Che cos'è l'analisi dei log? Importanza e sfide

Scopri cos'è l'analisi dei log, compresa l'architettura, l'implementazione e le best practice. Comprendi i casi d'uso, le sfide e come SentinelOne semplifica il rilevamento delle minacce con l'analisi dei log.

Ogni giorno, le organizzazioni di ogni settore creano enormi quantità di dati, dagli eventi delle applicazioni e dai log di sistema agli avvisi di sicurezza. Un sondaggio ha rivelato che il 22% delle aziende genera 1 TB o più di dati di log al giorno, ma come dare un senso a tutte queste informazioni? L'analisi dei log colma questa lacuna trasformando flussi grezzi di log infiniti in informazioni utili. I team possono risolvere più rapidamente i problemi, migliorare le prestazioni e aumentare la sicurezza delle loro infrastrutture cloud e ibride aggregando, analizzando e interpretando i log.

In questa guida completa definiamo cos'è l'analisi dei log e spieghiamo perché è una parte così cruciale del monitoraggio, della risoluzione dei problemi e protezione dei vostri ambienti IT. In questo articolo esamineremo i componenti chiave dell'architettura di analisi dei log e il funzionamento pratico delle soluzioni, discutendo i modi migliori per implementarle e ottenere risultati concreti.

Imparerete a conoscere le sfide comuni, i vantaggi comprovati e i casi d'uso pratici, oltre a come scegliere lo strumento di analisi dei log più adatto. Infine, mostreremo come SentinelOne può portare l'analisi dei log a un livello superiore con approfondimenti basati sull'intelligenza artificiale che favoriscono il rilevamento avanzato delle minacce.

Che cos'è Log Analytics?

L'analisi dei log è il processo di raccolta, centralizzazione e analisi dei dati di log generati da sistemi, applicazioni e dispositivi. I log sono la registrazione di eventi, errori o attività anomale che si verificano nell'infrastruttura IT, che si tratti di server on-premise, macchine virtuali cloud o microservizi containerizzati. Grazie a regole di filtraggio, analisi e correlazione, gli analisti possono individuare modelli, scoprire la causa principale dei colli di bottiglia delle prestazioni e individuare anomalie di sicurezza. Si tratta di qualcosa di più della semplice gestione dei log, poiché aggiunge intelligenza contestuale, funzionalità di ricerca e visualizzazione.

Secondo una ricerca, il 12% delle organizzazioni intervistate ha generato più di 10 TB di log al giorno. Ciò rende indispensabili approcci avanzati di analisi dei log per ricavare informazioni significative. Queste soluzioni sfruttano l'acquisizione automatizzata da fonti disparate e forniscono dashboard basate su query per aiutare i team a gestire il volume crescente di eventi di log.

Perché l'analisi dei log è importante?

I log forniscono un supporto fondamentale per comprendere i comportamenti del sistema e risolvere i problemi. Tuttavia, la mole e la complessità di questi record possono rendere difficile l'analisi manuale. Questo onere è alleggerito dall'analisi dei log, che fornisce un framework centralizzato e automatizzato per individuare rapidamente ciò che è importante.

Ecco cinque motivi per cui i log sono importanti, dalla risoluzione dei problemi e la conformità al monitoraggio della sicurezza, e perché l'analisi avanzata non è più facoltativa nell'IT moderno.

1. Risoluzione dei problemi più rapida e analisi delle cause alla radice: I team devono comprendere rapidamente cosa scatena la causa sottostante quando i sistemi di produzione falliscono o subiscono un degrado. Le prestazioni delle applicazioni, le latenze di rete o i problemi a livello di sistema come gli errori di I/O del disco vengono tracciati nei log. Aggregandoli tutti in un'area di lavoro di analisi dei log, gli ingegneri possono filtrare gli eventi in base al timestamp o al codice di errore e individuare rapidamente i punti critici. La risoluzione rapida dei problemi previene i tempi di inattività, consente di risparmiare denaro e mantiene la soddisfazione dei clienti.
2. Risposta agli incidenti e monitoraggio della sicurezza: Uno studio ha rilevato che i log sono la risorsa più utile per indagare sugli incidenti di produzione (43%) e costituiscono un elemento fondamentale della risposta agli incidenti (41%). Con gli aggressori che diventano sempre più sofisticati o furtivi, i tentativi di infiltrazione effimeri spesso sembrano nient'altro che una sottile anomalia nei log. Quando si dispone di un solido agente di analisi dei log che raccoglie dati da endpoint o server, diventa più facile identificare modelli sospetti. La sinergia di tutto ciò fornisce difese di sicurezza più solide, con rilevamento delle minacce in tempo reale, analisi forense e audit di conformità.
3. Prestazioni delle applicazioni e test di carico: La vigilanza costante su latenza, throughput e tasso di errore è fondamentale quando si devono gestire applicazioni su larga scala o microservizi. Tuttavia, con l'aiuto di uno strumento specializzato di analisi dei log, gli sviluppatori possono correlare i picchi di utilizzo della CPU con perdite di memoria o colli di bottiglia di concorrenza. Grazie a questo monitoraggio granulare, possono ottimizzare il codice, scalare automaticamente le risorse e mantenere le prestazioni al massimo quando gli utenti caricano pesantemente.
4. Monitoraggio proattivo e avvisi: Le soluzioni avanzate di analisi dei log vanno oltre la reazione post-incidente, attivando avvisi basati su soglie o anomalie che avvisano i team non appena si verifica il primo segnale di problema. Ad esempio, se un server web inizia improvvisamente a registrare tassi di errore anormalmente elevati, il sistema inizierà immediatamente a inviare avvisi. In combinazione con dashboard in tempo reale, questo approccio crea una cultura di prevenzione degli incidenti prima che diventino problemi, piuttosto che una gestione continua delle crisi. La correlazione automatizzata tra i log garantisce inoltre una minore necessità di triage manuale.
5. Requisiti di conformità e normativi: I registri che dimostrano la sicurezza delle operazioni sono spesso richiesti dai revisori, come gli eventi di autenticazione degli utenti, i registri di accesso ai dati o le modifiche al sistema. Nel settore delle industrie regolamentate, la mancata conservazione di registri verificabili può comportare multe salate o la chiusura dell'attività. L'area di lavoro centrale per l'analisi dei registri garantisce politiche di conservazione dei dati complete, controlli granulari dell'accesso degli utenti e una facile generazione di report di conformità. Le organizzazioni che collegano questi registri ad altri strumenti di sicurezza e GRC soddisfano standard rigorosi con un overhead minimo.

Componenti dell'architettura di analisi dei log

L'implementazione di un'architettura di analisi dei log funzionale non si limita alla semplice acquisizione dei log. Ogni parte, dagli agenti di raccolta ai motori di indicizzazione, svolge un determinato compito. Nella sezione seguente, analizziamo gli elementi fondamentali che compongono una pipeline in modo che i log grezzi possano essere trasformati in informazioni utili.

Questo design integrato supporta analisi stabili e scalabili sia per le query in tempo reale che per le analisi forensi storiche.

1. Raccoglitori di log e agenti: Si basa su servizi di agenti di analisi dei log, che vengono eseguiti su host quali server, macchine virtuali o container e acquisiscono eventi in modo continuo. Questi agenti raccolgono tutto, dai messaggi del kernel ai log delle applicazioni, e normalizzano i dati prima di inviarli. Il supporto multipiattaforma è fondamentale: Windows, Linux o i carichi di lavoro basati su container spesso funzionano in parallelo nelle organizzazioni. La standardizzazione dei formati di log consente agli agenti di semplificare la successiva analisi e indicizzazione.
3. Livello di acquisizione e trasporto: Una volta raccolti, i log devono quindi viaggiare su un canale sicuro verso archivi centralizzati. Questo avviene solitamente tramite pipeline di streaming come Kafka o endpoint di acquisizione diretta in grado di gestire un throughput elevato. Crittografia durante il transito e un solido bilanciamento del carico devono essere garantiti da soluzioni in grado di gestire i picchi di dati giornalieri. Il meccanismo di trasporto può essere instabile, causando latenza, perdita di dati o interruzione della pipeline.
4. Analisi e normalizzazione: I log sono generati da servizi diversi con strutture diverse, come JSON per i log dei container, syslog per i dispositivi di rete o testo semplice per i log delle applicazioni. L'architettura di analisi dei log è generalmente costituita da motori di analisi che trasformano i log in schemi coerenti. La normalizzazione unifica campi come timestamp, nomi host o codici di errore, facilitando la correlazione. Senza un'attenta analisi, le query risultano caotiche e richiedono un sovraccarico manuale per ogni tipo di log.
5. Indicizzazione e archiviazione: I log vengono analizzati e indicizzati in modo da poter essere rapidamente interrogati in base a più dimensioni, come timestamp, campi o ricerche per parole chiave. Ad esempio, Elasticsearch è un popolare archivio di indici in grado di gestire grandi volumi. Alcune soluzioni sfruttano data lake specializzati o magazzini di analisi basati su cloud. I volumi dei log possono aumentare vertiginosamente e il livello di archiviazione deve bilanciare costi e prestazioni, comprimendo e suddividendo in livelli in modo efficiente.
6. Motore di analisi e query: Il motore di ricerca o query che accetta la richiesta dell'utente (ad esempio, ricerca di "tutti gli errori dell'app1 tra l'1 e le 2 del mattino") è il cuore dell'analisi dei log. Questa interfaccia di solito supporta query, raggruppamenti, ordinamenti o persino il rilevamento di anomalie basato sull'apprendimento automatico. L'ambiente consente una correlazione avanzata tra più fonti di log fornendo query flessibili. I dashboard visivi rendono ancora più facile indagare sugli incidenti o cercare tendenze.
7. Visualizzazione e reportistica: Se gli stakeholder non sono in grado di interpretare facilmente i dati, questi non possono guidare l'azione. I dashboard visivi o i generatori di report personalizzati sono spesso inclusi nei set di strumenti di analisi dei log. I grafici interattivi vengono utilizzati per tracciare metriche chiave come errori di sistema, utilizzo della CPU o errori di accesso da parte dei team. Gli aggiornamenti in tempo reale possono anche essere inviati a Slack, e-mail o sistemi di ticketing. Quest'ultimo livello di presentazione garantisce che le informazioni contenute nei log raggiungano rapidamente le persone giuste.

Come funziona l'analisi dei log?

Per comprendere l'analisi dei log, è necessario comprendere il flusso operativo dalla generazione dei log alla risoluzione degli incidenti. La pipeline di solito consiste nell'acquisizione, nella trasformazione e nell'analisi dei modelli, sia che venga eseguita in un ambiente cloud, in un data center o in uno scenario ibrido. Di seguito, descriviamo le fasi secondarie che rendono chiari i log grezzi e creano un potente strumento per l'osservabilità continua e la supervisione della sicurezza.

1. Generazione e raccolta dei dati: Il primo passo del ciclo inizia con dispositivi e servizi, come server web, firewall o database, che creano log con dettagli su un evento. Queste voci vengono acquisite da un agente di analisi dei log basato su endpoint o a livello di cluster, che le normalizza in una struttura uniforme. La chiave è la copertura multi-fonte, poiché non è possibile ignorare nemmeno un singolo set di log. Il sovraccarico delle prestazioni viene mantenuto basso utilizzando risorse locali minime da parte degli agenti.
2. Trasporto e buffering: I log vengono quindi inviati a un livello di aggregazione, ad esempio Kafka o Kinesis, dagli agenti. Questo buffering effimero aiuta a livellare le velocità di trasmissione dei dati variabili in modo che il livello di indicizzazione non sia sovraccarico. Riduce inoltre il problema della perdita parziale di dati se un nodo va offline. La pipeline controlla il throughput, prevenendo colli di bottiglia che potrebbero ostacolare l'analisi tempestiva e gli avvisi in tempo reale.
3. Analisi e arricchimento: In questa fase, i log vengono analizzati e campi quali indirizzo IP, codice di stato o ID utente vengono estratti e convertiti in un formato strutturato. È possibile aggiungere la geolocalizzazione per gli indirizzi IP e tag di intelligence sulle minacce ai domini sospetti come contesto aggiuntivo. Questo arricchimento apre la strada a query più approfondite. Ad esempio, la ricerca di log provenienti da un determinato paese o da intervalli IP noti come dannosi. Un'analisi precisa favorisce una correlazione più raffinata nelle fasi successive.
4. Indicizzazione e archiviazione: I log vengono archiviati in un database indicizzato o in un data lake dopo la trasformazione per un recupero facile da interrogare. Il concetto di spazio di lavoro di analisi dei log offre soluzioni come l'indicizzazione multi-sorgente in un unico namespace. Il partizionamento o lo sharding mantengono veloci le prestazioni di ricerca. I log possono essere di grandi dimensioni, quindi alcuni livelli potrebbero archiviare i dati più vecchi su supporti di archiviazione più economici, mentre i log più recenti rimangono su supporti più veloci.
5. Interrogazione e avvisi: gli utenti o le regole automatizzate setacciano i dati indicizzati alla ricerca di anomalie, come più tentativi di accesso non riusciti o un aumento degli errori 5xx. Potrebbero essere attivati avvisi inviati a Slack, e-mail o un sistema SIEM. La logica di correlazione può essere utilizzata per collegare i log sospetti su più host come parte di una singola cronologia degli eventi. La sinergia tra queste due operazioni (ad esempio, la diagnosi di un picco della CPU) e la sicurezza (ad esempio, il rilevamento di un tentativo di ricognizione interna) è utile.
6. Visualizzazione e reportistica: Infine, i dashboard e i report visivi personalizzati danno vita ai log. Le tendenze relative a errori, utilizzo delle risorse o azioni degli utenti vengono mostrate in grafici interattivi. Questa fase offre agli stakeholder, dai team DevOps ai CISO, un modo semplice per comprendere lo stato di salute dell'ambiente. In molte configurazioni è anche possibile applicare filtri dinamici o pivot, rendendo le indagini sugli incidenti complesse, intuitive e collaborative.

Come implementare l'analisi dei log?

Implementare con successo una soluzione di analisi dei log può essere un compito arduo, che richiede l'installazione di agenti, la progettazione di pipeline e il coinvolgimento degli stakeholder. Il segreto è procedere in modo incrementale, iniziando in piccolo, concentrandosi sulle fonti prioritarie e poi espandendo la copertura.

Di seguito sono descritte le fasi principali di un'implementazione fluida e orientata ai risultati:

1. Definizione dell'ambito e allineamento delle parti interessate: Iniziare elencando i sistemi o le applicazioni più rischiosi o più preziosi per l'azienda. Coinvolgere DevOps, SecOps e la leadership per definire obiettivi quali avvisi di sicurezza in tempo reale, risoluzione dei problemi più rapida e conformità. Delinea i requisiti di conservazione dei dati e le query che i tuoi team eseguono quotidianamente. Avere un ambito ben definito garantisce che l'implementazione iniziale soddisfi le tue esigenze a breve termine e possa essere ampliata.
2. Selezione degli strumenti e pianificazione dell'architettura: decidete se le soluzioni open source, i servizi gestiti o le offerte cloud native sono la soluzione più adatta. Valutate la scalabilità, i costi e l'integrazione con le piattaforme esistenti di ciascuno strumento di analisi dei log. Decidete se desiderate uno spazio di lavoro dedicato all'analisi dei log o un ambiente multi-tenant. Pensare a come acquisire i dati, quali livelli di archiviazione utilizzare e come gestire i log effimeri o basati su container.
3. Distribuzione e configurazione dell'agente: Installare l'agente di analisi dei log su server, container o endpoint designati. L'utilizzo delle risorse di ciascun agente è ottimizzato per ridurre al minimo il sovraccarico di produzione. Impostare regole di analisi per gestire le principali tipologie di log (log web, eventi del sistema operativo, informazioni del firewall e così via) e verificare accuratamente la connettività per assicurarsi che i log vengano trasmessi in modo sicuro alla pipeline di acquisizione centrale.
4. Analisi, normalizzazione e Configurazione dell'indicizzazione: Imposta regole di trasformazione per ogni fonte di log, estraendo campi quali indirizzi IP, URI o codici di errore. La standardizzazione aiuta a correlare maggiormente e a eseguire query su più origini. Sono disponibili modelli predefiniti per i log comuni (NGINX, log systemd), ma le origini personalizzate potrebbero richiedere modelli o script grok speciali. Assicurati di ricontrollare che le configurazioni di indicizzazione siano adeguate alle tue esigenze in termini di prestazioni e conservazione.
5. Visualizzazione e sviluppo di avvisi: Crea dashboard che mostrano le metriche principali, come il numero di errori giornalieri, i tentativi di accesso sospetti o l'utilizzo delle risorse. Imposta soglie per avvisi di anomalie o modelli sospetti. Imposta canali per instradare gli avvisi, come Slack per gli incidenti DevOps, e-mail o SIEM per le escalation di sicurezza. Le funzionalità pivot e i grafici interattivi aiutano i tuoi team a individuare rapidamente le cause alla radice.
6. Formazione e iterazione: Ciò significa che gli utenti devono imparare come interrogare i log, come interpretare i dashboard e come rispondere agli avvisi. Fornisci una formazione basata sui ruoli, poiché le metriche delle prestazioni potrebbero essere ciò che i DevOps esaminano mentre i team di sicurezza esaminano le correlazioni dei TTP. Valuta i modelli di utilizzo su base mensile e apporta le modifiche necessarie, che si tratti di conservazione dei dati o logica di analisi. Le best practice di analisi dei log sono iterazioni regolari per garantire che rimangano pertinenti ed efficaci.

Vantaggi chiave dell'analisi dei log

L'analisi dei log è molto più di un semplice archivio di log: offre visibilità unificata, conformità semplificata e molto altro ancora. Di seguito elenchiamo sei vantaggi specifici che le organizzazioni ottengono dopo aver implementato un'analisi robusta dei propri flussi di dati.

Allo stesso tempo, ogni vantaggio mostra come i log si stiano trasformando da una risorsa tecnica grezza a un catalizzatore di intuizioni ed efficienza.

1. Visibilità unificata in ambienti complessi: La maggior parte delle aziende moderne dispone di applicazioni distribuite che girano su server on-premise, cloud multipli e orchestratori di container. Gli incidenti sono nascosti in log separati senza una visione unificata. Questo rompe questi silos con uno spazio di lavoro centralizzato per l'analisi dei log, in modo che i team possano vedere immediatamente le correlazioni tra i servizi. Questa prospettiva completa è necessaria per risolvere rapidamente le anomalie nei microservizi o nelle configurazioni ibride ed è spesso trascurata.
2. Miglioramento della sicurezza e rilevamento delle minacce: Sebbene i log non siano la soluzione definitiva, contengono indizi preziosi su movimenti laterali, abusi di privilegi o processi di memoria sospetti. Questi modelli vengono individuati da un robusto strumento di analisi dei log che avvisa il personale di sicurezza non appena compaiono i primi segni di infiltrazione. La velocità di rilevamento di domini o firme dannosi noti è ulteriormente aumentata dall'integrazione con le informazioni sulle minacce. Gli investigatori collegano gli eventi tra endpoint, dispositivi di rete o sistemi di identità con regole di correlazione avanzate.
3. Risoluzione dei problemi più rapida e riduzione del MTTR: Il tempo dedicato alla diagnosi delle interruzioni della produzione o dei colli di bottiglia delle prestazioni si traduce in perdita di entrate e insoddisfazione degli utenti. L'analisi dei log è ottima perché riduce drasticamente il percorso per l'identificazione della causa principale consolidando i log provenienti da più livelli (codice dell'applicazione, sistema operativo, container). I log sospetti vengono isolati rapidamente dai team che verificano se il problema è legato al codice o all'infrastruttura. Il tempo medio di riparazione (MTTR) viene quindi ridotto drasticamente.
4. Approfondimenti operativi e sulle prestazioni: Oltre agli incidenti, i log contengono modelli di utilizzo e tendenze di carico, utili per la pianificazione della capacità o il bilanciamento del carico. Prendiamo ad esempio gli errori 404 che raggiungono il picco ogni giorno alle 14:00. Ciò potrebbe significare che c'è un problema con l'esperienza utente o che i link non sono aggiornati. Questi dati consentono di prendere decisioni basate sui dati per scalare le risorse di calcolo o ottimizzare i percorsi di codice. Il risultato sono applicazioni più robuste ed efficienti in grado di gestire i picchi di traffico senza alcuno sforzo.
5. Conformità e preparazione all'audit: Nel settore finanziario o sanitario, ad esempio, gli organismi di regolamentazione richiedono spesso prove registrate dei tentativi di accesso ai dati o delle modifiche al sistema. Un'architettura di analisi dei log ben mantenuta significa essere sempre pronti a presentare log coerenti. I dati storici sono al sicuro e le politiche di reporting e conservazione automatizzate forniscono un modo per garantire i controlli di conformità o le richieste legali. Elimina la raccolta ad hoc dei log quando gli audit sono imminenti.
6. Migliore collaborazione e condivisione delle conoscenze: Con un ambiente di analisi ben strutturato, è facile collaborare tra i team, dagli ingegneri DevOps agli analisti della sicurezza. Le query salvate possono essere condivise tra i team, che possono analizzare insieme i log e unire i dati in un unico dashboard. Con questa piattaforma comune, si eliminano gli attriti tra i reparti e più parti interessate possono risolvere i problemi o indagare in parallelo. Le conoscenze acquisite dai log nel tempo sono una risorsa istituzionale che contribuisce a migliorare tutti gli aspetti.

Sfide nell'analisi dei log

L'analisi dei log è ovviamente fondamentale per le aziende, ma senza una pianificazione adeguata può comportare uno spreco di energie. I team devono affrontare ostacoli di ogni tipo, dalla gestione di enormi volumi di dati alla garanzia di regole di analisi coerenti.

Di seguito, discutiamo cinque sfide comuni che ostacolano il successo dell'analisi dei log e l'importanza cruciale di un'architettura solida e di una supervisione competente.

1. Sovraccarico di dati e costi di archiviazione: È proibitivo dal punto di vista economico archiviare tutti i log che le organizzazioni generano quotidianamente in terabyte su livelli ad alte prestazioni. Anche le esigenze di conservazione dei dati variano, poiché nei settori regolamentati i log potrebbero essere necessari per anni. Le strategie di archiviazione multilivello derivano dal bilanciamento tra rapidità di recupero e costi. Quando i costi vengono lasciati aumentare senza controllo, essi superano rapidamente i vantaggi dell'accesso ai dati.
2. Qualità dei dati di log ed errori di analisi: La correlazione è ostacolata da log incoerenti o incompleti che generano falsi positivi. Un formato di log potrebbe essere specializzato, il che significa che i team applicano un parser sbagliato o che gli sviluppatori non riescono a standardizzare le istruzioni di debug. Questi errori di analisi influiscono sull'indicizzazione, causando query disordinate che restituiscono solo risultati parziali o errati. Il mantenimento dell'integrità dell'intera pipeline richiede controlli di qualità continui e convenzioni di denominazione coerenti.
3. Frammentazione e integrazione degli strumenti: Le grandi aziende tendono a scegliere soluzioni individuali, una per i log dei container, un'altra per gli eventi delle applicazioni e una terza per i log di sicurezza. Questa frammentazione complica la correlazione tra le diverse fonti. L'integrazione di queste soluzioni in un'architettura di analisi dei log coesa può richiedere connettori personalizzati e trasformazioni dei dati complesse. Se non le unifichiamo, diventano "isole" separate di dati che nascondono anomalie multistrato.
4. Lacune nelle competenze e nelle risorse: La creazione o la gestione di pipeline su larga scala richiede conoscenze specialistiche quando si tratta di analisi dei log. L'utilità del sistema è ostacolata da errori nell'indicizzazione o nella costruzione delle query. Inoltre, la logica di rilevamento avanzata (ovvero l'analisi basata sulle anomalie o sul machine learning) richiede una continua attività di ricerca e sviluppo. L'ambiente può deteriorarsi fino a diventare una palude di dati sottoutilizzati o rumorosi se il personale è sovraccarico di lavoro o non adeguatamente formato.
5. Equilibrio tra tempo reale e storico: I team operativi necessitano di dashboard e avvisi in tempo reale, mentre la conformità o l'analisi forense si basano su registri archiviati risalenti a mesi o anni prima. Il dilemma principale nella progettazione è bilanciare la velocità dei dati "caldi" con l'efficienza in termini di costi dell' archiviazione "fredda" o offline. Un'enfasi eccessiva sulle prestazioni a breve termine può oscurare la capacità a lungo termine dell'analisi delle tendenze. L'approccio migliore è quello di suddividere i dati in livelli che utilizzano la frequenza di accesso per garantire che sia le query in tempo reale che quelle storiche siano fattibili.

Best practice per l'analisi dei log

Per creare una pipeline efficace, è necessario essere disciplinati nella strutturazione dei dati, nella conservazione e nel miglioramento continuo. Come mantenere un sistema coerente e resiliente con così tanti log in streaming provenienti da così tante fonti?

Di seguito sono riportate sei best practice per l'analisi dei log che aiutano i team a domare la complessità e a sbloccare le informazioni dai dati grezzi:

1. Definire standard di registrazione chiari: È necessario imporre formati di log uniformi, convenzioni di denominazione e timestamp per tutte le applicazioni o i microservizi. Questo accorgimento eliminerà ogni confusione durante la ricerca o la correlazione di dati provenienti da fonti diverse. Quando gli sviluppatori utilizzano modelli coerenti per i codici di errore o i campi contestuali, l'analisi sintattica risulta molto semplice. Ciò garantisce l'accuratezza delle query e dei dashboard e riduce il numero di regole di analisi sintattica personalizzate.
2. Implementare l'indicizzazione logica e le politiche di conservazione: I dati interrogati di frequente (ad esempio, i log della settimana o del mese precedente) vengono archiviati su un supporto ad alte prestazioni, mentre i dati più vecchi vengono spostati su livelli più economici. I log devono essere classificati in base alla priorità o al dominio (applicazione vs. infrastruttura) in modo che gli indici pertinenti possano essere rapidamente individuati dalle query. Ciò riduce i costi operativi e mantiene la velocità delle query. Inoltre, garantisce la conformità, poiché alcuni dati devono essere archiviati in modo sicuro e per un lungo periodo di tempo.
3. Adottare l'automazione e l'integrazione CI/CD: Le pipeline automatizzate vengono utilizzate anche per introdurre nuove fonti di log o parser, convalidando ogni modifica in un ambiente di staging. I test di analisi possono essere eseguiti con strumenti come Jenkins o GitLab CI per assicurarsi che i nuovi log o le modifiche di formato non compromettano le query esistenti. Ciò significa registrare le analisi con integrazione continua, il che si traduce in pipeline stabili in grado di gestire frequentemente gli aggiornamenti delle applicazioni.
4. Utilizza l'arricchimento contestuale: Collegare i dati di log con metadati esterni, come la geolocalizzazione degli indirizzi IP, le informazioni sui ruoli degli utenti o gli elenchi di informazioni sulle minacce note. Ciò consente agli analisti di filtrare rapidamente gli IP sospetti o le anomalie degli account privilegiati e di approfondire le query. L'arricchimento dei log con un contesto pertinente riduce drasticamente il tempo necessario per ottenere informazioni utili. La correlazione dinamica con le informazioni sulle minacce trasforma i log grezzi in potenti segnali di rilevamento nei casi di utilizzo della sicurezza.
5. Imposta avvisi automatici e soglie: Invece di scansionare manualmente i dashboard tutto il giorno, impostare trigger per modelli fuori dal comune, come un aumento del 500% degli errori o un'ondata di accessi non riusciti. Inviare questi avvisi a Slack, e-mail o un sistema di ticketing in modo da poterli smistare rapidamente. L'approccio basato su soglie o anomalie favorisce una risoluzione proattiva. Con uno strumento avanzato di analisi dei log che correla gli eventi tra le app, questi avvisi non sono più spam, ma precisi.
6. Promuovi una cultura di responsabilità condivisa: Viene incoraggiato il coinvolgimento tra i vari reparti, come DevOps, SecOps e conformità, in modo che ogni team lavori con lo stesso spazio di lavoro di analisi dei log. Ad esempio, un indizio di sicurezza può anche derivare da picchi di risorse che potrebbero indicare un rallentamento delle prestazioni causato da uno script non autorizzato. I log sono una risorsa organizzativa che contribuisce a migliorare l'uptime, l'esperienza utente e la gestione dei rischi ampliando l'adozione della piattaforma. Promuovono una cultura in cui i log riuniscono informazioni trasversali.

Casi d'uso dell'analisi dei log

I log vengono utilizzati per tutto, dal monitoraggio quotidiano del sistema alle ricerche altamente specializzate in materia di sicurezza informatica. Di seguito, esaminiamo sei scenari in cui l'analisi dei log fornisce un valore reale, collegando prestazioni, conformità e prevenzione delle violazioni.

Ogni sottotitolo descrive uno scenario tipico e come le informazioni strutturate dei log accelerano i risultati e riducono il caos.

1. Monitoraggio proattivo delle prestazioni: I tempi di transazione lenti e le perdite di memoria sono alcuni dei modi in cui i microservizi basati su cloud possono iniziare a degradarsi sotto carichi di lavoro pesanti. I team possono vedere l'aumento delle latenze o i codici di errore quasi in tempo reale analizzando i tempi di risposta nei log delle applicazioni. I DevOps possono essere avvisati per espandere rapidamente la capacità o apportare correzioni al codice. Il risultato? Interruzioni minime per gli utenti e un piano di scalabilità più prevedibile.
2. Risposta agli incidenti e analisi forense: Se viene rilevata un'attività sospetta (come una serie di tentativi di accesso non riusciti), gli analisti si affidano ai log per creare una cronologia degli incidenti. Uno strumento di analisi dei log consolidato combina i log dell'host, il flusso di rete e gli eventi di autenticazione per identificare le tracce degli aggressori. Le strategie per contenere il movimento laterale e correggere le credenziali compromesse vengono quindi definite da analisi forensi dettagliate. Dati di log coerenti che spiegano passo dopo passo l'infiltrazione sono fondamentali per una rapida risoluzione degli incidenti.
3. Pipeline CI/CD e debug delle applicazioni: L'integrazione continua significa che le modifiche al codice vengono distribuite più volte al giorno. I fallimenti di regressione o le anomalie dei test unitari vengono identificati dai log raccolti dal controllo qualità, dallo staging e dalla produzione. Quando un microservizio va in crash dopo un nuovo commit, i log indicano la funzione o la variabile di ambiente difettosa. Questa sinergia accelera il debug e contribuisce alla stabilità dei rilasci, aumentando la produttività degli sviluppatori.
4. Analisi delle cause alla radice dei problemi relativi all'esperienza utente: Il caricamento lento delle pagine o gli errori che non sono esplicitamente contrassegnati come critici possono causare un elevato abbandono da parte degli utenti. Le best practice per l'analisi dei log includono l'acquisizione dei log front-end, delle API e delle metriche back-end e la loro correlazione in un unico ambiente. Le esperienze scadenti possono essere identificate su utenti o sessioni specifici dai team. I miglioramenti dell'esperienza utente si basano su reali colli di bottiglia delle prestazioni, non su supposizioni, con approfondimenti basati sui dati.
5. Rilevamento delle minacce interne: A volte, i dipendenti o gli appaltatori utilizzano inavvertitamente (o intenzionalmente) un accesso privilegiato. I log registrano anomalie comportamentali, come un dipendente delle risorse umane che fruga in un enorme database in orari insoliti. Una correlazione avanzata può effettuare un controllo incrociato e verificare se hanno anche avuto accesso ad altri sistemi non correlati a quelli in questione. I log stabiliscono modelli di utilizzo di base, avvisando gli utenti di attività insolite e, di conseguenza, mitigando il rischio di fughe di dati o sabotaggi.
6. Audit di conformità e reporting: Molti framework (HIPAA, PCI DSS, ISO 27001) richiedono un audit completo degli eventi di sistema e delle azioni degli utenti. Un'architettura di analisi dei log ben strutturata raccoglie automaticamente i log relativi ai campi di audit, come le modifiche ai file o i tentativi di autenticazione, e li archivia in repository a prova di manomissione. I report di conformità o di audit per gli organismi di regolamentazione esterni sono molto più semplici da generare. In questo modo si dimostra un ottimo livello di sicurezza e si crea fiducia con i clienti e i partner.

Come può aiutare SentinelOne?

Singularity Data Lake for Log Analytics è in grado di analizzare il 100% dei dati degli eventi per ottenere nuove informazioni operative. L'archiviazione di oggetti nel cloud offre una scalabilità infinita al costo più basso. È possibile acquisire petabyte di dati ogni giorno e ottenere informazioni in tempo reale.

È possibile acquisire dati da qualsiasi fonte e archiviare i log per analisi a lungo termine. Gli utenti possono scegliere tra vari agenti, log shipper, pipeline di osservabilità o API.

Acquisizione da distribuzioni ibride, multi-cloud o tradizionali per ogni host, applicazione e servizio cloud, fornendo una visibilità completa e multipiattaforma.

È possibile:

• Creare dashboard personalizzate con pochi clic salvando le query come dashboard.
• Condividere le dashboard con i team in modo che tutti abbiano una visibilità completa.
• Ricevi notifiche su eventuali anomalie utilizzando lo strumento che preferisci: Slack, e-mail, Teams, PagerDuty, Grafana OnCall e altri.
• Suddividi i dati per filtri o tag. Analizza i dati di log con sfaccettature generate automaticamente in pochi secondi.

Conclusione

I log sono il cuore pulsante delle infrastrutture odierne, dalle azioni degli utenti alle anomalie di sicurezza invisibili. Tuttavia, il volume enorme, che in alcuni casi raggiunge i terabyte al giorno, può rapidamente sopraffare un'organizzazione se questa non dispone di una pipeline di analisi coerente. L'analisi dei log unifica e correla questi record in tempo reale, fornendo ai team IT la chiarezza necessaria per risolvere rapidamente i problemi di prestazioni, bloccare gli intrusi e soddisfare i requisiti di conformità. Oltre alle nozioni di base della gestione dei log, le soluzioni avanzate analizzano, arricchiscono e visualizzano i dati in modo da poter supervisionare in modo proattivo i microservizi, le operazioni cloud e i data center ibridi.

Implementare uno strumento o una piattaforma di analisi dei log efficace non è un'impresa facile. Tuttavia, soluzioni come la piattaforma SentinelOne’s Singularity forniscono un ulteriore livello di protezione basato sull'intelligenza artificiale ed eliminano le attività dannose all'endpoint, integrandosi al contempo con pipeline più ampie.

Siete pronti a rivoluzionare la vostra strategia di gestione dei log? Portate la supervisione dei vostri dati a un livello superiore con SentinelOne e migliorate la sicurezza, le prestazioni e la conformità, il tutto in un'unica piattaforma unificata.

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FAQs

Che cos'è l'analisi dei log nella cyber forensics?

L'analisi dei log nella cyber forensics comporta l'esame sistematico dei log provenienti da server, applicazioni ed endpoint per tracciare le impronte digitali di un incidente di sicurezza. Gli investigatori utilizzano uno spazio di lavoro di analisi dei log o un ambiente centralizzato simile per identificare quando e come si sono verificate le minacce. Analizzando i timestamp, gli indirizzi IP e le azioni degli utenti, i team di cyber forensics costruiscono una traccia probatoria a fini legali e di rimedio.

Quali sono alcune tecniche di analisi dei log più diffuse?

Le tecniche comuni includono il riconoscimento dei modelli, che segnala le anomalie tramite firme di errore note; la correlazione, che collega eventi su più servizi; e l'apprendimento automatico, che rileva in tempo reale i valori anomali più sottili. Molte organizzazioni implementano un agente di analisi dei log per standardizzare i dati prima di applicare questi metodi. Questi approcci consentono il rilevamento proattivo, una risoluzione dei problemi più rapida e approfondimenti operativi più dettagliati in ambienti ibridi o multi-cloud.

Quali settori necessitano dell'analisi dei log?

Praticamente tutti i settori ne traggono vantaggio, ma la finanza, la sanità e l'e-commerce fanno ampio ricorso all'analisi dei log per la conformità, il rilevamento delle frodi e la garanzia dell'operatività. Nel frattempo, le telecomunicazioni e la produzione lo utilizzano per ottimizzare le infrastrutture su larga scala. Sfruttando un solido strumento di analisi dei log, questi settori ottengono una visione più chiara delle tendenze delle prestazioni, delle vulnerabilità di sicurezza e della conformità normativa, il tutto ottimizzando le operazioni quotidiane.

Cosa cercare e cosa evitare nelle soluzioni di analisi dei log?

Cercate soluzioni che offrano scalabilità, un'architettura di analisi dei log flessibile e avvisi affidabili per ottenere informazioni in tempo reale. Verificate l'integrazione con i sistemi esistenti, la facilità di analisi e le best practice di analisi dei log, come l'arricchimento automatico. Evitate piattaforme con costi nascosti elevati, livelli di archiviazione rigidi o formati di acquisizione dati limitati. Una soluzione efficace bilancia costi, prestazioni e facilità di interrogazione per fornire informazioni utili piuttosto che un sovraccarico di dati.

In che modo Log Analytics può salvaguardare il futuro della vostra organizzazione?

Le organizzazioni anticipano le minacce centralizzando e correlando i log invece di limitarsi a reagire ad esse. Questo approccio predittivo rafforza le reti contro i vettori di attacco emergenti e individua più rapidamente le cause alla radice. La conservazione automatizzata, il monitoraggio della conformità e il rilevamento delle anomalie basato sull'intelligenza artificiale aumentano la resilienza. Nel tempo, l'analisi continua dei log promuove una cultura di miglioramenti basati sui dati, migliorando le prestazioni, riducendo al minimo l'impatto delle violazioni e garantendo la stabilità operativa a lungo termine.