Microsoft Sentinel به عنوان یک راهکار قدرتمند SIEM مبتنی بر فضای ابری این امکان را فراهم می‌کند تا شرکت‌ها بتوانند با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، تهدیدات را به‌صورت لحظه‌ای شناسایی کرده و به‌سرعت به آن‌ها واکنش نشان دهند. در این مقاله با ویژگی‌ها، مزایا و نحوه عملکرد Microsoft Sentinel بیشتر آشنا می‌شویم و بررسی می‌کنیم که چرا این پلتفرم به یکی از انتخاب‌های محبوب در حوزه امنیت اطلاعات تبدیل شده است.

Microsoft Sentinel چیست و چه کاربردی دارد؟

Microsoft Sentinel یک راهکار جامع و مقیاس‌پذیر از نوع SIEM و SOAR است که توسط مایکروسافت و بر بستر Microsoft Azure ارائه شده است. برخلاف ابزارهای سنتی که نیاز به زیرساخت پیچیده و هزینه‌های نگهداری بالا دارند، Sentinel یک سرویس کاملاً ابری است که به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا از طریق جمع‌آوری، تحلیل و تفسیر داده‌های امنیتی از منابع مختلف، دیدی یکپارچه و لحظه‌ای نسبت به وضعیت امنیتی خود داشته باشند.

کاربرد اصلی Microsoft Sentinel در توانایی آن برای شناسایی سریع تهدیدات، تحلیل خودکار الگوهای مخرب و پاسخ‌گویی هوشمندانه و لحظه‌ای به حملات سایبری خلاصه می‌شود. با استفاده از این ابزار، تیم‌های امنیتی می‌توانند لاگ‌ها، هشدارها و رخدادهای مختلف را از منابعی مانند فایروال‌ها، سیستم‌های عامل، اپلیکیشن‌های ابری، سرویس‌های Microsoft 365 و حتی سرویس‌های شخص ثالث مانند AWS و Google Cloud جمع‌آوری کرده و از طریق داشبوردهای پیشرفته و قوانین خودکار، آن‌ها را تحلیل نمایند. نتیجه‌ آن، افزایش سرعت پاسخ‌گویی، کاهش زمان توقف خدمات و ارتقای سطح کلی امنیت اطلاعات در سازمان است.

کاربردهای Microsoft Sentinel:

• جمع‌آوری داده‌ از منابع متنوع (Data connectors)
• تحلیل داده‌ها با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• شناسایی تهدیدات به‌صورت لحظه‌ای
• ایجاد هشدارهای هوشمند و قابل تنظیم
• پاسخ خودکار به تهدیدات باPlaybooks
• جستجوی پیشرفته با Kusto Query Language (KQL)
• داشبوردها و گزارش‌های سفارشی (Workbooks and Dashboards)
• قابلیت اتصال به راهکارهای امنیتی دیگر مایکروسافت مانند Defender و Entra
• پشتیبانی از چارچوب MITRE ATT&CK برای تحلیل تهدیدات

Microsoft Sentinel چگونه کار می‌کند؟

1. اتصال به منابع داده (Data Collection):

در اولین مرحله Microsoft Sentinel به منابع مختلفی مانند سرورها، فایروال‌ها، اپلیکیشن‌های ابری، دیتابیس‌ها، Microsoft 365 و حتی سرویس‌های ابری دیگر مانند AWS یا GCP متصل می‌شود. این منابع از طریق کانکتورهای از پیش آماده، به راحتی به Sentinel لینک شده و داده‌های امنیتی مربوطه را ارسال می‌کنند.

2. جمع‌آوری و ذخیره لاگ‌ها:

وقتی اتصال برقرار شد Sentinel شروع به دریافت لاگ‌ها، رویدادها و فعالیت‌های مربوط به کاربران، سیستم‌ها و برنامه‌ها می‌کند. این داده‌ها به‌صورت امن و متمرکز در فضای ابری Azure ذخیره می‌شوند تا برای پردازش و تحلیل آماده باشند.

3. تحلیل داده‌ها با هوش مصنوعی:

Sentinel با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (Machine Learning) این داده‌ها را بررسی می‌کند تا الگوهای مشکوک یا ناهنجاری‌ها را شناسایی کند. این فناوری‌ها کمک می‌کنند تهدیداتی که ممکن است از چشم انسان پنهان بمانند، به‌سرعت کشف شوند.

4. ایجاد هشدار و شناسایی تهدید:

زمانی که فعالیتی مشکوک یا غیرعادی شناسایی می‌شود Sentinel یک هشدار (Alert) تولید می‌کند. این هشدارها می‌توانند شامل اطلاعات جزئی در مورد نوع تهدید، منبع آن و میزان خطر باشند که به تیم امنیتی در تصمیم‌گیری سریع کمک می‌کند.

5. مدیریت رخدادها (Incidents):

هشدارهای مشابه به صورت خودکار با هم ترکیب شده و یک “رخداد امنیتی” (Incident) ایجاد می‌شود. این کار باعث می‌شود تیم امنیتی بتواند بهتر و سریع‌تر بر تهدیدات تمرکز کند و آن‌ها را بررسی و مدیریت کند.

6. پاسخ خودکار به تهدیدها (Automation):

Sentinel می‌تواند با استفاده از Playbook‌‎ها و Azure Logic Apps به تهدیدات به‌صورت خودکار پاسخ دهد. برای مثال، اگر حمله‌ای شناسایی شود، سیستم می‌تواند به‌طور خودکار دسترسی کاربر مشکوک را مسدود کرده یا یک ایمیل مشکوک را قرنطینه کند.

7. گزارش‌گیری و تحلیل ادامه‌دار:

در نهایت می‌توان با استفاده از داشبوردها و گزارش‌های قابل تنظیم، عملکرد سیستم را بررسی کرد، الگوهای بلندمدت تهدیدات را تحلیل کرد و در تصمیم‌گیری‌های امنیتی آگاهانه‌تر عمل نمود.

مقایسه Microsoft Sentinel با Splunk

Sentinel به عنوان یک سرویس کاملاً ابری در بستر Microsoft Azure طراحی شده و سازگاری عمیقی با سایر سرویس‌های مایکروسافت مانند Microsoft 365، Defender و Entra دارد. بنابراین، برای سازمان‌هایی که قبلاً در اکوسیستم مایکروسافت هستند، یکپارچه‌سازی سریع و آسان‌تری ارائه می‌دهد.

در مقابل Splunk بیشتر به عنوان یک پلتفرم گسترده تحلیلی شناخته می‌شود که علاوه بر SIEM، کاربردهای دیگری نیز دارد و می‌تواند به‌صورت محلی (On-premises)، ابری یا هیبریدی اجرا شود. Splunk برای سازمان‌هایی که به دنبال انعطاف‌پذیری بالا و کنترل دقیق بر زیرساخت هستند، انتخابی مناسب است. با این حال، پیچیدگی نصب، نگهداری و ساختار هزینه‌ای مبتنی بر حجم داده‌های واردشده (ingested data) ممکن است چالش‌برانگیز باشد.