Risorse per la creazione di connettori personalizzati di Microsoft Sentinel

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Microsoft Sentinel offre un'ampia gamma di connettori predefiniti per i servizi di Azure e le soluzioni esterne e supporta anche l'inserimento di dati da alcune origini senza un connettore dedicato.

Se non è possibile connettere l'origine dati a Microsoft Sentinel usando una delle soluzioni esistenti disponibili, è consigliabile creare un connettore di origine dati personalizzato.

Per un elenco completo dei connettori supportati, vedere il post di blog Microsoft Sentinel: i connettori grand (CEF, Syslog, Direct, Agent, Custom e altro ancora).

Confrontare i metodi del connettore personalizzati

La tabella seguente confronta i dettagli essenziali relativi a ogni metodo per la creazione di connettori personalizzati descritti in questo articolo. Selezionare i collegamenti nella tabella per altri dettagli su ogni metodo.

Descrizione del metodo Funzionalità Senza server Complessità
Piattaforma connettore senza codice (CCP)
Meglio per i destinatari meno tecnici per creare connettori SaaS usando un file di configurazione anziché lo sviluppo avanzato.		 Supporta tutte le funzionalità disponibili con il codice. Sì Basso; sviluppo semplice senza codice
Agente di Log Analytics
Ideale per la raccolta di file da origini locali e IaaS		 Solo raccolta di file No Basso
Logstash
Migliore per le origini locali e IaaS, qualsiasi origine per cui è disponibile un plug-in e le organizzazioni già familiari con Logstash		 I plug-in disponibili, oltre ai plug-in personalizzati, offrono una notevole flessibilità. No; richiede l'esecuzione di una macchina virtuale o di un cluster di macchine virtuali Basso; supporta molti scenari con plug-in
App per la logica
Costo elevato; evitare per i dati di volume elevato
Ideale per le origini cloud a volume basso		 La programmazione senza codice consente una flessibilità limitata, senza supporto per l'implementazione di algoritmi.

Se nessuna azione disponibile supporta già i requisiti, la creazione di un'azione personalizzata può aggiungere complessità.		 Sì Basso; sviluppo semplice senza codice
PowerShell
Migliore per la prototipazione e il caricamento periodico dei file		 Supporto diretto per la raccolta di file.

PowerShell può essere usato per raccogliere più origini, ma richiederà la codifica e la configurazione dello script come servizio.		 No Basso
API di Log Analytics
Migliore per gli ISV che implementano l'integrazione e per requisiti di raccolta univoci		 Supporta tutte le funzionalità disponibili con il codice. Dipende dall'implementazione Alto
Funzioni di Azure
Ideale per le origini cloud a volume elevato e per requisiti di raccolta univoci		 Supporta tutte le funzionalità disponibili con il codice. Sì Alto; richiede conoscenze di programmazione

Suggerimento

Per i confronti dell'uso di App per la logica e Funzioni di Azure per lo stesso connettore, vedere:

Connettersi alla piattaforma del connettore codeless

Codeless Connector Platform (CCP) fornisce un file di configurazione che può essere usato dai clienti e dai partner e quindi distribuito nell'area di lavoro o come soluzione alla raccolta di soluzioni di Microsoft Sentinel.

I connettori creati usando CCP sono completamente SaaS, senza requisiti per le installazioni di servizi e includono anche il monitoraggio dell'integrità e il supporto completo di Microsoft Sentinel.

Per altre informazioni, vedere Creare un connettore senza codice per Microsoft Sentinel.

Connettersi all'agente di Log Analytics

Se l'origine dati fornisce eventi nei file, è consigliabile usare l'agente Log Analytics di Monitoraggio di Azure per creare il connettore personalizzato.

Connettersi con Logstash

Se si ha familiarità con Logstash, è possibile usare Logstash con il plug-in di output Logstash per Microsoft Sentinel per creare il connettore personalizzato.

Con il plug-in Di output logtash di Microsoft Sentinel è possibile usare qualsiasi plug-in Logtash e filtro e configurare Microsoft Sentinel come output per una pipeline Logstash. Logstash include una grande libreria di plug-in che consentono l'input da diverse origini, ad esempio Hub eventi, Apache Kafka, File, Database e Servizi cloud. Usare i plug-in di filtro per analizzare gli eventi, filtrare gli eventi non necessari, offuscare i valori e altro ancora.

Per esempi di uso di Logstash come connettore personalizzato, vedere:

Per esempi di plug-in Logtash utili, vedere:

Suggerimento

Logstash abilita anche la raccolta dati con scalabilità orizzontale usando un cluster. Per altre informazioni, vedere Uso di una macchina virtuale con bilanciamento del carico su larga scala.

Connettersi con app per la logica

Usare App per la logica di Azure per creare un connettore personalizzato serverless per Microsoft Sentinel.

Nota

Durante la creazione di connettori serverless che usano App per la logica possono essere utili, l'uso di App per la logica per i connettori può essere costoso per grandi volumi di dati.

È consigliabile usare questo metodo solo per origini dati a volume basso o arricchire i caricamenti dei dati.

  1. Usare uno dei trigger seguenti per avviare app per la logica:

    Trigger Descrizione
    Attività ricorrente Ad esempio, pianificare l'app per la logica per recuperare regolarmente i dati da file, database o API esterne specifiche.
    Per altre informazioni, vedere Creare, pianificare ed eseguire attività e flussi di lavoro ricorrenti in App per la logica di Azure.
    Attivazione su richiesta Eseguire l'app per la logica su richiesta per la raccolta e il test manuali dei dati.
    Per altre informazioni, vedere Chiamare, attivare o annidare le app per la logica usando gli endpoint HTTPS.
    Endpoint HTTP/S Consigliato per lo streaming e se il sistema di origine può avviare il trasferimento dei dati.
    Per altre informazioni, vedere Chiamare gli endpoint del servizio tramite HTTP o HTTP.

  2. Usare uno dei connettori dell'app per la logica che legge le informazioni per ottenere gli eventi. Ad esempio:

    Suggerimento

    I connettori personalizzati alle API REST, ai server SQL e ai file system supportano anche il recupero di dati da origini dati locali. Per altre informazioni, vedere La documentazione relativa all'installazione del gateway dati locale .

  3. Preparare le informazioni da recuperare.

    Ad esempio, usare l'azione analizza JSON per accedere alle proprietà nel contenuto JSON, consentendo di selezionare tali proprietà dall'elenco di contenuto dinamico quando si specificano gli input per l'app per la logica.

    Per altre informazioni, vedere Eseguire operazioni sui dati in App per la logica di Azure.

  4. Scrivere i dati in Log Analytics.

    Per altre informazioni, vedere la documentazione dell'agente di raccolta dati di Azure Log Analytics .

Per esempi di come creare un connettore personalizzato per Microsoft Sentinel con App per la logica, vedere:

Connettersi con PowerShell

Lo script di PowerShell Upload-AzMonitorLog consente di usare PowerShell per trasmettere eventi o informazioni di contesto a Microsoft Sentinel dalla riga di comando. Questo flusso crea in modo efficace un connettore personalizzato tra l'origine dati e Microsoft Sentinel.

Ad esempio, lo script seguente carica un file CSV in Microsoft Sentinel:

Import-Csv .\testcsv.csv
| .\Upload-AzMonitorLog.ps1
-WorkspaceId '69f7ec3e-cae3-458d-b4ea-6975385-6e426'
-WorkspaceKey $WSKey
-LogTypeName 'MyNewCSV'
-AddComputerName
-AdditionalDataTaggingName "MyAdditionalField"
-AdditionalDataTaggingValue "Foo"

Lo script di PowerShell Upload-AzMonitorLog usa i parametri seguenti:

Parametro Descrizione
WorkspaceId ID area di lavoro di Microsoft Sentinel, in cui verranno archiviati i dati. Trovare l'ID e la chiave dell'area di lavoro.
WorkspaceKey Chiave primaria o secondaria per l'area di lavoro di Microsoft Sentinel in cui verranno archiviati i dati. Trovare l'ID e la chiave dell'area di lavoro.
LogTypeName Nome della tabella di log personalizzata in cui si desidera archiviare i dati. Alla fine del nome della tabella verrà aggiunto automaticamente un suffisso di _CL .
AddComputerName Quando questo parametro esiste, lo script aggiunge il nome del computer corrente a ogni record di log, in un campo denominato Computer.
TaggedAzureResourceId Quando questo parametro esiste, lo script associa tutti i record di log caricati alla risorsa di Azure specificata.

Questa associazione abilita i record di log caricati per le query di contesto delle risorse e rispetta il controllo degli accessi in base al ruolo incentrato sulle risorse.
AdditionalDataTaggingName Quando questo parametro esiste, lo script aggiunge un altro campo a ogni record di log, con il nome configurato e il valore configurato per il parametro AdditionalDataTaggingValue .

In questo caso , AdditionalDataTaggingValue non deve essere vuoto.
AdditionalDataTaggingValue Quando questo parametro esiste, lo script aggiunge un altro campo a ogni record di log, con il valore configurato e il nome del campo configurato per il parametro AdditionalDataTaggingName .

Se il parametro AdditionalDataTaggingName è vuoto, ma viene configurato un valore, il nome del campo predefinito è DataTagging.

Trovare l'ID e la chiave dell'area di lavoro

Trovare i dettagli per i parametri WorkspaceID e WorkspaceKey in Microsoft Sentinel:

  1. In Microsoft Sentinel selezionare Impostazioni a sinistra e quindi selezionare la scheda Impostazioni area di lavoro .

  2. In Introduzione a Log Analytics>1 Connettere un'origine dati selezionare Gestione agenti Windows e Linux.

  3. Trovare l'ID dell'area di lavoro, la chiave primaria e la chiave secondaria nelle schede server Windows .

Connettersi con l'API Log Analytics

È possibile trasmettere eventi a Microsoft Sentinel usando l'API dell'agente di raccolta dati di Log Analytics per chiamare direttamente un endpoint RESTful.

Anche se la chiamata diretta di un endpoint RESTful richiede una maggiore programmazione, offre anche maggiore flessibilità.

Per altre informazioni, vedere l'API dell'agente di raccolta dati di Log Analytics, in particolare gli esempi seguenti:

Connettersi con Funzioni di Azure

Usare Funzioni di Azure insieme a un'API RESTful e a vari linguaggi di codifica, ad esempio PowerShell, per creare un connettore personalizzato serverless.

Per esempi di questo metodo, vedere:

Analizzare i dati del connettore personalizzato

Per sfruttare i vantaggi dei dati raccolti con il connettore personalizzato, sviluppare parser ASIM (Advanced Security Information Model) per usare il connettore. L'uso di ASIM consente al contenuto predefinito di Microsoft Sentinel di usare i dati personalizzati e semplifica l'esecuzione di query sui dati da parte degli analisti.

Se il metodo del connettore lo consente, è possibile implementare parte dell'analisi come parte del connettore per migliorare le prestazioni di analisi del tempo di query:

  • Se è stato usato Logstash, usare il plug-in di filtro Grok per analizzare i dati.
  • Se è stata usata una funzione di Azure, analizzare i dati con il codice.

Sarà comunque necessario implementare parser ASIM, ma l'implementazione di parte dell'analisi direttamente con il connettore semplifica l'analisi e migliora le prestazioni.

Passaggi successivi

Usare i dati inseriti in Microsoft Sentinel per proteggere l'ambiente con uno dei processi seguenti:

Informazioni su un esempio di creazione di un connettore personalizzato per monitorare zoom: monitoraggio zoom con Microsoft Sentinel.