АННОТАЦИЯ 3
Перечень условных обозначений, символов, сокращений, терминов 3
Введение 4
1 Введение в предметную область 6
1.1 Процесс обработки событий 7
1.2 Акторы процессов SOC 11
2 Анализ процесса настройки сбора логов 12
2.1 Описание типового процесса настройки 12
2.2 Нетиповые процессы настройки 16
2.3 Оценка существующего процесса настройки сбора логов 17
2.4 Выводы по анализу 19
3 Изменения во взаимодействии с Kafka 20
3.1 Использование привилегированной сервисной учетной записи 21
3.2 Миграция в Kafka as a Service 22
3.3 Вывод 24
4 Изменение процесса конфигурации балансировщиков 26
4.1 Варианты решения проблемы 27
5 Проектирование автоматизации 29
5.1 Единый «источник правды» 29
5.2 Организация пайплайна автоматизации 32
5.3 Оптимизация процесса выбора свободного порта для сетевых коллекторов 34
5.4 Описание выбранных инструментов 36
6 Реализация автоматизации 38
6.1 Структура Git-репозитория 38
6.2 Алгоритм применения изменений 40
6.3 Предоставление данных о развернутом экземпляре заинтересованным лицам 47
6.4 Итоговый процесс 48
Заключение 49
Список использованных источников и литературы 50
Security Operations Center (SOC) - специализированное подразделение, обеспечивающее круглосуточный мониторинг и реагирование на инциденты информационной безопасности (ИБ) [4]. Работа SOC основана на анализе данных, поступающих от разнообразных компонентов контролируемых информационных систем. Каждую фиксируемую запись о значимом событии SOC рассматривает как лог (событие). Лог представляет собой краткую структурированную запись, содержащую временную метку, идентификатор источника и описание действия (например, аутентификация пользователя, возникновение ошибки или установление сетевого соединения). Анализ таких записей позволяет выявлять отклонения в поведении систем и потенциальные инциденты ИБ.
Централизованный прием, хранение и обработка логов выполняются системой управления событиями и информацией безопасности (Security Information and Event Management, SIEM). Помимо агрегации данных SIEM осуществляет их обогащение сведениями из внешних источников и корреляционный анализ, формируя сложные цепочки взаимосвязанных событий, указывающих на инциденты.
При нагрузках, достигающих сотен тысяч событий в секунду, в архитектуре SIEM используется промежуточная шина сообщений; в данной инфраструктуре эту функцию выполняет распределенная платформа Apache Kafka. Kafka обеспечивает балансировку потоков между компонентами, временное хранение сообщений, высокую отказоустойчивость и горизонтальное масштабирование, позволяя обрабатывать данные асинхронно с минимальными задержками [5].
Ряд устаревших или специализированных источников логов не поддерживает прямую передачу данных в Kafka. Для обеспечения совместимости применяется промежуточный сервис - коллектор. Коллектор принимает логи по доступным источнику протоколам и перенаправляет их в Kafka без изменения содержимого сообщения, сохраняя целостность данных и снижая трудоемкость интеграции.
Быстрый рост инфраструктуры привел к регулярному появлению новых источников (один-два ежемесячно); их общее количество уже исчисляется десятками. Анализ текущего состояния выявил две основные проблемы.
1. Подготовка нового коллектора занимает до двух рабочих дней; в течение этого времени инженер должен контролировать процесс, что не позволяет ему решать другие задачи.
2. Учет подключенных источников ведется вручную и выполняется параллельно настройке приема событий.
Указанные трудности обусловлены недостаточной автоматизацией существующих процедур. Цель работы - разработать и внедрить автоматизированный процесс подключения источников логов, включающий развертывание и конфигурирование коллекторов и сопутствующих компонентов.
Для достижения этой цели в работе необходимо решить следующие задачи.
1. Проанализировать существующий процесс развертывания коллекторов; выявить операции, подлежащие автоматизации.
2. Спроектировать и разработать инструменты автоматизации, которые позволят исключить или минимизировать ручные операции
3. Внедрить разработанное решение в инфраструктуру SOC и провести оценку его эффективности.
В рамках данной работы была выполнена задача автоматизации процесса лог- менеджмента. Проведенный анализ существующего процесса настройки приема логов выявил ключевые недостатки, включая высокие временные затраты, значительную долю ручных операций, нарушение принципа наименьших привилегий и зависимость от согласований с внешними командами. Эти проблемы снижали эффективность работы SOC и создавали риски для безопасности и масштабируемости системы.
Для устранения выявленных недостатков был спроектирован и реализован целевой процесс, основанный на централизованном управлении конфигурациями через Git- репозиторий и автоматизации ключевых операций с использованием CI/CD-пайплайнов. Разработанное решение включает автоматизацию создания топиков и учетных записей, настройки коллекторов, а также предварительную конфигурацию балансировщиков, что позволило сократить время настройки нового источника логов до 2-3 часов.
Внедрение решения обеспечило выполнение функциональных и нефункциональных требований, включая повышение безопасности за счет соблюдения принципа наименьших привилегий, улучшение масштабируемости и отказоустойчивости системы, а также совместимость с существующей инфраструктурой SOC. Реализация мониторинга и предоставление информации заинтересованным лицам через дашборд дополнительно повысили прозрачность и управляемость процесса.
Сравнение прежнего и обновленного процессов показало значительное сокращение временных затрат и устранение большинства качественных недостатков, таких как ручные операции и зависимости от внешних команд. Разработанное решение создает основу для дальнейшего развития подсистемы сбора логов SOC, обеспечивая ее адаптивность к росту числа источников и повышению сложности инфраструктуры.
В перспективе возможно дальнейшее совершенствование процесса за счет автоматизации верификации парсеров, интеграции с системами мониторинга для более глубокого анализа метрик и разработки механизмов автоматического удаления неактуальных сущностей, что позволит минимизировать технический долг и повысить общую эффективность работы SOC.
