در دنیای امروزی، حجم بی‌سابقه داده‌های تولید‌شده در سازمان‌ها به راهکاری برای تحلیل، نظارت و شناسایی تهدیدات امنیتی نیاز دارد. یکی از ابزارهای پیشرو در این زمینه، Splunk است که با توانایی جمع‌آوری، شاخص‌گذاری، و تحلیل داده‌های لاگ از منابع مختلف، نقشی کلیدی در SOCهای مدرن ایفا می‌کند. در این مقاله، به مرور تجربه شرکت هامون در پیاده‌سازی Splunk در یک سازمان مالی بزرگ می‌پردازیم؛ از مراحل طراحی معماری گرفته تا چالش‌های پیاده‌سازی، آموزش کاربران و ساخت داشبوردهای امنیتی.
فاز اول: تحلیل نیازمندی‌ها و طراحی معماری
شناسایی نیازهای سازمان
- گستره جمع‌آوری لاگ از فایروال‌ها، IDS/IPS، سرورهای ویندوز و لینوکس، دیتابیس‌ها و نرم‌افزارهای مالی
- نیازهای تحلیل رخدادهای امنیتی بر اساس چارچوب MITRE ATT&CK
- نیاز به ایجاد هشدارهای آنی برای رخدادهای مشکوک
- پایش عملکرد سیستم‌ها و تحلیل رفتار کاربران (UEBA)
انتخاب مدل پیاده‌سازی
با توجه به حساسیت داده‌ها و محدودیت‌های قانونی، تصمیم بر آن شد که Splunk در مدل on-premises پیاده‌سازی شود. به عنوان تجربه هامون در پیاده‌سازی Splunk معماری به‌صورت زیر طراحی شد:
- یک سرور مرکزی Splunk Enterprise (Indexer + Search Head)
- سه Universal Forwarder برای ارسال لاگ از نقاط مختلف
- Heavy Forwarder برای پردازش اولیه لاگ‌های حجیم (مثلاً لاگ‌های وب‌سرورها و دیتابیس)
- ماشین مجزا برای Splunk Deployment Server جهت مدیریت پیکربندی‌ها
فاز دوم: نصب و پیکربندی اولیه
نصب Splunk Enterprise
- نصب روی یک سرور لینوکسی با منابع قوی
- تعریف Instance با نام اختصاصی سازمان
- ایجاد کاربران با نقش‌های Analyst و Admin برای تیم SOC
نصب Universal Forwarderها
UFها روی سرورهای مهم (DC، SQL، Linux، Firewall Logging Server) نصب و به Deployment Server متصل شدند.
پیکربندی Input و Parsing
- تعریف sourcetype مناسب (مثلاً iis، wineventlog، syslog)
- استفاده از TAهای رسمی Splunk برای فایروال‌ها (مثلاً TA برای Fortinet و Cisco ASA)
- استخراج فیلدها و زمان‌بندی صحیح ایندکس‌گذاری
فاز سوم: یکپارچه‌سازی با داده‌های امنیتی
تعریف Indexها
- index=firewall
- index=windows
- index=linux
- index=authentication
تنظیم هشدارها (Alerts)
- تلاش ناموفق ورود بیش از ۵ بار در ۱ دقیقه از یک IP
- فعالیت مشکوک PowerShell در ساعات غیراداری
- استفاده از ابزارهای هک (مثل mimikatz یا nmap)
ساخت داشبوردهای امنیتی
- خلاصه‌ی لاگ‌های مهم در ۲۴ ساعت گذشته
- رفتارهای مشکوک کاربران (User Behavior)
- فعالیت‌های مشکوک روی سرورهای حساس
فاز چهارم: آموزش، بهینه‌سازی و توسعه
آموزش تیم SOC
- آموزش SPL (Search Processing Language)
- تمرین ساخت آلارم و داشبورد
- تمرین شکار تهدید بر اساس سناریوهای MITRE
بهینه‌سازی مصرف منابع
- کاهش عمر نگهداری ایندکس‌ها برای منابع غیرحساس (مثلاً ۳۰ روز)
- فیلتر اولیه روی UFها برای حذف لاگ‌های غیرضروری
پیاده‌سازی اپ‌های امنیتی
- Splunk Security Essentials
- Enterprise Security Content Update (ESCU)
- TAهای مخصوص فایروال‌ها و آنتی‌ویروس‌ها
چالش‌ها و راه‌حل‌ها
| چالش | راه‌حل |
|---|---|
| ناسازگاری لاگ‌ها | استفاده از TA و تنظیم sourcetype مناسب |
| مصرف بالای CPU در Indexer | استفاده از Heavy Forwarder برای پیش‌پردازش |
| ضعف در دانش تیم امنیت | آموزش عملی و دوره‌های داخلی |
| تولید هشدارهای زیاد (False Positive) | تعریف white-list و محدود کردن شرایط هشدار |
جمع‌بندی
همچنین میتوان گفت تجربه هامون در پیاده‌سازی Splunk در این پروژه، سازمان را به سطحی از بلوغ امنیتی رساند که توانست رخدادها را به‌صورت لحظه‌ای پایش کرده و به تهدیدات پاسخ فوری دهد.
همچنین قابلیت ساخت داشبوردهای تحلیلی و شکار تهدید، سطح دید (Visibility) تیم SOC را افزایش داد. اگرچه چالش‌هایی در مسیر وجود داشت، اما با طراحی دقیق، آموزش تیم، و استفاده‌ی مناسب از ابزارهای Splunk، این پروژه یکی از موفق‌ترین پروژه‌های امنیتی سازمان شد.
آموخته‌های شرکت هامون از اشکالات در پیاده‌سازی Splunk
معماری و زیرساخت
- عدم طراحی معماری توزیع‌شده صحیح (Indexer Clustering، Search Head Clustering)
- عدم استفاده از indexها و sourcetypeهای استاندارد که منجر به جستجوی ناکارآمد می‌شود.
- عدم تنظیم retention policy برای indexها که باعث پر شدن دیسک می‌شود.
- عدم پیاده‌سازی proper backup و disaster recovery plan برای داده‌ها و تنظیمات
عملکرد و بهینه‌سازی منابع
- استفاده بیش از حد از real-time search که منابع را شدیداً مصرف می‌کند.
- Queryهای ناکارآمد SPL که زمان جستجو را به شدت افزایش می‌دهند.
- عدم مانیتورینگ منابع سیستم (CPU/RAM/Disk IO) روی indexer و SH که می‌تواند به bottleneck منجر شود.
- عدم استفاده از scheduled report caching که باعث مصرف منابع بالا در جستجوهای تکراری می‌شود.
پیکربندی و امنیت
- پیکربندی اشتباه forwarderها که باعث گم‌شدن داده یا ارسال داده‌های تکراری می‌شود.
- عدم محافظت از اطلاعات حساس در لاگ‌ها (مثل token، رمز عبور) هنگام ingestion
- عدم استفاده از role-based access control (RBAC) و سوء استفاده از roleهای دارای دسترسی بالا
- عدم استفاده از appهای مفید Splunkbase مثل Security Essentials، ES یا Splunk Add-ons
مانیتورینگ و دید امنیتی
- عدم مانیتورینگ health سیستم Splunk از طریق Monitoring Console
- تأخیر در ingest کردن لاگ‌ها به علت تنظیمات نادرست queueها و pipelineها
- عدم هماهنگی بین asset inventory و داده‌های واقعی موجود در لاگ‌ها
- نبود یا ضعف در correlation ruleها برای شناسایی حملات پیچیده
مدیریت داده‌ها و لاگ‌ها
- عدم مدیریت license usage که می‌تواند منجر به عدم دریافت داده جدید شود
- جمع‌آوری بیش از حد داده‌های بی‌ارزش (noise) بدون فیلتر منطقی
- نبود استانداردسازی در naming convention فایل‌ها و indexها
ابزارهای تحلیلی و داشبوردها
- نداشتن dashboardهای عملیاتی برای SOC یا مدیریت با KPIهای کاربردی
- عدم استفاده از appهای مفید Splunkbase مثل Security Essentials، ES یا Splunk Add-ons