Natuurlijk! Hier is een stapsgewijze aanpak om een SIEM-strategie te ontwikkelen die zich richt op gedragsanalyse van gebruikers en entiteiten (UEBA) voor het vroegtijdig detecteren van insider threats en afwijkend gedrag, met Splunk als basisplatform: 1. Doelstellingen en scope definiëren - Bepaal de belangrijkste risico’s, zoals insider threats en afwijkend gedrag. - Stel meetbare doelstellingen vast, bijvoorbeeld het verminderen van valse positieven of het versnellen van detectietijden. 2. Data verzamelen en integreren - Verzamel logs van Active Directory (gebruikersauthenticatie, groepswijzigingen, accountactiviteit). - Verzamel VPN logs (verbindingstijden, IP-adressen, geografische locaties). - Zorg dat deze data correct worden geïndexeerd in Splunk en dat de gegevens actueel zijn. 3. Baseline gedrag vaststellen - Analyseer historische data om normaal gebruikersgedrag te identificeren: - Inlogtijden en -frequenties - Aanvragen en toegang tot systemen - Veranderingen in gebruikersrechten - Identificeer patronen en variaties die als normaal kunnen worden beschouwd. 4. Gedragsanalyses en anomaliedetectie implementeren - Gebruik Splunk’s machine learning toolkits (zoals Splunk Machine Learning Toolkit) om modellen te trainen die afwijkingen detecteren. - Ontwikkel regels en dashboards voor het monitoren van: - Ongebruikelijke inlogtijden of -locaties - Pogingen tot toegang buiten normale werktijden - Veranderingen in gebruikersrechten zonder goedkeuring - Abnormale activiteitspatronen (bijvoorbeeld grote data-downloads) 5. UEBA-methodologie integreren - Implementeer een UEBA-omgeving binnen Splunk door: - Gebruikersprofielen te bouwen op basis van historische data - Anomalieën te markeren die afwijken van het profiel - Gebruik algoritmes zoals clustering en probabilistische modellen om afwijkingen te identificeren. 6. Alerting en incidentrespons - Stel automatische alerts in bij detectie van afwijkingen. - Prioriteer incidenten op basis van risicobeoordeling. - Ontwikkel procedures voor snelle reactie op insider threats. 7. Continue verfijning en feedback - Evalueer regelmatig de effectiviteit van de detectie. - Pas modellen en regels aan op basis van nieuwe inzichten. - Betrek security teams voor feedback en verbetering. 8. Training en awareness - Zorg dat het security team getraind is in het interpreteren van gedragsanalyses. - Informeer gebruikers over het belang van veilige en conforme gedragingen. Door deze stappen te volgen, bouw je een proactieve SIEM-strategie die gericht is op het vroegtijdig signaleren van insider threats door gedragsanalyse. Het gebruik van Splunk’s uitgebreide functionaliteiten voor data-analyse en machine learning zal hierbij cruciaal zijn.

Hierbij een stapsgewijze UEBA-strategie voor Splunk om insider threats te detecteren via gedragsanalyse: ### 1. Fundament Bouwen: Data-Integratie en Normalisatie **Actiepunten:** - Configureer Splunk Forwarders om real-time te collecteren: - **Active Directory logs** (bijv. 4624/4625 inlogpogingen, 4732 groepslidmaatschap wijzigingen) - **VPN logs** (gebruikersconnecties, tijdstippen, locaties) - Normaliseer data met de Splunk Common Information Model (CIM) voor consistente analyse ### 2. Basisgedragsprofielen Opstellen **Focusgebieden voor inloggedrag:** - **Tijdsanalyse:** - Baseline per gebruiker: normale inlogtijden/dagen - Alarm bij afwijkingen (bijv. nachtelijke toegang zonder historie) - **Locatiepatronen:** - Combineer VPN-locaties met AD-inlogpogingen - Signaleer ongebruikelijke geolocaties (bijv. simultane inlog vanuit twee landen) - **Apparaat- en applicatiegebruik:** - Track eerste gebruik nieuwe devices/toepassingen ### 3. Risico-scoring Implementeren **Splunk Enterprise Security Risk Framework:** - Wijs risicowaarden toe aan afwijkende gedragingen: - +10 risicopunten: Inlog buiten kantoortijden - +20 risicopunten: VPN-toegang vanaf high-risk land - +30 risicopunten: Poging tot toegang gedelegeerde accounts - Aggregeer scores per gebruiker/entiteit voor prioritering ### 4. Use Cases voor Insider Threats **Specifieke detectieregels:** ```splunk # Voorbeeldquery: Detecteer 'Hopping' tussen afdelingen index=ad_logs event_id=4624 | transaction user_id startswith=(department="Finance") endswith=(department="HR") | where duration < 3600 ``` **Kritieke scenario's:** - **Data-exfiltratiepogingen:** Ongebruikelijke bulkdownloads na urelang inactiviteit - **Privilege-escalatie:** Wijzigingen in groepslidmaatschappen buiten change windows - **Account-misbruik:** Gelijktijdige inlogs vanaf meerdere locaties ### 5. Implementatiefasen **Fase 1 (Dagen 1-30):** - Configureer data-onboarding en kwaliteitscontroles - Bouw baseline van 30 dagen normaal gedrag per gebruiker **Fase 2 (Dagen 31-60):** - Implementeer eenvoudige afwijkingsdetectie (bijv. after-hours toegang) - Test false-positive ratio met security team **Fase 3 (Dag 61+):** - Voeg machine learning-algoritmen toe (Splunk ML Toolkit) - Automatiseer response workflows via Splunk SOAR ### 6. Operationele Processen - **Triagematrix:** Definieer escalatiepaden per risicoscore - **Feedbackloop:** Gebruik false positives om baselines continu te verbeteren - **Documentatie:** Onderhoud playbooks voor top-10 insider threat-scenario's ### Technische Vereisten - Splunk Enterprise Security-app voor risk-based monitoring - Minimaal 30GB/dag licentie voor historische analyse - Dedicated search heads voor UEBA-workloads ### Successriteria - Binnen 90 dagen: Detectie van 3+ echte insider incidents - False positive ratio <15% na 6 maanden - Gemiddelde response tijd <45 minuten voor high-risk alerts Start met een pilotgroep van 50 hoog-risico gebruikers (bijv. administrators) voor gedetailleerde monitoring, breid daarna gefaseerd uit.