Как корректно нормализовать событие? Как нормализовать аналогичные события от разных источников, ничего не забыв и не напутав? А что, если это будут делать два эксперта независимо друг от друга? В этой статье мы поделимся общей методологией нормализации, которая может помочь в решение этой проблемы.
Изображение: Martinoflynn.com
Читать полностью »
Это вторая статья цикла, который посвящен методологии создания работающих «из коробки» правил корреляции, для SIEM-систем. В предыдущей статье мы поставили перед собой данную задачу, описали преимущества, которые будут получены при ее выполнении, а также перечислили основные проблемы, стоящие у нас на пути. В этой статье мы приступим к поиску решений и начнем с проблемы трансформации модели «мира», а также ее проявления на этапе нормализации событий.
Как часто вы слышите утверждение что правила корреляции, поставляемые производителем SIEM, не работают и удаляются, или отключаются сразу же после инсталляции продукта? На мероприятиях по информационной безопасности любая секция, посвященная SIEM, так или иначе затрагивает данный вопрос.
Давайте рискнем и попробуем найти решение проблемы.
Беспорядок в справочниках, хранящих основные данные компании – частая проблема, доставляющая не мало неприятностей, среди которых путаница в первичных документах из-за неправильного заведения номенклатуры или закупка товаров, по факту находящихся на складах компании. Этого можно избежать, внедрив MDM-систему и нормализовав данные.
Нормализация избавляет справочники от лишней информации, делает записи в них единообразными и стандартными. Это позволяет пользоваться качественными и структурированными данными, брать их из единого источника и быть уверенным, что они корректны.
Давайте рассмотрим, как принято нормализовывать справочники, хранящие основные данные компании, и как можно избежать дорогостоящего и трудоемкого процесса.
Для примера возьмем справочник материально-технических ресурсов (Номенклатура). Нормализация такого справочника требует большого количества времени, денег и экспертов для вычистки данных.
Читать полностью »
