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Se non è possibile connettere l'origine dati a Microsoft Sentinel usando una delle soluzioni esistenti disponibili, valutare la creazione di un connettore di origine dati personalizzato.
Confrontare i metodi dei connettori personalizzati
La tabella seguente confronta i dettagli essenziali su 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
Codeless Connector Platform (CCP=) Ideale per gli utenti meno tecnici per creare connettori SaaS usando un file di configurazione anziché uno sviluppo avanzato.
Supporta tutte le funzionalità disponibili con il codice.
Logstash Ideale per le origini locali e IaaS, qualsiasi origine per cui è disponibile un plug-in e le organizzazioni hanno già familiarità con Logstash
Supporta tutte le funzionalità dell'agente di Monitoraggio di Azure
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 dati con volumi elevati Ideale per le origini cloud a volume ridotto
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.
La piattaforma CCP (Codeless Connector Platform) fornisce un file di configurazione che può essere usato sia dai clienti che dai partner e quindi distribuito nell'area di lavoro personale o come soluzione all'hub del contenuto di Microsoft Sentinel.
I connettori creati con 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.
Con il plug-in di output Logstash di Microsoft Sentinel, è possibile usare qualsiasi plug-in di input e filtro Logstash e configurare Microsoft Sentinel come output per una pipeline Logstash. Logstash ha una vasta libreria di plug-in che consentono l'input da varie 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:
Usare App per la logica di Azure per creare un connettore personalizzato serverless per Microsoft Sentinel.
Nota
Anche se la creazione di connettori serverless con App per la logica può risultare utile, l'uso di App per la logica per i connettori potrebbe essere costoso per volumi elevati di dati.
È consigliabile usare questo metodo solo per origini dati a basso volume o per arricchire i caricamenti dei dati.
Usare uno dei trigger seguenti per avviare App per la logica:
I connettori personalizzati per le API REST, i server SQL e i file system supportano anche il recupero di dati da origini dati locali. Per altre informazioni, vedere la documentazione Installare il gateway dati locale.
Preparare le informazioni da recuperare.
Ad esempio, usare l'azione di analisi JSON per accedere alle proprietà nel contenuto JSON, per avere la possibilità di selezionare tali proprietà dall'elenco di contenuto dinamico quando si specificano gli input per App per la logica.
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 più programmazione, offre anche maggiore flessibilità.
Per altre informazioni, vedere gli articoli seguenti:
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 sfruttare i vantaggi dei dati raccolti con il connettore personalizzato, sviluppare parser ASIM (Advanced Security Information Model) per lavorare con 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 si è usato Logstash, usare il plug-in di filtro Grok per analizzare i dati.
Se si è usata una funzione di Azure, analizzare i dati con il codice.
Sarà comunque necessario implementare i 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: