Het ontwerpen van een event-driven architectuur voor beveiligingsmonitoring in een bedrijfsnetwerk vereist een gestructureerde aanpak die snelle detectie en respons mogelijk maakt. Hier is een gedetailleerd voorstel: 1. Architectuuroverzicht - Event-Stream Backbone: Gebruik een schaalbare message broker zoals Apache Kafka of RabbitMQ om alle beveiligingsgerelateerde events te verzamelen en te distribueren. - Event Producers: Applicaties, IoT-apparaten, netwerkapparatuur en authenticatiesystemen (zoals LDAP) sturen beveiligingsevents (bijvoorbeeld inlogpogingen, wachtwoordwijzigingen) naar het event-stream systeem. - Event Consumers: Real-time analysetools, correlatie-engine en SIEM-platforms abonneren zich op relevante streams voor verwerking en opslag. 2. Implementatie van real-time detectie - Event Filtering: Filter op bron, type en ernst van events om alleen relevante gegevens door te sturen. Bijvoorbeeld, focus op mislukte inlogpogingen en wachtwoordwijzigingen. - Event Correlatie: Ontwikkel regels en algoritmes die meerdere events combineren, bijvoorbeeld: - Meerdere mislukte inlogpogingen binnen korte tijd van dezelfde gebruiker of IP-adres (bijvoorbeeld meer dan 5 binnen 1 minuut). - Wachtwoordwijzigingen gevolgd door verdachte activiteiten. - Anomaly Detection: Gebruik machine learning of statistische methoden om afwijkingen te identificeren die niet door eenvoudige regels worden gedekt. 3. Responsetijden - Systeemoptimalisatie: Zorg voor snelle verwerking door gebruik te maken van in-memory processing (bijvoorbeeld Apache Flink of Spark Streaming) zodat detectie binnen 5 seconden plaatsvindt. - Prioritering: Geef hoge prioriteit aan kritieke events zoals mislukte inlogpogingen en onmiddellijk gerelateerde acties. 4. Integraties - SIEM-platform: Stuur relevante en geaggregeerde events naar het SIEM voor centrale rapportage en forensisch onderzoek. - LDAP-server: Koppel direct met LDAP voor verificatie en het ophalen van gebruikersgegevens voor context. - API-Integraties: Voor automatische incident response en notificaties. 5. Aanbevelingen voor filtering, correlatie en schaalbaarheid - Event Filtering: - Stel filters in op basis van bron (bijvoorbeeld specifieke applicaties of apparaten). - Focus op events met hoge prioriteit (bijvoorbeeld failed logins, wachtwoordwijzigingen). - Event Correlatie: - Gebruik rules en machine learning voor het detecteren van complexe incidentpatronen. - Implementeer tijdgebaseerde correlatie om verbanden te leggen tussen gebeurtenissen. - Schaalbaarheid: - Gebruik gedistribueerde systemen zoals Kafka en Spark voor horizontale schaalbaarheid. - Automatiseer provisioning en monitoring van resources. - Implementeer load balancing en redundantie om hoge beschikbaarheid te garanderen. 6. Beveiligings- en privacy-overwegingen - Versleuteling van event streams en gegevensopslag. - Strikte toegangscontrole op het event-systeem en integraties. - Regelmatige audits en compliancecontrole. Door deze aanpak te volgen, creëer je een robuuste, schaalbare en reactieve beveiligingsmonitoringsysteem dat snel en effectief beveiligingsincidenten detecteert en reageert binnen de gestelde responsetijd.

Zeker, hier is een gedetailleerd ontwerp voor een event-driven beveiligingsmonitoringarchitectuur, specifiek afgestemd op jouw vereisten. ### Overzicht van de Event-Driven Beveiligingsarchitectuur Deze architectuur is gebouwd rond het principe van **"Alles is een event"**. Elk beveiligingsrelevant signaal van je applicaties, IoT-apparaten en gebruikers wordt als een gebeurtenis (event) gestreamd, verwerkt, geanalyseerd en indien nodig geëscaleerd. **Kerncomponenten:** 1. **Event Producers (Gebeurtenisbronnen):** * **Applicaties:** Loggen inlogpogingen, wachtwoordwijzigingen en andere auth-events naar een event-broker. * **IoT-apparaten:** Sturen events over verbindingen, ongebruikelijke data-uitzendingen of statuswijzigingen. * **Netwerkapparaten:** Routers, firewalls en switches kunnen events streamen over verdacht verkeer of policy-overtredingen. * **LDAP-server:** Fungeert niet alleen als authorisatiedienst, maar wordt ook geconfigureerd om wijzigingen (geslaagde/mislukte binds, wachtwoordwijzigingen) als events te loggen. 2. **Event Broker (het centrale zenuwstelsel):** * **Aanbeveling:** **Apache Kafka** of **Confluent Platform**. Deze zijn bij uitstek geschikt voor real-time datastromen met hoge throughput en lage latentie. * **Functie:** Verzamelt alle events van alle producers in verschillende "topics" (bijv. `login-attempts`, `password-changes`, `iot-device-events`). Het biedt duurzaamheid, schaalbaarheid en garandeert de levering van events. 3. **Stream Processing Engine (de hersenen):** * **Aanbeveling:** **Apache Flink** of **Kafka Streams/ksqlDB**. Deze engines kunnen continu de event-streams verwerken en analyseren. * **Functie:** Voert de kernlogica uit: filtering, correlatie en detectie van patronen die op een incident wijzen. 4. **Event Sinks (Bestemmingen):** * **SIEM-platform (bijv. Splunk, Elastic SIEM, ArcSight):** Ontvangt de verwerkte en gecorreleerde alerts voor centrale opslag, verdere analyse en rapportage. * **Alerting Systeem (bijv. PagerDuty, OpsGenie, een intern dashboard):** Genereert real-time meldingen (e-mail, SMS, push) voor kritieke incidenten. * **Case Management Systeem:** Creëert automatisch tickets voor het beveiligingsteam. --- ### Implementatie van Real-time Detectie via Event Streams 1. **Event Ingestie:** * Alle bronnen (apps, IoT, LDAP) sturen hun logboekentries gestandaardiseerd (bijv. in JSON-formaat) naar de Kafka-broker. Gebruik lichtgewicht clients (Kafka Producers) om dit efficiënt te doen. 2. **Stream Processing Pipeline:** * De processing engine (bijv. Flink) abonneert zich op de relevante Kafka-topics. * Hier worden de volgende cruciale stappen uitgevoerd: ### Aanbevelingen voor Filtering, Correlatie en Schaalbaarheid #### 1. Event Filtering Het doel is ruis te verminderen en alleen de potentieel relevante events door te sturen naar de dure correlatiemotor. * **Regel-gebaseerd Filteren in de Stream:** * Filter direct `mislukte inlogpogingen` met een specifieke foutcode (bijv. "verkeerd wachtwoord"). * Filter `wachtwoordwijzigingen` die niet van het self-service portaal komen. * Filter IoT-events die buiten een gedefinieerd "normaal" gedragspatroon vallen (bijv. data-uitzending op een ongebruikelijk tijdstip). * **Implementatie:** Dit kan eenvoudig met een `WHERE`-clausule in **ksqlDB** of een `filter()`-operatie in **Flink**. #### 2. Correlatie van Gebeurtenissen Dit is de kern van je detectie. Je zoekt naar patronen die afzonderlijke events betekenisvol verbinden. * **Voorbeeld 1: Brute Force Aanval Detectie** ```sql -- Pseudocode met ksqlDB CREATE TABLE failed_logins_per_user AS SELECT user_id, COUNT(*) AS failed_attempts FROM login_attempts_stream WHERE success = false WINDOW TUMBLING (SIZE 5 MINUTES) GROUP BY user_id HAVING COUNT(*) > 10; -- Drempelwaarde van 10 mislukte pogingen ``` Elke keer dat deze query een resultaat oplevert, wordt er een "BruteForceAttempt" alert-event gegenereerd. * **Voorbeeld 2: Accountovername (Account Takeover)** * **Correlatieregel:** Een `geslaagde inlogpoging` van gebruiker A, gevolgd binnen 2 minuten door een `wachtwoordwijziging` van gebruiker A, maar vanaf een ander IP-adres en/of een ander geografisch gebied. * **Implementatie:** Dit vereist **stateful processing** (bijv. met Flink). De engine houdt de laatste geslaagde login van elke gebruiker bij en vergelijkt deze met binnenkomende wachtwoordwijzigings-events. * **Voorbeeld 3: Verdachte IoT-activiteit** * **Correlatieregel:** Een IoT-sensor begint data te streamen naar een extern IP-adres, gevolgd door een `mislukte inlogpoging` op een beheerapplicatie vanaf datzelfde externe IP-adres. #### 3. Schaalbaarheid van het Beveiligingssysteem * **Event Broker (Kafka):** Schaal **horizontaal** door meer brokers (servers) aan je cluster toe te voegen. Kafka partitioneert topics automatisch, waardoor je de verwerkingsload over meerdere machines kunt verdelen. * **Stream Processor (Flink):** Ook Flink is ontworpen voor horizontale schaalbaarheid. Je kunt een Flink-cluster uitvoeren op meerdere taskmanagers. De parallelle verwerking van verschillende Kafka-partities garandeert hoge throughput. * **Microservices voor Detectie:** Implementeer verschillende stream processing jobs voor verschillende soorten detecties (bijv. één job voor brute force, één voor account takeover). Deze kunnen onafhankelijk worden geschaald op basis van hun individuele load. * **Elastisch Ontwerp:** Draai je architectuur in de cloud (AWS MSK, Confluent Cloud) of gebruik een orchestrator zoals Kubernetes. Dit stelt je in staat om automatisch te schalen op basis van event-throughput (bijv. meer Flink taskmanagers starten wanneer de Kafka-lag toeneemt). --- ### Dataflow voor een Beveiligingsincident (Voorbeeld: Brute Force) 1. **Event Generatie:** Een gebruiker faalt 11 keer in 4 minuten in te loggen op een applicatie. 2. **Publicatie:** De applicatie publiceert 11 `login_attempt` events naar het Kafka-topic `login-attempts`. 3. **Verwerking:** De Flink-job leest dit topic, filtert op `success=false`, en telt de pogingen per gebruiker in een venster van 5 minuten. 4. **Detectie:** Na de 11e mislukte poging wordt de drempel van 10 overschreden. Flink produceert een nieuw `security_alert` event naar een `alerts` topic. 5. **Actie:** * De **SIEM-connector** leest de alert en indexeert deze in het SIEM voor forensisch onderzoek. * De **Alerting Service** leest dezelfde alert en verstuurt onmiddellijk een pushmelding naar het beveiligingsteam (**< 5 seconden**). * (Optioneel) Een andere service kan het bron-IP-adres tijdelijk blokkeren op de firewall. ### Integratie met Externe Systemen * **SIEM-platform:** Gebruik de bestaande Kafka-connectors voor Splunk of Elasticsearch, of schrijf een eenvoudige consumer die alerts via HTTP(S) naar de SIEM-API stuurt. * **LDAP-server:** Configureer je LDAP-server (bijv. Active Directory) om auditlogs naar een syslog-server te sturen. Vervolgens kan een lightweight agent (bijv. Filebeat) deze logs ophalen en naar het juiste Kafka-topic sturen. Dit ontwerp biedt een robuuste, schaalbare en extreem snelle basis voor je beveiligingsmonitoring, die perfect aansluit bij je vereisten voor real-time detectie en integratie.