Natuurlijk! Hier is een geavanceerde strategie voor geautomatiseerde anomaliedetectie die gebruikmaakt van contextuele informatie en correlaties tussen verschillende logbronnen om valse positieven te verminderen en echte bedreigingen sneller te identificeren: 1. Gegevensaggregatie en normalisatie – Verzamel logs uit Windows Server 2019, Active Directory, SQL Server, Firewall en IDS. – Normaliseer de gegevens naar een gemeenschappelijk formaat (bijv. JSON of XML) om consistente analyse mogelijk te maken. 2. Data-opslag en beveiliging – Gebruik een centrale data lake of data warehouse (bijv. Azure Data Lake, Elasticsearch, of een SQL-omgeving) voor opslag. – Beveilig de gegevens met toegangscontroles en encryptie. 3. Contextuele gegevensintegratie – Voeg metadata toe zoals tijdstempels, broninformatie, geolocatie van IP-adressen, en gebruikersrollen. – Koppel logs aan gebruikersaccounts en apparaten om de context te begrijpen. 4. Detectie van specifieke bedreigingen – Meerdere mislukte inlogpogingen: - Implementeer een drempel (bijvoorbeeld >5 mislukte pogingen binnen 5 minuten) per gebruiker/IP. - Combineer dit met de locatie van de poging en tijdstip. – Toegang vanaf onbekende IP-adressen: - Onderhoud een whitelist van bekende IP's. - Detecteer pogingen vanaf niet-gebruikte of verdachte IP's. 5. Correlatie en contextuele analyse – Gebruik geavanceerde correlatietools (zoals SIEM-systemen: Splunk, QRadar, ArcSight) of custom machine learning-modellen. – Correleer logs over verschillende bronnen: - Bijvoorbeeld: mislukte inlogpogingen in Windows en IDS-verkeer vanaf hetzelfde IP. - Detecteer patronen die wijzen op gestructureerde aanvallen. 6. Machine Learning en anomaliedetectie – Train modellen op historische gegevens om normale gedragspatronen te leren. – Pas unsupervised learning toe (bijv. clustering, Isolation Forest) om afwijkingen te identificeren. – Gebruik supervised modellen (bijv. Random Forest, XGBoost) voor specifieke bedreigingen zoals ongebruikelijke toegangspatronen. 7. Contextuele filters en whitelisting – Implementeer regels die valse positieven verminderen: - Bijvoorbeeld: een grote hoeveelheid mislukte pogingen van een bekende test-IP kunnen worden genegeerd. - Authenticatiepogingen tijdens normale bedrijfsuren kunnen anders worden beoordeeld dan tijdens nacht. 8. Real-time monitoring en alerting – Gebruik een SIEM of een aangepaste pipeline (bijv. Kafka + Spark) voor real-time analyse. – Stel drempels in voor alerts gebaseerd op correlaties en anomalies. – Implementeer multi-factor alerting: pas rapporteren toe op basis van ernst en context. 9. Automatisering en herstel – Automatiseer incidentrespons (bijvoorbeeld blokkeren van IP’s, resetten van accounts) bij bevestigde bedreigingen. – Zorg voor feedbackloops om de modellen en regels te verbeteren op basis van nieuwe gegevens. 10. Rapportage en visualisatie – Gebruik dashboards (bijv. Power BI, Kibana) voor inzicht in anomalieën en trends. – Maak gebruik van drill-down mogelijkheden voor forensisch onderzoek. 11. Testen en verfijnen – Voer regelmatig tests uit met gesimuleerde aanvallen. – Pas regels en modellen aan op basis van false positives en nieuwe bedreigingen. Door deze uitgebreide aanpak combineer je statistische en machine learning-methoden met contextuele en correlatiegegevens, waardoor je anomaliedetectie accurater wordt en sneller kan inspelen op echte bedreigingen. Wil je dat ik je help met het opzetten van specifieke tools of voorbeeldregels?

Zeker, hier is een geavanceerde strategie voor geautomatiseerde anomaliedetectie, specifiek afgestemd op uw omgeving. Dit plan gaat verder dan eenvoudige drempelwaarde-alarmen en richt zich op het opbouwen van context en het correleren van gebeurtenissen. ### Fase 1: Dataverzameling en -normalisatie (De Fundering) Voordat detectie kan plaatsvinden, moeten alle data gestructureerd en genormaliseerd worden. 1. **Gecentraliseerde Logging (SIEM-Architectuur):** * **Toolkeuze:** Implementeer een SIEM (Security Information and Event Management) oplossing. Voorbeelden zijn Splunk, Elastic Stack (ELK: Elasticsearch, Logstash, Kibana), Graylog of een enterprise oplossing zoals Microsoft Sentinel. * **Data-inname:** Configureer de volgende logbronnen om naar uw SIEM te sturen: * **Windows Event Logs:** Richt `Winlogbeat` agents in op alle servers. Focus op Security logs (inlogpogingen, accountwijzigingen, specifieke Event IDs), System logs en Application logs. * **Active Directory:** Zorg dat alle relevante AD-auditlogs worden doorgestuurd. Dit is cruciaal voor het volgen van accountactiviteit. * **Firewall & IDS-logs:** Configureer uw firewall en IDS om syslog-berichten (bij voorkeur in CEF of LEEF formaat) naar de SIEM te sturen. * **Normalisatie:** Gebruik de parser/ingestie-pipeline van uw SIEM (bijv. Logstash grok filters) om alle logs te standaardiseren naar een gemeenschappelijk veldenformaat (bijv. `source_ip`, `destination_ip`, `user_name`, `event_id`, `timestamp`, `action`). ### Fase 2: Contextopbouw (De Intelligentie-laag) Dit is de kern van het verminderen van fout-positieven. Voeg betekenis toe aan kale gebeurtenissen. 1. **Asset- en Gebruikerscontext:** * **Importeer een asset-inventaris:** Koppel IP-adressen en hostnames aan eigenaren, locaties en kritikaliteit. Een login vanaf een IP in een datacenter in Nederland is anders dan een login vanaf een IP in een onbekend land. * **Importeer gebruikersinformatie:** Verrijk gebeurtenissen met AD-gegevens zoals afdeling, functie, manager en of de gebruiker een service-account is. Een service-account dat 's nachts inlogt is normaal, een HR-medewerker niet. 2. **Geografische en Tijdscontext:** * **GeoIP-verrijking:** Verrijk elk IP-adres automatisch met land, stad, ISP en coördinaten. Dit is essentieel voor de detectie van "toegang vanaf onbekende IP-adressen". * **Tijdsberekeningen:** Bepaal of een gebeurtenis plaatsvindt binnen of buiten kantoortijden, op werkdagen of in het weekend. ### Fase 3: Geavanceerde Detectiestrategieën (De Detectie-engine) Combineer nu de genormaliseerde data met de context om geavanceerde detectieregels te maken. **1. Gecorreleerde Mislukte Inlogpogingen (Lateral Movement / Brute Force)** * **Doel:** Detecteren of een aanval zich verspreidt, niet alleen maar één systeem probeert te kraken. * **Regel (Pseudo-code):** ``` WANNEER (EventID: 4625 - Mislukte login) VOORKOMT > 5 keer binnen 10 minuten EN de `source_ip` is hetzelfde MAAR de `destination_hostname` (doelserver) is VERSCHILLEND DAN Verhoog de Risicoscore voor dit IP-adres en Genereer een Waarschuwing. ``` * **Waarom het werkt:** Een enkele mislukte login op meerdere servers is een sterke indicator voor geautomatiseerd scannen of een brute-force aanval gericht op het hele netwerk, niet op één specifieke machine. **2. Contextuele "Onbekende IP" Detectie (Accountcompromissatie)** * **Doel:** Identificeren of een *succesvolle* login verdacht is op basis van gedrag en locatie. * **Regel (Pseudo-code):** ``` WANNEER (EventID: 4624 - Succesvolle login) VOORKOMT EN de `source_ip` is NIEUW voor deze gebruiker (gebaseerd op de afgelopen 90 dagen) EN de `source_ip` land is VERSCHILLEND van het gebruikelijke land van de gebruiker OF de login plaatsvindt BUITEN de normale werktijden van de gebruiker DAN Genereer een Hoog-Risico Waarschuwing. ``` * **Verfijning:** Maak een uitzonderingslijst voor vertrouwde locaties (hoofdkantoor, VPN-gateway IP's) en voor service-accounts waarvan het gedrag anders is. **3. Multi-Bron Correlatie (Verdacht Gedragspatroon)** * **Doel:** Een verhaal bouwen uit meerdere logbronnen. * **Scenario:** Een intern IP adres genereert eerst een IDS-waarschuwing voor een exploit-poging. Vervolgens zie je vanaf datzelfde IP een reeks mislukte inlogpogingen (Windows Event Log) op een SQL Server, gevolgd door een succesvolle login. * **Regel (Pseudo-code):** ``` WANNEER (IDS Alert: "SQL Injection Attempt") VOORKOMT van IP_A naar Host_B EN binnen 5 minuten daarna (Windows EventID: 4625 - Mislukte login) VOORKOMT van IP_A op Host_B EN daarna (Windows EventID: 4624 - Succesvolle login) VOORKOMT van IP_A op Host_B EN daarna (SQL Server Audit Log: "SELECT FROM sysobjects" of andere verdachte query) VOORKOMT van hetzelfde gebruikersaccount DAN Genereer een KRITIEKE Waarschuwing voor een Waarschijnlijke Compromissatie. ``` Dit vertelt een veel overtuigender verhaal dan elke gebeurtenis afzonderlijk. ### Fase 4: Automatisering en Response (De Actie-laag) 1. **Risicoscoring:** Wijs een score toe aan elke waarschuwing op basis van ernst, betrouwbaarheid en relevantie van de assets/gebruikers. Een "onbekende IP" login voor een domain admin krijgt een veel hogere score dan voor een standaardgebruiker. 2. **Drempels en Onderdrukking:** Stel drempels in om ruis te voorkomen. Bijvoorbeeld: negeer de eerste 3 mislukte inlogpogingen van een IP binnen een uur. 3. **Geautomatiseerde Response (Optional):** Voor hoog-vertrouwden signalen kunt u geautomatiseerde acties overwegen, zoals: * Het verdachte IP-adres tijdelijk blokkeren op de firewall via een API-koppeling. * Het betrokken gebruikersaccount tijdelijk uitschakelen in Active Directory. * Een ticket aanmaken in het ticketing-systeem. ### Implementatie Roadmap 1. **Week 1-4:** Implementeer de SIEM en zorg dat alle logbronnen correct worden ingelezen en genormaliseerd. 2. **Week 5-8:** Bouw de contextlagen op (GeoIP, asset-inventaris, gebruikerstijden). Test de basale correlatieregels. 3. **Week 9-12:** Implementeer de geavanceerde regels één voor één. Fine-tune de drempelwaarden op basis van de gegenereerde waarschuwingen om fout-positieven te verminderen. 4. **Voortdurend:** Review wekelijks de waarschuwingen en pas de regels aan. Een effectief detectiesysteem is een continu lerend systeem. Deze strategie transformeert uw logging van een passieve archieffunctie naar een proactief verdedigingssysteem dat bedreigingen identificeert voordat ze significante schade kunnen aanrichten.