisé, les développeurs peuvent corréler les pics d'utilisation du processeur avec les fuites de mémoire ou les goulots d'étranglement liés à la concurrence. Grâce à cette surveillance granulaire, ils peuvent ajuster le code, adapter automatiquement les ressources et maintenir les performances à leur maximum lorsque les utilisateurs sollicitent fortement le système.
4. Surveillance proactive et alertes : Les solutions avancées d'analyse des journaux vont au-delà de la réaction post-incident en déclenchant des alertes basées sur des seuils ou des anomalies, qui informent les équipes dès les premiers signes de problème. Par exemple, si un serveur web commence soudainement à enregistrer des taux d'erreur anormalement élevés, le système envoie instantanément des avertissements. Combinée à des tableaux de bord en temps réel, cette approche crée une culture de prévention des incidents avant qu'ils ne deviennent des problèmes, plutôt qu'une gestion de crise continue. La corrélation automatisée entre les journaux permet également de réduire le triage manuel.
5. Conformité et exigences réglementaires : Les auditeurs exigent souvent des journaux prouvant la sécurité des opérations, tels que les événements d'authentification des utilisateurs, les enregistrements d'accès aux données ou les modifications du système. Dans le domaine des industries réglementées, le fait de ne pas conserver de journaux vérifiables peut entraîner de lourdes amendes ou la fermeture de l'entreprise. L'espace de travail centralisé d'analyse des journaux garantit des politiques de conservation des données complètes, des contrôles d'accès granulaires pour les utilisateurs et la génération facile de rapports de conformité. Les organisations qui relient ces journaux à d'autres outils de sécurité et de GRC répondent à des normes strictes avec un minimum de frais généraux.

Composants de l'architecture d'analyse des journaux

La mise en œuvre d'une architecture d'analyse des journaux fonctionnelle ne se limite pas à la simple ingestion des journaux. Chaque élément, des agents de collecte aux moteurs d'indexation, remplit une fonction spécifique. Dans la section ci-dessous, nous analysons les composants de base qui constituent un pipeline afin que les journaux bruts puissent être transformés en informations exploitables.

Cette conception intégrée prend en charge des analyses stables et évolutives pour les requêtes en temps réel et les analyses historiques.

1. Collecteurs et agents de journaux : Cette architecture repose sur des services d'agents d'analyse des journaux, qui s'exécutent sur des hôtes tels que des serveurs, des machines virtuelles ou des conteneurs et capturent les événements en continu. Ces agents collectent tout, des messages du noyau aux journaux d'application, et normalisent les données avant de les transmettre. La prise en charge multi-plateforme est essentielle : les charges de travail Windows, Linux ou basées sur des conteneurs fonctionnent souvent en parallèle dans les organisations. La normalisation des formats de journaux permet aux agents de simplifier l'analyse et l'indexation ultérieures.gt; permet aux agents de simplifier l'analyse et l'indexation ultérieures.
2. Couche d'ingestion et de transport : Une fois collectés, les journaux doivent ensuite être acheminés via un canal sécurisé vers des magasins centralisés. Cela se fait généralement via des pipelines de streaming tels que Kafka ou des points de terminaison d'ingestion directe capables de gérer un débit élevé. Chiffrement en transit et un équilibrage de charge robuste doivent être assurés par des solutions capables de gérer les pics de données quotidiens. Le mécanisme de transport peut être instable, ce qui peut entraîner une latence, une perte de données ou une panne du pipeline.
3. Analyse et normalisation : Les journaux sont générés par différents services dans différentes structures, telles que JSON pour les journaux de conteneurs, syslog pour les périphériques réseau ou du texte brut pour les journaux d'application. L'architecture d'analyse des journaux se compose généralement de moteurs d'analyse qui transforment les journaux en schémas cohérents. La normalisation unifie les champs tels que les horodatages, les noms d'hôte ou les codes d'erreur, ce qui facilite la corrélation. Sans une analyse minutieuse, les requêtes sont chaotiques et nécessitent une charge de travail manuelle pour chaque type de journal.
4. Indexation et stockage : Les journaux sont analysés et indexés afin de pouvoir être rapidement interrogés selon plusieurs dimensions telles que les horodatages, les champs ou les recherches par mot-clé. Par exemple, Elasticsearch est un magasin d'index populaire capable de traiter de grands volumes. Certaines solutions exploitent des lacs de données spécialisés ou des entrepôts d'analyse basés sur le cloud. Les volumes de journaux peuvent exploser, et la couche de stockage doit trouver un équilibre entre coût et performances tout en compressant et en hiérarchisant efficacement les données.
5. Moteur d'analyse et de requête : Le moteur de recherche ou de requête qui prend en charge la demande de l'utilisateur (par exemple, recherche de " toutes les erreurs de l'application 1 entre 1 h et 2 h du matin ") est au cœur de l'analyse des journaux. Cette interface prend généralement en charge les requêtes, le regroupement, le tri ou même la détection d'anomalies basée sur l'apprentissage automatique. L'environnement permet une corrélation avancée entre plusieurs sources de journaux en offrant des requêtes flexibles. Les tableaux de bord visuels facilitent encore davantage l'investigation des incidents ou la recherche de tendances.
6. Visualisation et rapports : Si les parties prenantes ne peuvent pas interpréter facilement ces données, elles ne peuvent pas déclencher d'action. Les outils d'analyse des journaux comprennent souvent des tableaux de bord visuels ou des générateurs de rapports personnalisés. Des graphiques interactifs sont utilisés pour suivre des indicateurs clés tels que les erreurs système, l'utilisation du processeur ou les échecs de connexion par équipe. Des mises à jour en temps réel peuvent également être envoyées vers Slack, par e-mail ou vers des systèmes de tickets. Cette dernière couche de présentation garantit que les informations issues des journaux parviennent rapidement aux bonnes personnes.

Comment fonctionne l'analyse des logs ?

Pour comprendre l'analyse des logs, nous devons comprendre le flux opérationnel, de la génération des logs à la résolution des incidents. Le pipeline comprend généralement l'ingestion, la transformation et l'analyse des modèles, qu'il s'agisse d'un environnement cloud, d'un centre de données ou d'un scénario hybride.

Ci-dessous, nous décrivons les sous-étapes qui permettent de clarifier les journaux bruts et de créer un outil puissant pour une observabilité et une surveillance de la sécurité continues.

1. Génération et collecte de données : La première étape du cycle commence avec les appareils et les services, tels que les serveurs web, les pare-feu ou des bases de données, qui créent des journaux contenant des détails sur un événement. Ces entrées sont capturées par un agent d'analyse des journaux basé sur les terminaux ou au niveau du cluster, qui les normalise en une structure uniforme. La clé réside dans la couverture multi-sources, car vous ne pouvez vous permettre d'ignorer ne serait-ce qu'un seul ensemble de journaux. La surcharge de performance est maintenue à un niveau faible grâce à l'utilisation minimale des ressources locales par les agents.
2. Transport et mise en mémoire tampon : Les journaux sont ensuite transférés vers une couche d'agrégation, par exemple Kafka ou Kinesis, par les agents. Cette mise en mémoire tampon éphémère permet de lisser les débits de données variables afin que la couche d'indexation ne soit pas surchargée. Elle réduit également le problème de perte partielle de données si un nœud se déconnecte. Le pipeline contrôle le débit, ce qui évite les goulots d'étranglement susceptibles d'entraver l'analyse en temps opportun et les alertes en temps réel.
3. Analyse et enrichissement : Au cours de cette phase, les journaux sont disséqués et des champs tels que l'adresse IP, le code d'état ou l'ID utilisateur sont extraits et convertis dans un format structuré. La géolocalisation peut être ajoutée pour les adresses IP et des balises de renseignements sur les menaces peuvent être ajoutées aux domaines suspects à titre de contexte supplémentaire. Cet enrichissement ouvre la voie à des requêtes plus approfondies. Par exemple, la recherche de journaux provenant d'un pays particulier ou de plages d'adresses IP malveillantes connues. Une analyse précise favorise une corrélation plus fine dans les étapes suivantes.
4. Indexation et stockage : Les journaux sont stockés dans une base de données indexée ou un lac de données après transformation afin de faciliter leur récupération pour les requêtes. Le concept d'espace de travail d'analyse des journaux offre des solutions telles que l'indexation multisource sous un seul espace de noms. Le partitionnement ou le fragmentage permet de maintenir des performances de recherche rapides. Les journaux pouvant être volumineux, certains niveaux peuvent stocker les données plus anciennes sur des supports de stockage moins coûteux, tandis que les journaux plus récents restent sur des supports plus rapides.
5. Recherche et alerte : les utilisateurs ou des règles automatisées passent au crible les données indexées, à la recherche d'anomalies, telles que des échecs de connexion multiples ou une augmentation des erreurs 5xx. Des alertes peuvent être envoyées vers Slack, par e-mail ou vers un système SIEM. La logique de corrélation peut être utilisée pour relier entre eux des journaux suspects provenant de plusieurs hôtes dans le cadre d'une chronologie d'événements unique. La synergie entre ces deux opérations (par exemple, le diagnostic d'un pic d'utilisation du processeur) et la sécurité (par exemple, la détection d'une tentative de reconnaissance interne) est utile.
6. Visualisation et Rapports : Enfin, les tableaux de bord et les rapports visuels personnalisés donnent vie aux journaux. Les tendances en matière d'erreurs, d'utilisation des ressources ou d'actions des utilisateurs sont présentées dans des graphiques interactifs. Cette étape permet aux parties prenantes, des équipes DevOps aux RSSI, de comprendre facilement l'état de santé de l'environnement. Dans de nombreuses configurations, un filtrage ou un pivotement dynamique est également possible, ce qui rend les enquêtes sur les incidents complexes, intuitives et collaboratives.

Comment mettre en œuvre l'analyse des journaux ?

Le déploiement réussi d'une solution d'analyse des journaux peut être une tâche ardue, nécessitant l'installation d'agents, la conception de pipelines et l'adhésion des parties prenantes. Le secret est de procéder par étapes, en commençant modestement, en se concentrant sur les sources prioritaires, puis en élargissant la couverture.

Les principales phases d'une mise en œuvre fluide et axée sur les résultats sont décrites ci-dessous :

1. Définition du périmètre et alignement des parties prenantes : Commencez par dresser la liste des systèmes ou des applications qui présentent le plus de risques ou qui ont le plus de valeur pour l'entreprise. Obtenez DevOps, SecOps et la direction pour définir des objectifs tels que des alertes de sécurité en temps réel, un dépannage plus rapide et la conformité. Décrivez les exigences en matière de conservation des données et les requêtes que vos équipes exécutent quotidiennement. Une portée bien définie garantit que le déploiement initial répond à vos besoins à court terme et peut être étendu.
2. Sélection des outils et planification de l'architecture : déterminez si les solutions open source, les services gérés ou les offres cloud natives sont les mieux adaptées. Évaluez l'évolutivité, le coût et l'intégration avec les plateformes existantes de chaque outil d'analyse des logs. Décidez si vous souhaitez un espace de travail dédié à l'analyse des logs ou un environnement multi-tenant. Réfléchissez à la manière dont vous allez ingérer les données, aux couches de stockage que vous allez utiliser et à la manière dont vous allez traiter les logs éphémères ou basés sur des conteneurs.
3. Déploiement et configuration de l'agent : Installez l'agent d'analyse des logs sur les serveurs, conteneurs ou terminaux désignés. L'utilisation des ressources de chaque agent est optimisée pour réduire au minimum la charge de production. Configurez des règles d'analyse pour traiter vos principaux types de journaux (journaux Web, événements du système d'exploitation, informations du pare-feu, etc.) et vérifiez soigneusement la connectivité afin de vous assurer que les journaux sont transmis en toute sécurité au pipeline d'ingestion central.
4. Analyse, normalisation et Configuration de l'indexation : Configurez des règles de transformation pour chaque source de journaux, en extrayant des champs tels que les adresses IP, les URI ou les codes d'erreur. La normalisation facilite la corrélation et la recherche entre les sources. Des modèles par défaut sont disponibles pour les journaux courants (NGINX, journaux systemd), mais les sources personnalisées peuvent nécessiter des modèles ou des scripts grok spéciaux. Assurez-vous que vos configurations d'indexation sont adaptées à vos contraintes de performances et de conservation.
5. Développement de la visualisation et des alertes : Créez des tableaux de bord qui présentent vos principales métriques, telles que le nombre quotidien d'erreurs, les tentatives de connexion suspectes ou l'utilisation des ressources. Définissez des seuils pour les alertes d'anomalies ou les modèles suspects. Configurez des canaux pour acheminer les alertes, tels que Slack pour les incidents DevOps, les e-mails ou SIEM pour les escalades de sécurité. Les capacités de pivotement et les graphiques interactifs aident vos équipes à identifier rapidement les causes profondes.
6. Formation et itération : Cela signifie que les utilisateurs doivent apprendre à interroger les journaux, à interpréter les tableaux de bord et à répondre aux alertes. Proposez une formation basée sur les rôles, car les indicateurs de performance peuvent être pris en compte par les équipes DevOps, tandis que les équipes de sécurité examinent les corrélations des TTP. Évaluez les modèles d'utilisation sur une base mensuelle et ajustez-les si nécessaire, qu'il s'agisse de la conservation des données ou de la logique d'analyse. Les meilleures pratiques en matière d'analyse des journaux consistent en des itérations régulières afin de garantir leur pertinence et leur efficacité.

Principaux avantages de l'analyse des journaux

L'analyse des journaux ne se limite pas au simple stockage des journaux ; elle offre une visibilité unifiée, une conformité rationalisée et bien plus encore. Nous énumérons ci-dessous six avantages spécifiques dont bénéficient les organisations après avoir déployé une analyse robuste sur l'ensemble de leurs flux de données.

Dans le même temps, chaque avantage montre comment les journaux passent d'une ressource technique brute à un catalyseur d'informations et d'efficacité.

1. Visibilité unifiée dans des environnements complexes : La plupart des entreprises modernes disposent d'applications distribuées qui s'exécutent sur des serveurs sur site, plusieurs clouds et des orchestrateurs de conteneurs. Les incidents sont dissimulés dans des journaux distincts, sans vue d'ensemble unifiée. Cette solution brise ces silos grâce à un espace de travail centralisé d'analyse des journaux, afin que les équipes puissent voir instantanément les corrélations entre les services. Cette perspective complète est nécessaire pour résoudre rapidement les anomalies dans les microservices ou les configurations hybrides, mais elle est souvent négligée.
2. Sécurité et détection des menaces améliorées : Bien que les journaux ne soient pas la solution miracle, ils contiennent des indices précieux sur les mouvements latéraux, les abus de privilèges ou les processus mémoire suspects. Ces modèles sont recherchés par un outil d'analyse des journaux robuste qui alerte le personnel de sécurité dès les premiers signes d'infiltration. La vitesse de détection des domaines ou signatures malveillants connus est encore accrue par l'intégration des renseignements sur les menaces. Les enquêteurs relient les événements entre les terminaux, les périphériques réseau ou les systèmes d'identité à l'aide de règles de corrélation avancées.
3. Dépannage plus rapide et réduction du MTTR : Tout temps passé à diagnostiquer les pannes de production ou les goulots d'étranglement en termes de performances se traduit par une perte de revenus et une insatisfaction des utilisateurs. L'analyse des journaux est très utile, car elle réduit considérablement le temps nécessaire à l'identification de la cause profonde en consolidant les journaux de plusieurs couches (code d'application, système d'exploitation, conteneurs). Les journaux suspects sont rapidement isolés par les équipes qui vérifient si le problème est lié au code ou à l'infrastructure. Le temps moyen de réparation (MTTR) est ainsi considérablement réduit.
4. Informations opérationnelles et : Au-delà des incidents, les journaux contiennent des modèles d'utilisation et des tendances de charge, qui sont utiles pour la planification de la capacité ou l'équilibrage de la charge. Prenons l'exemple des erreurs 404 qui atteignent un pic tous les jours à 14 heures. Cela peut signifier qu'il y a un problème avec l'expérience utilisateur ou des liens obsolètes. Ces données permettent de prendre des décisions fondées sur les données pour faire évoluer les ressources informatiques ou optimiser les chemins d'accès au code. Il en résulte des applications plus robustes et plus efficaces, capables de gérer les pics de trafic sans difficulté.
5. Conformité et préparation aux audits : Dans le domaine de la finance ou de la santé, par exemple, les organismes de réglementation demandent souvent des journaux attestant des tentatives d'accès aux données ou des modifications apportées au système. Une architecture d'analyse des journaux bien entretenue vous permet d'être toujours prêt à présenter des journaux cohérents. Les données historiques sont sécurisées, et les politiques automatisées de reporting et de conservation permettent de garantir la conformité aux contrôles ou aux enquêtes judiciaires. Cela élimine la collecte ad hoc de journaux lorsque des audits sont imminents.lt;/li>
6. Collaboration et partage des connaissances améliorés : Grâce à un environnement d'analyse bien structuré, il est facile de collaborer entre les équipes, des ingénieurs DevOps aux analystes de sécurité. Les requêtes enregistrées peuvent être partagées entre les équipes, pivotées ensemble sur les journaux et regroupées dans des tableaux de bord uniques. Grâce à cette plateforme commune, les frictions entre les services sont éliminées et plusieurs parties prenantes peuvent résoudre les problèmes ou mener des enquêtes en parallèle. Les connaissances acquises au fil du temps à partir des journaux constituent un atout institutionnel qui contribue à améliorer tous les aspects.

Défis liés à l'analyse des journaux

L'analyse des journaux est évidemment cruciale pour les entreprises, mais sans une planification adéquate, elle peut se traduire par des efforts inutiles. Les équipes sont confrontées à toutes sortes d'obstacles, du traitement de volumes de données massifs à la garantie de règles d'analyse cohérentes.

Ci-dessous, nous abordons cinq défis courants qui entravent le succès de l'analyse des journaux et l'importance cruciale d'une architecture solide et d'une supervision compétente.

1. Surcharge de données et coûts de stockage : Il est extrêmement coûteux de stocker tous les journaux que les organisations génèrent quotidiennement en téraoctets à des niveaux de performance élevés. Les exigences en matière de conservation des données varient également, car les journaux peuvent être nécessaires pendant des années dans les secteurs réglementés. Les stratégies de stockage à plusieurs niveaux résultent d'un équilibre entre la rapidité de récupération et le coût. Lorsque les coûts augmentent de manière incontrôlée, ils éclipsent rapidement les avantages liés à l'accès aux données.
2. Qualité des données des journaux et erreurs d'analyse : La corrélation est entravée par des journaux incohérents ou incomplets qui génèrent des faux positifs. Un format de journal peut être spécialisé, ce qui signifie que les équipes lui appliquent un analyseur syntaxique inapproprié ou que les développeurs ne parviennent pas à normaliser les instructions de débogage. Ces erreurs d'analyse affectent l'indexation, ce qui conduit à des requêtes désordonnées qui ne renvoient que des résultats partiels ou erronés. Le maintien de l'intégrité de l'ensemble du pipeline nécessite des contrôles de qualité continus et des conventions de nommage cohérentes.
3. Fragmentation et intégration des outils : Les grandes entreprises ont tendance à choisir des solutions individuelles, l'une pour les journaux de conteneurs, une autre pour les événements d'application et une troisième pour les journaux de sécurité. Cette fragmentation complique la corrélation entre les différentes sources. L'intégration de ces solutions dans une architecture d'analyse des journaux cohérente peut nécessiter des connecteurs personnalisés et des transformations de données complexes. Si nous ne les unifions pas, elles deviennent des " îlots " de données séparés qui masquent les anomalies multicouches.
4. Lacunes en matière de compétences et de ressources : La création ou la gestion de pipelines à grande échelle nécessite des connaissances spécialisées en matière d'analyse des journaux. L'utilité du système est compromise par des erreurs d'indexation ou de construction de requêtes. De plus, la logique de détection avancée (c'est-à-dire l'analyse basée sur les anomalies ou sur le ML) nécessite une R&D continue. L'environnement peut se détériorer et devenir un marécage de données sous-utilisées ou bruitées si le personnel est surchargé ou non formé.
5. Équilibre entre temps réel et équilibre historique : Les équipes opérationnelles ont besoin de tableaux de bord et d'alertes en temps réel, tandis que la conformité ou les analyses judiciaires s'appuient sur des journaux archivés datant de plusieurs mois ou années. Le principal défi de conception consiste à trouver un équilibre entre la vitesse pour les données " chaudes " et la rentabilité du stockage " froid " ou hors ligne. Une importance excessive accordée aux performances à court terme peut occulter la capacité à long terme de l'analyse des tendances. La meilleure approche consiste à hiérarchiser les données en fonction de leur fréquence d'accès afin de garantir la viabilité des requêtes en temps réel et historiques.

Meilleures pratiques en matière d'analyse des journaux

Pour mettre en place un pipeline efficace, vous devez faire preuve de rigueur en matière de structuration des données, de conservation et d'amélioration continue. Comment maintenir un système cohérent et résilient avec autant de journaux provenant d'autant de sources ?

Voici six bonnes pratiques en matière d'analyse des journaux qui aident les équipes à maîtriser la complexité et à tirer des enseignements des données brutes :

1. Définir des normes de journalisation claires : Des formats de journaux, des conventions de nommage et des horodatages uniformes doivent être imposés pour toutes les applications ou tous les microservices. Cette mesure permettra d'éliminer toute confusion lors de la recherche ou de la corrélation de données provenant de différentes sources. Lorsque les développeurs utilisent des modèles cohérents pour les codes d'erreur ou les champs contextuels, l'analyse syntaxique est très simple. Cela permet de garantir la précision des requêtes et des tableaux de bord et de réduire le nombre de règles d'analyse syntaxique personnalisées.
2. Mettre en œuvre des politiques d'indexation logique et de conservation : Les données fréquemment interrogées (par exemple, les journaux de la semaine ou du mois écoulés) sont stockées sur un support de stockage haute performance, tandis que les données plus anciennes sont transférées vers des niveaux plus économiques. Les journaux doivent être classés par priorité ou par domaine (application ou infrastructure) afin que les index pertinents puissent être rapidement ciblés par les requêtes. Cela réduit les coûts d'exploitation et maintient la vitesse des requêtes. Cela garantit également la conformité, car certaines données doivent être stockées de manière sécurisée et pendant une longue période.
3. Adopter l'automatisation et l'intégration CI/CD : Les pipelines automatisés sont également utilisés pour introduire de nouvelles sources de journaux ou des analyseurs, en validant chaque modification dans un environnement de test. Des tests d'analyse peuvent être effectués à l'aide d'outils tels que Jenkins ou GitLab CI afin de s'assurer que les nouveaux journaux ou les changements de format n'affectent pas les requêtes existantes. Cela signifie que l'analyse des journaux s'accompagne d'une intégration continue, ce qui se traduit par des pipelines stables capables de gérer fréquemment les mises à jour des applications.
4. Utilisez l'enrichissement contextuel : Reliez les données des journaux à des métadonnées externes, telles que la géolocalisation des adresses IP, les informations sur le rôle des utilisateurs ou les listes de renseignements sur les menaces connues. Cela permet aux analystes de filtrer rapidement les adresses IP suspectes ou les anomalies des comptes privilégiés et d'approfondir les requêtes. L'enrichissement des journaux avec un contexte pertinent réduit considérablement le temps nécessaire à l'obtention d'informations. La corrélation dynamique avec les informations sur les menaces transforme les journaux bruts en signaux de détection puissants dans les cas d'utilisation liés à la sécurité.
5. Configurez des alertes et des seuils automatisés& seuils : Au lieu de scanner manuellement les tableaux de bord toute la journée, configurez des déclencheurs pour les modèles inhabituels, comme une augmentation de 500 % des erreurs ou une avalanche de connexions échouées. Envoyez ces alertes à Slack, par e-mail ou à un système de tickets afin de pouvoir les trier rapidement. L'approche basée sur les seuils ou les anomalies favorise une résolution proactive. Grâce à un outil avancé d'analyse des journaux qui corrèle les événements entre les applications, ces alertes ne sont plus considérées comme du spam, mais comme des informations précises.
6. Favorisez une culture de responsabilité partagée : L'engagement interdépartemental est encouragé, par exemple entre les équipes DevOps, SecOps et conformité, afin que chaque équipe travaille avec le même espace de travail d'analyse des journaux. Par exemple, un indice de sécurité peut également provenir de pics de ressources qui pourraient indiquer un ralentissement des performances déclenché par un script non autorisé. Les journaux sont un atout pour l'organisation, car ils contribuent à améliorer la disponibilité, l'expérience utilisateur et la gestion des risques en élargissant l'adoption de la plateforme. Ils favorisent une culture où les journaux rassemblent des informations interfonctionnelles.

Cas d'utilisation de l'analyse des journaux

Les journaux sont utilisés pour tout, de la surveillance quotidienne des systèmes à la recherche hautement spécialisée en matière de cybersécurité. Ci-dessous, nous examinons six scénarios dans lesquels l'analyse des journaux apporte une réelle valeur ajoutée, en faisant le lien entre les performances, la conformité et la prévention des violations.

Chaque sous-titre décrit un scénario type et explique comment les informations structurées issues des journaux accélèrent les résultats et réduisent le chaos.

1. Surveillance proactive des performances : Les temps de transaction lents et les fuites de mémoire sont quelques-unes des raisons pour lesquelles les microservices basés sur le cloud peuvent commencer à se dégrader sous des charges de travail importantes. Les équipes peuvent voir les latences ou les codes d'erreur augmenter en temps quasi réel en analysant les temps de réponse dans les journaux d'application. Les DevOps peuvent être alertés pour augmenter rapidement la capacité ou corriger le code. Le résultat ? Des perturbations minimales pour les utilisateurs et un plan de mise à l'échelle plus prévisible.
2. Réponse aux incidents et analyse forensic : Si une activité suspecte est détectée (comme une série de tentatives de connexion infructueuses), les analystes s'appuient sur les journaux pour créer une chronologie des incidents. Un outil d'analyse des journaux consolidés combine les journaux hôtes, le flux réseau et les événements d'authentification pour identifier les traces laissées par les attaquants. Des stratégies visant à contenir les mouvements latéraux et à remédier aux compromissions d'identifiants sont ensuite élaborées à partir d'une analyse détaillée. Des données de journaux cohérentes expliquant étape par étape l'infiltration sont essentielles pour résoudre rapidement les incidents.
3. Pipeline CI/CD et débogage d'applications : L'intégration continue signifie que vos modifications de code sont déployées plusieurs fois par jour. Les échecs de régression ou les anomalies des tests unitaires sont identifiés à partir des journaux collectés lors des phases d'assurance qualité, de mise en scène et de production. Lorsqu'un microservice plante après un nouveau commit, les journaux indiquent la fonction ou la variable d'environnement défectueuse. Cette synergie accélère le débogage et contribue à la stabilité des versions, ce qui augmente la productivité des développeurs.
4. Analyse des causes profondes des problèmes d'expérience utilisateur : Le chargement lent des pages ou les erreurs qui ne sont pas explicitement signalées comme critiques peuvent entraîner un taux d'abandon élevé des utilisateurs. Les meilleures pratiques en matière d'analyse des journaux consistent à capturer les journaux front-end, les API et les métriques back-end, puis à les corréler dans un seul environnement. Les expériences médiocres peuvent être identifiées par les équipes sur des utilisateurs ou des sessions spécifiques. Les améliorations de l'expérience utilisateur sont basées sur des goulots d'étranglement réels, et non sur des suppositions, grâce à des informations fondées sur des données.
5. Détection des menaces internes : Il arrive parfois que des employés ou des sous-traitants abusent par inadvertance (ou de manière malveillante) de leurs accès privilégiés. Les journaux enregistrent les anomalies comportementales, comme un membre du personnel des ressources humaines qui fouille dans une énorme base de données à des heures inhabituelles. Une corrélation avancée permet de vérifier s'ils ont également accédé à d'autres systèmes non liés aux systèmes en question. Les journaux établissent des modèles d'utilisation de référence, alertent les utilisateurs en cas d'activité inhabituelle et atténuent ainsi le risque de fuites de données ou de sabotage.
6. Audit de conformité et rapports : De nombreux cadres réglementaires (HIPAA, PCI DSS, ISO 27001) exigent un audit complet des événements système et des actions des utilisateurs. Une architecture d'analyse des journaux bien structurée collecte automatiquement les journaux relatifs aux champs d'audit, tels que les modifications de fichiers ou les tentatives d'authentification, et les stocke dans des référentiels inviolables. Les rapports de conformité ou d'audit destinés aux organismes de réglementation externes sont beaucoup plus simples à générer. Cela permet de démontrer une très bonne posture de sécurité et d'instaurer la confiance auprès des clients et des partenaires.

Comment SentinelOne peut-il vous aider ?

Singularity Data Lake for Log Analytics peut analyser 100 % de vos données d'événements pour obtenir de nouvelles informations opérationnelles. Le stockage d'objets dans le cloud offre une évolutivité infinie au coût le plus bas. Vous pouvez ingérer des pétaoctets de données chaque jour et obtenir des informations en temps réel.

Vous pouvez ingérer des données provenant de n'importe quelle source et stocker les journaux pour une analyse à long terme. Les utilisateurs peuvent choisir parmi divers agents, expéditeurs de journaux, pipelines d'observabilité ou API.

Ingérez des données à partir de déploiements hybrides, multicloud ou traditionnels pour chaque hôte, application et service cloud, offrant ainsi une visibilité complète et multiplateforme.

Vous pouvez :

• Créer des tableaux de bord personnalisés en quelques clics en enregistrant les requêtes sous forme de tableaux de bord.
• Partager les tableaux de bord avec les équipes afin que tout le monde bénéficie d'une visibilité complète.
• Être averti de toute anomalie à l'aide de l'outil de votre choix : Slack, e-mail, Teams, PagerDuty, Grafana OnCall, etc.
• Découpez et analysez les données à l'aide de filtres ou de balises. Analysez les données de journalisation en quelques secondes grâce à des facettes générées automatiquement.

Conclusion

Les journaux sont le pouls des infrastructures actuelles, des actions des utilisateurs aux anomalies de sécurité invisibles. Cependant, leur volume considérable, pouvant atteindre plusieurs téraoctets par jour dans certains cas, peut rapidement submerger une organisation si celle-ci ne dispose pas d'un pipeline d'analyse cohérent. L'analyse des journaux unifie et corrèle ces enregistrements en temps réel, offrant aux équipes informatiques la clarté dont elles ont besoin pour résoudre rapidement les problèmes de performances, arrêter les intrus et répondre aux exigences de conformité. Au-delà des bases de la gestion des journaux, les solutions avancées analysent, enrichissent et visualisent les données afin que vous puissiez superviser de manière proactive les microservices, les opérations cloud et les centres de données hybrides.La mise en œuvre d'un outil ou d'une plateforme d'analyse des journaux performant n'est pas une mince affaire. Cependant, des solutions telles que la plateforme SentinelOne's Singularity offrent une couche supplémentaire de protection basée sur l'IA et éliminent les activités malveillantes au niveau des terminaux tout en s'intégrant à des pipelines plus larges.

Êtes-vous prêt à révolutionner votre stratégie en matière de journaux ? Passez à la vitesse supérieure en matière de supervision des données avec SentinelOne et améliorez la sécurité, les performances et la conformité, le tout dans une plateforme unifiée.

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FAQs

Qu'est-ce que l'analyse des journaux dans le domaine de la cybercriminalité ?

L'analyse des journaux dans la cybercriminalistique consiste à examiner systématiquement les journaux (provenant des serveurs, des applications et des terminaux) afin de retracer les traces numériques d'un incident de sécurité. Les enquêteurs utilisent un espace de travail d'analyse des journaux ou un environnement centralisé similaire pour identifier quand et comment les menaces se sont produites. En analysant les horodatages, les adresses IP et les actions des utilisateurs, les équipes de cybercriminalistique constituent une piste de preuves à des fins juridiques et de remédiation.

Quelles sont les techniques d'analyse des journaux les plus courantes ?

Les techniques courantes comprennent la reconnaissance de modèles, qui signale les anomalies via des signatures d'erreurs connues ; la corrélation, qui relie les événements entre plusieurs services ; et l'apprentissage automatique, qui détecte les anomalies subtiles en temps réel. De nombreuses organisations déploient un agent d'analyse des journaux pour normaliser les données avant d'appliquer ces méthodes. Ces approches permettent une détection proactive, un dépannage plus rapide et des informations opérationnelles plus approfondies dans les environnements hybrides ou multicloud.

Quels sont les secteurs qui ont besoin de l'analyse des journaux ?

Pratiquement tous les secteurs en bénéficient, mais la finance, la santé et le commerce électronique s'appuient fortement sur l'analyse des journaux pour la conformité, la détection des fraudes et la garantie de disponibilité. Par ailleurs, les télécommunications et l'industrie manufacturière l'utilisent pour optimiser les infrastructures à grande échelle. En tirant parti d'un outil d'analyse des journaux robuste, ces secteurs bénéficient d'une vision plus claire des tendances en matière de performances, des vulnérabilités de sécurité et du respect des réglementations, tout en rationalisant leurs opérations quotidiennes.

Que faut-il rechercher et éviter dans les solutions d'analyse des journaux ?

Recherchez des solutions offrant une évolutivité, une architecture d'analyse des journaux flexible et des alertes robustes pour des informations en temps réel. Vérifiez les intégrations avec les systèmes existants, la facilité d'analyse et les meilleures pratiques en matière d'analyse des journaux, telles que l'enrichissement automatisé. Évitez les plateformes présentant des coûts cachés élevés, des niveaux de stockage rigides ou des formats d'ingestion de données limités. Une solution performante offre un équilibre entre le coût, les performances et la convivialité des requêtes afin de fournir des informations exploitables plutôt qu'une surcharge de données.

Comment l'analyse des journaux peut-elle protéger l'avenir de votre organisation ?

Les organisations anticipent les menaces en centralisant et en corrélant les journaux au lieu de se contenter d'y réagir. Cette approche prédictive renforce les réseaux contre les vecteurs d'attaque émergents et permet de découvrir plus rapidement les causes profondes. La conservation automatisée, le suivi de la conformité et la détection des anomalies basée sur l'IA renforcent la résilience. Au fil du temps, l'analyse continue des journaux favorise une culture d'améliorations basées sur les données, ce qui permet d'améliorer les performances, de minimiser l'impact des violations et d'assurer une stabilité opérationnelle à long terme.