Het ontwerpen van een uitgebreid kader voor het normaliseren en standaardiseren van loggegevens uit verschillende heterogene bronnen is essentieel voor effectieve loganalyse en correlatie. Hieronder volgt een gestructureerd voorstel dat rekening houdt met jouw specifieke logbronnen, formaten, en uitdagingen. **1. Overzicht en doelstellingen** - **Doel**: Uniforme, gestandaardiseerde loggegevens creëren voor betere analyse en correlatie. - **Uitgangspunten**: - Diverse logformaten (syslog, JSON, XML, CSV). - Verschillende tijdstempelformaten en tijdzones. - Ontbrekende gegevens (bijv. gebruikers-ID's). - Uniform outputformaat: CEF, LEEF, of JSON Schema. --- **2. Inrichting van het logverzamelproces** **a. Logverzameling en -invoer** - Centraliseer logs via een logbroker of SIEM-systeem. - Gebruik logforwarders (bijv. rsyslog, Filebeat) om logs naar een centrale verwerking te sturen. **b. Logparser en pre-processing** - Ontwikkel of gebruik bestaande parsers voor elke bron: - **Applicatielogs**: JSON, XML, CSV. - **Firewalllogs**: vaak syslog of specifieke formaten. - **Systeem event logs**: evt. Windows Event Logs (via Winlogbeat). --- **3. Normalisatie en standaardisatie** **a. Identificatie en extractie van velden** - Gebruik format-specifieke parsers om essentiële velden te extraheren: - Tijdstempel - Bron-IP en doel-IP - Gebruikers-ID - Eventtype - Severity - Message **b. Tijdstempelconversie** - Converteer alle tijdstempels naar een uniforme tijdzone (bijv. UTC). - Normaliseer tijdstempelformaten: - Parse verschillende formaten (ISO 8601, epoch, etc.). - Corrigeer voor tijdzoneverschillen. - Gebruik bijvoorbeeld Python's dateutil of Java's DateTime API. **c. Velden standaardiseren** - Converteer velden naar een gestandaardiseerd schema: - Bijvoorbeeld in JSON Schema of CEF/LEEF. - Vul ontbrekende gegevens aan: - Bij ontbreken van gebruikers-ID, probeer te infereren uit andere velden of label ze als 'onbekend'. --- **4. Mapping naar standaard formaten** **a. Keuze tussen CEF, LEEF, of JSON Schema** - **CEF**: - Voorkeur voor compatibiliteit met SIEM-systemen. - Structuur: Header + Extension. - **LEEF**: - Gestructureerd voor Logstash en Elastic. - JSON-achtig formaat. - **JSON Schema**: - Flexibel en uitbreidbaar. **b. Implementatie** - Ontwikkel een mapper die per bron de data omzet naar het gekozen formaat. - Voor CEF/LEEF: - Definieer een mapping van velden. - Voeg standaardvelden toe (bijv. deviceVendor, deviceProduct). --- **5. Omgaan met specifieke uitdagingen** **a. Verschillende tijdstempelformaten en tijdzones** - Implementatie van een tijdstempel-normalisatiemodule: - Detecteer het formaat. - Parseer en converteer naar UTC. - Automatisering via regex en datumparsers. **b. Ontbrekende gebruikers-ID's** - Probeer te infereren: - Uit IP-adressen (bijv. via reverse lookup). - Uit andere velden zoals sessie-ID's. - Indien niet mogelijk, markeer als 'unknown' of 'niet-gedetecteerd'. --- **6. Validatie en kwaliteitscontrole** - Controleer of alle velden correct zijn geconverteerd. - Validatie tegen JSON Schema of specifieke CEF/LEEF-conventies. - Log fouten en inconsistenties voor verder onderzoek. --- **7. Documentatie en onderhoud** - Documenteer mappingregels en conversieprocessen. - Automatiseer de pipeline met CI/CD voor updates. - Bied rapportages over normalisatieproces aan. --- **8. Voorbeeld workflow** 1. **Invoer**: Log uit diverse bronnen. 2. **Parser**: Identificeert format en extracteert velden. 3. **Normalisatie**: - Tijdstempel naar UTC. - Velden naar standaardnamen. - Aanvullen of markeren van ontbrekende data. 4. **Mapping** naar gekozen standaard (bv. CEF). 5. **Output**: Gestandaardiseerde logregels voor verdere analyse. --- **Samenvatting** Door een modulaire aanpak te hanteren waarbij elk type bron en formaat specifiek wordt behandeld en daarna geconverteerd naar een gemeenschappelijk formaat, creëer je een robuust kader dat loggegevens effectief normaliseert en standaardiseert. Belangrijk is continue validatie en documentatie om het proces betrouwbaar en onderhoudbaar te houden. Heeft u nog specifieke wensen of aanvullende informatie nodig?

Zeker, hier is een uitgebreid kader ontworpen om loggegevens van uw heterogene bronnen te normaliseren en te standaardiseren. Dit kader is opgebouwd uit verschillende, goed gedefinieerde lagen om een schaalbare en onderhoudbare oplossing te bieden. ### Uitgebreid Kader voor Log Normalisatie en Standaardisatie **Doelstelling:** Creëren van een uniforme, gestandaardiseerde logstroom vanuit applicatielogs, firewalllogs en systeem event logs (in formaten syslog, JSON, XML, CSV) naar gewenste formaten (CEF, LEEF, JSON Schema) om loganalyse, correlatie en SIEM-integratie significant te verbeteren. **Architectuur in Lagen:** Het proces wordt opgedeeld in opeenvolgende fasen, van inname tot levering. ``` [Logbronnen] -> [Inname & Parsing Laag] -> [Normalisatie & Verrijking Laag] -> [Transformatie & Export Laag] -> [Gestaandaardiseerde Logs (CEF/LEEF/JSON)] ``` --- ### **Laag 1: Inname en Parsing (Data Acquisition & Parsing Layer)** Deze laag is verantwoordelijk voor het veilig ontvangen en interpreteren van de ruwe loggegevens. 1. **Gecentraliseerde Log Collector:** * **Toolkeuze:** Implementeer een centrale log collector zoals **Fluentd**, **Logstash** of **Vector**. Deze tools zijn gebouwd om gegevens van verschillende bronnen en protocollen te consumeren. * **Configuratie per Bron:** * **Syslog:** Configureer de collector als een syslog-server. Definieer aparte poorten voor UDP/TCP ontvangst per bron type indien nodig voor betere organisatie. * **JSON/CSV/XML van Bestanden:** Gebruik `tail`-achtige invoerplugins om bestanden in de gaten te houden. Voor applicaties die via HTTP POST logs sturen, gebruik een `http`-invoerplugin. * **Windows Event Logs:** Gebruik een specifieke plugin (bijv. `winlogbeat` voor de Elastic-stack, of de `windows_eventlog`-invoer in Vector) om deze efficiënt te lezen. 2. **Parsing (Ontleden van Ruwe Logs):** * Dit is de belangrijkste stap om gestructureerde gegevens uit ongestructureerde tekst te halen. * **Voor Syslog (RFC3164/RFC5424):** Gebruik een ingebouwde syslog-parser om de header (tijdstempel, hostname, tag, severity) van het berichtlichaam te scheiden. * **Voor JSON:** De parser is eenvoudig; de loglijn wordt direct omgezet in een intern key-value object. * **Voor CSV:** Definieer de kolomkoppen in de parser-configuratie om velden correct toe te wijzen. * **Voor XML:** Gebruik een XML-parser om de hiërarchische structuur af te vlakken tot een key-value object (bijv. `event.system.eventID` wordt `event_system_eventid`). * **Gebruik van Grok-patronen (in Logstash) of RegEx (in Fluentd/Vector):** Voor niet-gestandaardiseerde berichtlichamen (bijv. custom applicatielogs binnen een syslog-bericht), schrijf je specifieke patroonherkenningsregels (Grok) om velden zoals `src_ip`, `user`, `action` te extraheren. --- ### **Laag 2: Normalisatie en Verrijking (Normalization & Enrichment Layer)** Deze laag lost de specifieke uitdagingen op en zorgt voor consistentie. 1. **Tijdstempel Normalisatie (Uitdaging: Verschillende formaten en tijdzones):** * **Standaardisatie naar UTC:** Zet alle tijdstempels onmiddellijk na het parseren om naar **UTC (Coordinated Universal Time)**. Dit elimineert tijdzone-problemen bij correlatie. * **Parsen en Formatteren:** Gebruik de `date`-filter/plugin in je tool. Je specificeert het `input_format` van de bron (bijv. `MMM dd HH:mm:ss` voor syslog, `ISO8601` voor JSON) en formateert het naar een standaard `output_format` (bijv. `UNIX epoch` of `ISO8601`). * **Standaard Veldnaam:** Sla de genormaliseerde tijd op in een veld met een standaardnaam, zoals `@timestamp`. 2. **Veldnaam Normalisatie:** * Wijzig veldnamen van de bron naar een consistente, interne standaard. * **Voorbeeld mapping:** * `src_ip` -> `sourceAddress` * `dst_ip` -> `destinationAddress` * `user_name`, `login_id` -> `username` (voor verrijking) * `event_id` -> `eventId` * Dit vereenvoudigt de transformatie in de volgende laag. 3. **Verrijking (Uitdaging: Ontbrekende gebruikers-ID's):** * **Statische Lookup Tabellen:** Creëer een CSV-bestand of database-tabel die IP-adressen koppelt aan gebruikersnamen, vooral voor statische assets zoals servers. De log collector kan dit bestand raadplegen om het `username`-veld in te vullen als het ontbreekt. * **DNS Reverse Lookup (Beperkt gebruik):** Kan worden gebruikt om een hostname toe te voegen aan een IP-adres, maar wees voorzichtig vanwege performance-impact. * **CMDB-integratie:** Voor een geavanceerde oplossing, kan de collector een API aanroepen naar een Configuration Management Database (CMDB) om extra context (eigenaar, afdeling, kritikaliteit) aan een asset (IP/hostname) toe te voegen. --- ### **Laag 3: Transformatie en Export (Transformation & Export Layer)** Deze laag zet de genormaliseerde, interne data om naar de gewenste uitvoerformaten. 1. **Transformatie naar Doelschema's:** * **Gemeenschappelijke Gebeurtenisformaat (CEF):** * CEF heeft een vaste structuur: `CEF:Version|Device Vendor|Device Product|Device Version|Signature ID|Name|Severity|Extension`. * Map je genormaliseerde velden naar de CEF-velden. Bijv.: * `sourceAddress` -> `srcIp` * `destinationAddress` -> `dstIp` * `username` -> `suser` * Gebruik de `format`-plugin van je tool om de string in het correcte CEF-formaat samen te stellen. * **Log Event Extended Format (LEEF):** * LEEF is tabelvormiger. Bijv.: `LEEF:2.0|Vendor|Product|Version|EventID|...|srcIp=1.2.3.4 dstIp=5.6.7.8`. * Vergelijkbaar proces als CEF, maar met een andere veldtoewijzing en scheidingstekens. * **JSON Schema:** * Dit is het eenvoudigst. Zorg ervoor dat je genormaliseerde interne object voldoet aan het JSON-schema dat je hebt gedefinieerd (bijv. vereiste velden, datatypes). De tool exporteert het object dan gewoon als een JSON-string. 2. **Routering en Uitvoer:** * Configureer de uitvoerplugins van je collector om de getransformeerde logs naar de juiste bestemming te sturen. * **Voorbeelden:** Een SIEM (bijv. Splunk, IBM QRadar), een data lake (bijv. Elasticsearch, Amazon S3), of een analyseplatform. --- ### **Aanbevolen Tools en Technologieën** * **Fluentd:** Zeer flexibel, geschreven in Ruby/C, lichtgewicht. Uitstekende community-ondersteuning en plugins. * **Logstash:** Onderdeel van de Elastic-stack, zeer krachtig maar kan resource-intensief zijn. Uitstekende ingebouwde filters (zoals Grok). * **Vector:** Modern, geschreven in Rust, zeer hoog presterend en resource-efficiënt. Zeer de moeite waard om te overwegen. ### **Implementatie Checklist** 1. [ ] **Inventarisatie:** Documenteer de exacte logformaten, velden en leveringsmethoden voor elke bron. 2. [ ] **Schema Ontwerp:** Definieer het interne normalisatieschema en de mapping naar CEF/LEEF. 3. [ ] **Proof-of-Concept:** Implementeer de pipeline voor één logbron (bijv. firewall) om het concept te valideren. 4. [ ] **Tijd Synchronisatie:** Zorg ervoor dat alle logbronnen hun tijd gesynchroniseerd hebben (bijv. via NTP) voor een nauwkeurigere normalisatie. 5. [ ] **Foutafhandeling:** Configureer hoe mislukte parses moeten worden afgehandeld (bijv. in een "dead letter queue"-bestand plaatsen voor latere analyse). 6. [ ] **Testen en Valideren:** Test uitgebreid met echte loggegevens. Valideer of de uiteindelijke output voldoet aan de CEF/LEEF-specificaties. 7. [ ] **Monitoring:** Monitor de gezondheid en doorvoer van je logcollector-pipeline. 8. [ ] **Documentatie:** Documenteer de volledige pipeline, mappings en configuraties voor toekomstig onderhoud. Dit kader biedt een robuuste basis die kan worden uitgebreid naarmate er meer logbronnen worden toegevoegd.