Some people, when confronted with a problem, think "I know, I'll use regular expressions." Now they have two problems.
Dieses bekannte Zitat unter Programmierern, oft Jamie Zawinski zugeschrieben, bringt auf humorvolle, aber zutreffende Weise eine Wahrheit auf den Punkt, die auch im Bereich der Cybersecurity-Betriebsabläufe, insbesondere bei der Arbeit mit SIEM-Systemen, schmerzlich relevant ist. Es beschreibt die Verlockung, ein mächtiges, aber potenziell komplexes Werkzeug wie Regular Expressions (RegEx) für eine Aufgabe einzusetzen, bei der die Implementierung und Wartung schnell unübersichtlich werden kann. Im Kontext eines SIEM-Systems, das riesige Mengen an strukturierten, semi-strukturierten und unstrukturierten Logdaten aus den unterschiedlichsten Quellen verarbeiten muss, wird die Erstellung und Verwaltung robuster Parser mittels RegEx oft zu genau diesem "zusätzlichen Problem".
Die manuelle Normalisierung von Events aus vielfältigen und oft nicht nativ unterstützten Datenquellen mittels komplexer RegEx-Regeln ist zeitaufwendig und fehleranfällig. Dies bindet wertvolle Ressourcen bei Sicherheitsteams, die durch den Fachkräftemangel ohnehin schon stark beansprucht sind, und führt zu ineffizienten Betriebsabläufen sowie potenziellen blinden Flecken in der Sicherheitsüberwachung.
Die Normalisierung von Event-Daten aus unterschiedlichsten Quellen ist eine der Kernaufgaben, um in einem SIEM (Security Information and Event Management) den Überblick zu behalten und aussagekräftige Korrelationen erstellen zu können. Doch was passiert, wenn neue, nicht nativ unterstützte Datenquellen integriert werden müssen? Obwohl viele SIEM-Hersteller die Möglichkeit bieten, unbekannte Events durch selbstentwickelte RegEx zu normalisieren, liegt das Problem oft nicht nur in der Komplexität von RegEx selbst, sondern auch an mangelndem Wissen, wenig Übung oder schlichtweg dem falschen Einsatz dieser mächtigen Werkzeuge durch das zuständige Personal. Das Ergebnis: Das Erstellen, Testen und vor allem die Wartung komplexer RegEx-Regelsätze für eine Vielzahl von Logformaten wird schnell zu einer ressourcenbindenden Sisyphusarbeit.
Diese Herausforderung wird zusätzlich verschärft durch den akuten Fachkräftemangel in der Cybersecurity. Sicherheitsteams sind oft überlastet, und die manuelle Pflege und Anpassung unzähliger Parser basierend auf RegEx bindet wertvolle Zeit und Expertise, die für wichtigere Aufgaben wie Bedrohungsanalyse und Incident Response benötigt würde. Nicht unterstützte Datenquellen bleiben so oft unintegriert oder nur unzureichend aufbereitet, was blinde Flecken in der Sicherheitsüberwachung zur Folge hat.
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Hier setzt der vaudebe Normalizer an. Wir verstehen die Komplexität und den Personalaufwand, der mit der manuellen Normalisierung von SIEM Events verbunden ist. Deshalb haben wir eine Lösung entwickelt, die sich genau diesem Problem widmet: Das automatische Parsing und die Normalisierung von Events.
Mit dem vaudebe Normalizer können Sie die Herausforderungen der Datennormalisierung meistern, auch bei einer ständig wachsenden und heterogenen IT-Landschaft mit vielen nicht standardisierten Logformaten. Befreien Sie Ihre Sicherheitsexperten von der Last der manuellen Parser-Entwicklung und -Wartung und ermöglichen Sie ihnen, sich auf das Wesentliche zu konzentrieren: die Sicherheit Ihres Unternehmens.
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