Was ist eine Protokollanalyse?
Bei der Protokollanalyse werden Protokolle überprüft und ausgewertet, um Einblick in Performance und Zustand von IT-Infrastrukturen und Anwendungsstacks zu erhalten. Diese Protokolle werden von Netzwerken, Betriebssystemen, Anwendungen, Servern sowie anderen Hardware- und Softwarekomponenten erzeugt.
Protokolle enthalten in der Regel zeitreihenbasierte Daten, die entweder in Echtzeit mithilfe von Protokollsammlern gestreamt oder zur späteren Überprüfung gespeichert werden. Protokollanalysen geben Aufschluss über die System-Performance und weisen auf mögliche Probleme wie Sicherheitsverletzungen oder drohende Hardwareausfälle hin.

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Welche Vorteile bietet die Protokollanalyse?
- Compliance: Viele Regierungsstellen oder Aufsichtsbehörden verlangen von Unternehmen einen Nachweis ihrer Compliance mit den unzähligen Vorschriften, die nahezu alle Organisationen betreffen. Durch die Analyse von Protokolldateien weisen Unternehmen nach, dass sie HIPAA-, PCI-, DSGVO- oder andere Vorschriften tatsächlich erfüllen.
- Sicherheitsverbesserungen: Mit zunehmend organisierter Cyberkriminalität steigt auch der Bedarf an stärkeren Gegenmaßnahmen. Die Analyse von Ereignisprotokollen umfasst leistungsstarke Tools für proaktive Maßnahmen und unterstützt nachträgliche forensische Untersuchungen, falls Sicherheitsverletzungen oder Datenverluste auftreten. Protokollanalysen machen sich Daten aus der Netzwerküberwachung zunutze, um nicht autorisierte Zugriffsversuche aufzudecken und sicherzustellen, dass Sicherheitsprozesse und Firewalls optimal konfiguriert sind.
- Effizienz: Protokollanalyse-Frameworks tragen zu einer verbesserten Effizienz im gesamten Unternehmen bei. Für die IT-Ressourcen einzelner Abteilungen steht ein gemeinsames Protokoll-Repository zur Verfügung und durch die Analyse von Protokolldaten sind Unternehmen in der Lage, Fehler oder Trends in sämtlichen Geschäftsbereichen und Abteilungen zu erkennen und somit schnelle Remediation-Prozesse einzuleiten.
- Hochverfügbarkeit: Dank Protokollanalysedaten können Sie rechtzeitig Maßnahmen ergreifen, bevor Probleme zu Ausfallzeiten führen. Dadurch wiederum erreichen Unternehmen ihre Business-Ziele und IT-Organisationen halten ihre Vorgaben hinsichtlich der Betriebszeit von Services ein.
- Vermeiden von Over- oder Underprovisioning: Unternehmen müssen sich für Bedarfsspitzen rüsten. Mithilfe von Protokollanalysen ermitteln sie, ob ausreichend CPU- und Arbeitsspeicherressourcen, Festplattenkapazität und Netzwerkbandbreite vorhanden sind, um aktuellen Anforderungen und prognostizierten Trends zu entsprechen. Durch Overprovisioning wird wertvolles IT-Budget verschwendet und Underprovisioning führt womöglich zu Serviceausfällen, wenn Unternehmen entweder zusätzliche Ressourcen kaufen oder Cloud-Ressourcen nutzen müssen, um den schwankenden Bedarf zu decken.
- Effektivität von Vertrieb und Marketing: Bei der Protokollanalyse werden Kennzahlen wie Datenverkehrsvolumen und die von Kunden besuchten Seiten erfasst. So können Vertriebs- und Marketingexperten nachvollziehen, welche Programme effektiv sind und wo sie etwas ändern müssen. Datenverkehrsmuster unterstützen Unternehmen außerdem bei der Umgestaltung von Websites, sodass Anwender einfacher zu den am häufigsten verwendeten Informationen gelangen.
Warum ist die Protokollanalyse so wichtig?
Die Protokollanalyse bietet Einblick in Anwendungs-Performance und -zustand und unterstützt sowohl Operations- als auch Entwicklungsteams dabei, Performance-Probleme in Geschäftsprozessen zu erkennen und zu beheben.
Protokollanalysen erfüllen viele wichtige Funktionen, darunter:
- Compliance mit Governance-Vorgaben, regulatorischen Auflagen und internen Richtlinien
- Nachverfolgen von Sicherheitsverletzungen und Datenexfiltrationen, um verantwortliche Personen zu ermitteln und Maßnahmen zum Beheben von Sicherheitsverletzungen zu ergreifen
- Unterstützung bei Diagnose und Fehlerbehebung im gesamten Stack
- Erfassen von Anomalien im Anwenderverhalten, um bösartige Absichten oder kompromittierte Systeme zu erkennen
- Hilfestellung bei der forensischen Untersuchung von Malware-Angriffen, Exfiltrationen oder Mitarbeiterdiebstahl
Bei einigen Aufsichtsbehörden ist die Analyse von Protokolldateien Pflicht, damit entsprechende Auflagen erfüllt sind. Jedes Unternehmen, das seinen Cybersecurity-Status verbessern möchte, benötigt zudem Fachwissen im Bereich Protokollanalyse, um Cyberbedrohungen aller Art aufzudecken und zu beseitigen. Protokollanalysen tragen zur Einhaltung einiger regulatorischer Auflagen bei, z. B. ISO/IEC 27002:2013 (Leitfaden für IT-Sicherheit), PCI DSS v3.1 (Datenschutz für Kreditkarten- und andere Finanzdaten) und NIST 800-137 (kontinuierliche Überwachung für IT-Abteilungen in Bundesbehörden).
Wie werden Protokollanalysen durchgeführt?
Protokolle sind zeitreihenbasierte Aufzeichnungen von Aktionen und Aktivitäten, die von Anwendungen, Netzwerken, Geräten (einschließlich programmierbarer und IoT-Geräte) sowie Betriebssystemen erzeugt werden. Sie werden üblicherweise in Dateien, Datenbanken oder dedizierten Anwendungen (Protokollsammler) für Protokollanalysen in Echtzeit gespeichert.
Die Aufgabe von Protokollanalysten besteht darin, sämtliche Protokolldaten und -meldungen kontextbezogen auszuwerten. Dazu müssen Protokolldaten normalisiert werden, um eine einheitliche Terminologie sicherzustellen. Dies beugt potenziellen Verwirrungen vor, wenn beispielsweise eine Funktion „normal“ und eine andere Funktion „grün“ signalisiert, obwohl beide darauf hindeuten, dass keine Aktion erforderlich ist.
Generell werden Protokolldaten für Protokollanalyseprogramme erfasst, bereinigt, strukturiert oder normalisiert und dann Experten zu Analysezwecken bereitgestellt, um Muster zu erkennen oder Anomalien wie Cyberangriffe oder Datenexfiltrationen aufzudecken. Im Allgemeinen umfasst die Analyse von Protokolldateien folgende Schritte:
- Datenerfassung: Daten aus Hardware- und Softwareuntersuchungen werden in einer zentralen Datenbank erfasst.
- Datenindexierung: Daten aus sämtlichen Quellen werden zentralisiert und indiziert, um die Durchsuchbarkeit zu verbessern und IT-Experten dabei zu unterstützen, Probleme oder Muster schneller zu erkennen.
- Analyse: Protokollanalysetools, einschließlich Normalisierung, Mustererkennung, Korrelation und Tagging, werden entweder automatisch mit ML-Tools oder bei Bedarf manuell ausgeführt.
- Überwachung: Eine autonome Plattform für Protokollanalysen in Echtzeit erzeugt Warnungen, wenn Anomalien erkannt werden. Diese Art der automatisierten Protokollanalyse bildet die Grundlage für eine möglichst kontinuierliche Überwachung des gesamten IT-Stacks.
- Berichte: Sowohl herkömmliche Berichte als auch Dashboards sind Teil einer Plattform für Protokollanalysen und stellen Kennzahlen entweder in einer Übersicht oder Verlaufsansicht für Stakeholder aus den Bereichen Betrieb, Entwicklung und Management bereit.
Was sind die Best Practices für Protokollanalysen?
Im Folgenden werden einige Komponenten für ein effektives Protokollanalysesystem aufgeführt.
Normalisierung: Durch das Konvertieren verschiedener Protokollelementdaten in ein konsistentes Format können Sie passende Vergleiche anstellen und Daten unabhängig von der Protokollquelle zentral speichern und indizieren.
Mustererkennung: Moderne ML-Tools (maschinelles Lernen) werden eingesetzt, um Muster in Protokolldaten aufzudecken, die auf Anomalien hinweisen könnten. Dazu werden beispielsweise in einer externen Liste verborgene Meldungen verglichen, um zu ermitteln, ob sich in den Mustern eine Bedrohung versteckt. Auf diese Weise werden routinemäßige Protokolleinträge herausgefiltert und Analysen auf die Dateien konzentriert, die auf potenzielle Abweichungen hindeuten.
Tagging und Klassifizierung: Durch Tagging mit Stichwörtern und Klassifizierung nach Typ werden Filter angewendet, die die Suche nach nützlichen Daten beschleunigen. Beispielsweise könnten Sie alle Einträge der Klasse „LINUX“ aussortieren, wenn Sie ein auf Windows-Server ausgerichtetes Virus aufspüren möchten.
Korrelation: Analysten kombinieren Protokolle aus mehreren Quellen, um ein Ereignis zu entschlüsseln, das mit Daten aus nur einem einzigen Protokoll nicht ohne Weiteres erkennbar ist. Dies ist besonders während und nach Cyberangriffen nützlich, wenn die Korrelation zwischen Protokollen von Netzwerkgeräten, Servern, Firewalls und Storage-Systemen auf angriffsrelevante Daten oder Muster hinweist, die aus einem einzigen Protokoll nicht ersichtlich sind.
Künstliche Intelligenz: In moderne Protokollanalysesysteme integrierte Tools für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (KI/ML) können automatisch die Protokolleinträge erkennen, aussortieren und ignorieren, die für die Ermittlung von Anomalien und Sicherheitsverstöße nicht relevant sind. Mit der manchmal auch als „künstliche Ignoranz“ bezeichneten Funktion werden Benachrichtigungen als Teil von Protokollanalysen gesendet, um auf Routineereignisse hinzuweisen, die nicht planmäßig stattgefunden haben.
Strukturiert: Um den größtmöglichen Nutzen zu erzielen, sollten alle Protokolldaten in einem zentralen Repository gespeichert und so strukturiert werden, dass sie für Mensch und Maschine verständlich sind. Dank der Fortschritte bei Protokollanalysetools kann ein Großteil der Aufgaben automatisch erledigt werden. Daher sollten Unternehmen die vollständige Protokollierung über sämtliche Systemkomponenten hinweg üben, um eine möglichst lückenlose Übersicht über Aktivitäten und Anomalien zu erhalten.