Natuurlijk, hier is een voorstel voor het ontwikkelen van een SIEM-strategie gericht op het detecteren van zero-day aanvallen en onbekende bedreigingen met Splunk: 1. Versterken van Anomaly Detection en Machine Learning - Implementeer geavanceerde anomaly detection modules binnen Splunk, zoals Splunk User Behavior Analytics (UBA) of integraties met machine learning tools. - Gebruik machine learning algoritmen om normaal gedrag te modelleren en afwijkingen te identificeren die mogelijk op zero-day aanvallen wijzen. - Regelmatig trainen en bijstellen van modellen op basis van nieuwe gegevens en bedreigingsinformatie. 2. Integratie van Threat Intelligence Feeds - Voeg real-time threat intelligence feeds toe aan Splunk om bekende aanvalsmethoden, IP-adressen, domeinen en malware te detecteren. - Gebruik deze feeds om verdachte activiteiten af te stemmen en patronen te identificeren die mogelijk verband houden met onbekende bedreigingen. 3. Focus op Detectie van Exploit-Kits en Malicious Behavior - Ontwikkel detectieregels die zich richten op patronen van exploit-kits of verdachte activiteiten, zoals ongebruikelijke poortgebruik, onverwachte bestandstoegang of afwijkingen in netwerkverkeer. - Monitor op gedrag dat typisch is voor exploitatie, zoals onverwachte code-uitvoering of privilege-escalatie. 4. Behavior-based Detection en Contextual Analysis - Combineer netwerk- en endpointgegevens om gedrag te analyseren en patronen te identificeren die niet door signature-based systemen worden gedekt. - Ontwikkel contextuele regels die bijvoorbeeld afwijkingen in gebruikersactiviteiten, processen of netwerkverkeer signaleren. 5. Threat Hunting en Handmatige Analyse - Implementeer een proactieve threat hunting aanpak, waarbij security analisten actief zoeken naar indicators van onbekende bedreigingen. - Gebruik Splunk's zoekmogelijkheden om verdachte patronen te identificeren en verder te onderzoeken. 6. Continuous Monitoring en Feedback Loop - Zorg voor voortdurende monitoring van de detectieprestaties en pas regels en modellen aan op basis van nieuwe inzichten. - Verzamel feedback van security teams over false positives en false negatives en optimaliseer de detectieprocedures. 7. Opleiding en Bewustwording - Train security teams in het herkennen van zero-day aanvallen en het gebruik van anomaly detection tools. - Stimuleer een cultuur van voortdurende verbetering en kennisdeling. Door deze strategie te implementeren, versterk je je capaciteiten om onbekende en zero-day bedreigingen te detecteren en te reageren, ondanks de uitdagingen die je momenteel ondervindt met traditionele signature-based detectie.

Beste collega, Hierbij een uitgebreide SIEM-strategie specifiek gericht op het detecteren van zero-day aanvallen en onbekende bedreigingen binnen uw Splunk-omgeving. Gezien uw huidige methoden en uitdagingen, ligt de focus op het versterken van gedragsanalyse en het opzetten van een proactieve detectie-capaciteit. ### 1. Uitbreiding van Detectiemethoden: Van Signatuur naar Gedrag **a. Versterking van Anomaliedetectie:** * **Gebruik van Machine Learning (ML) Toolkits:** Splunk heeft ingebouwde ML-toolkits (Machine Learning Toolkit - MLTK) en AI-oplossingen (bijv. Splunk ES Content Updates). Richt u niet alleen op algemene afwijkingen, maar train specifieke ML-modellen op uw eigen data. * **Focusgebieden:** * **Gebruikersgedrag (UEBA - User and Entity Behavior Analytics):** Baseerlijnen opbouwen voor normaal gedrag per gebruiker (bijv. inlogtijden, toegangspatronen, volume data-access). Afwijkingen (bijv. inloggen buiten kantoortijden, toegang tot ongebruikelijke systemen) zijn sterke indicatoren voor een compromittering, ongeacht de gebruikte exploit. * **Endpoint Gedrag:** Analyseer processen op endpoints. Zoek naar afwijkingen zoals: * Ongebruikelijke ouder-kind procesrelaties (bijv. `winword.exe` die `powershell.exe` start). * Processen die communiceren met verdachte externe IP-adressen. * Ongebruikelijke volumes of soorten netwerkverkeer vanaf een host. * **Netwerkverkeer:** Analyseer netwerkstromen (NetFlow, IPFIX) op afwijkingen in communicatiepatronen, bestemmingen en volume tussen interne hosts en naar het internet. **b. Implementatie van Indicator of Attack (IoA) en Tactiek, Techniek & Procedure (TTP) Gebaseerde Detectie:** Zero-day exploits gebruiken vaak bekende *tactieken* (bijv. lateral movement, privilege escalation), zelfs als de *techniek* nieuw is. Richt uw detecties hierop. * **Gebruik MITRE ATT&CK Framework:** Map uw detectieregels expliciet naar technieken in het MITRE ATT&CK framework. * **Voorbeelden van TTP-gerichte zoekopdrachten in Splunk:** * **Lateral Movement:** Detecteer het gebruik van tools zoals PsExec, WMI of RDP tussen interne systemen, vooral tussen niet-beheerde werkstations. * **Privilege Escalation:** Zoek naar verdachte token manipulatie of滥用 van toegangstokens (bijv. via `whoami /priv` wijzigingen in logs). * **Defense Evasion:** Detecteer het uitschakelen van loggingdiensten (bijv. Windows Event Log service) of security software via systeemlogs. * **Command and Control (C2):** Identificeer beaconing-gedrag (periodieke, kleine verbindingen) naar externe domeinen/IP's met behulp van statistische afwijkingsdetectie op netwerklogs. ### 2. Optimalisatie van Data-inname en -kwaliteit De effectiviteit van bovenstaande methoden staat of valt met de kwaliteit en reikwijdte van uw data. * **Uitbreiding Data Feeds:** * **Endpoint Detection and Response (EDR) Data:** Integreer gedetailleerde EDR-logboeken. Dit is cruciaal voor gedetailleerde procesanalyse en is vaak de eerste plaats waar zero-day malware wordt gesignaleerd. * **DNS-Query Logs:** Essentieel voor het detecteren van domein generatie algoritmes (DGA) en communicatie met malafide C2-servers. * **Proxylogs (HTTP/HTTPS):** Analyseer HTTP-headers, User-Agent strings en URI-patronen op afwijkingen. * **Volledige Packet Capture (Optioneel, maar krachtig):** Overweeg tools zoals Zeek (voorheen Bro) of Moloch om diepgaande netwerkanalyse mogelijk te maken voor forensische doeleinden na een alert. * **Data Normalisatie en Verrijking:** Gebruik Splunk's CIM (Common Information Model) om data consistent te maken. Verrijk logs automatisch met threat intelligence over IP-adressen, domeinen en hashes (zie punt 3). ### 3. Integratie van Threat Intelligence Signature-based detectie faalt bij zero-days, maar threat intelligence kan context bieden voor gedragsafwijkingen. * **Integreer Meerdere Intelligence Feeds:** Sluit niet alleen commerciële feeds aan, maar ook open-source feeds (bijv. AlienVault OTX, MISP instances). Zoek naar feeds die zich richten op TTP's en IoA's, niet alleen op IoC's (Indicators of Compromise). * **Automatiseerde Verrijking:** Configureer Splunk om alle gedetecteerde externe IP-adressen, domeinen en bestandshashes automatisch te controleren tegen uw threat intelligence-feeds. Dit geeft direct context bij een anomaly. ### 4. Implementatie van een Gelaagde Alerting- en Onderzoeksstrategie * **Risico-Gebaseerde Correlatie:** Correlatieer alerts van verschillende bronnen. Een kleine anomaly in netwerkverkeer gecombineerd met een verdacht proces op een endpoint is een veel sterkere indicator dan een enkele alert. Splunk ES kan hierbij helpen. * **Gebruik van Splunk Dashboards voor Proactieve Jacht (Threat Hunting):** Creëer specifieke dashboards voor hunters. Deze moeten zich richten op: * **PowerShell Usage:** Analyseer PowerShell logs op obfuscatie, het uitvoeren van encoded commands of ongebruikelijke modules. * **Suspicious Scheduled Tasks:** Jacht op nieuw gecreëerde taken voor persistentie. * **Outlier Networks:** Toon hosts die communiceren met landen of ASN's (Autonomous System Numbers) waar uw organisatie normaal gesproken geen zakelijke relatie mee heeft. ### 5. Aanbevolen Stappenplan voor Implementatie 1. **Fase 1: Data Verbetering (Kwartaal 1):** * Evalueer en breid uw logbronnen uit, met name EDR en DNS. * Zorg dat alle kritieke data voldoet aan het CIM. 2. **Fase 2: Basis Anomaliedetectie (Kwartaal 2):** * Implementeer UEBA-basislijnen voor gebruikers. * Stel eenvoudige ML-modellen in voor netwerkverkeersvolume. * Begin met het mappen van bestaande regels naar MITRE ATT&CK. 3. **Fase 3: Geavanceerde Detectie en Jacht (Kwartaal 3):** * Ontwikkel geavanceerde TTP-gerichte detecties (bijv. voor lateral movement). * Bouw threat hunting-dashboards en plan regelmatige jachtsessies. * Optimaliseer threat intelligence-integratie. 4. **Fase 4: Verfijning en Automatisering (Kwartaal 4):** * Verfijn ML-modellen op basis van false positives/negatives. * Automatiseer response-acties via Splunk's SOAR-mogelijkheden (bijv. Phantom) voor hoog-vertrouwen alerts. ### Conclusie De kern van deze strategie is een verschuiving van reactieve signatuurdetectie naar een proactieve, gedragsgerichte aanpak. Door de combinatie van versterkte anomaliedetectie, TTP-gerichte regels, hoogwaardige data en gestructureerde threat hunting, bouwt u een veerkrachtig verdedigingsmechanisme op dat beter is toegerust om de onbekende bedreigingen van morgen te detecteren. Laat het weten als u specifieke onderdelen, zoals SPL-zoekopdrachten (Splunk Processing Language) voor de voorgestelde detecties, verder uitgewerkt wilt zien.