بخش ۱: مقدمه — اهمیت و تعریف log architecture در SIEM

در محیط سایبری امروز، سامانه‌های SIEM (Security Information and Event Management)  نقش کلیدی در تحلیل تهدیدات، کشف رخدادها و پاسخ سریع به حوادث امنیتی ایفا می‌کنند. هسته این سامانه‌ها بر مبنای جمع‌آوری دقیق، همگام‌سازی و آنالیز لاگ‌ها استوار است . بدون یک معماری لاگ‌گیری مؤثر، حتی پیشرفته‌ترین موتورهای تحلیل و هشدارگری قادر به تشخیص حملات پیچیده نخواهند بود.

چند چالش اصلی در این معماری وجود دارند:

✔️ حجم و تنوع بالای داده‌ها:  از سرورها، شبکه، endpointها، فضای ابری، برنامه‌ها، دستگاه‌های امنیتی و …، داده‌های غیرهم‌ساختار و ساختاری متنوع باید جمع‌آوری و پردازش شوند.

✔️ کیفیت داده و مشکلات یکپارچه‌سازی:  داده‌های استخراج‌شده خام، پیش‌نیاز تشخیص نیستند؛ باید پردازش شوند (normalization, parsing, enrichment) تا قابل تحلیل باشند .

✔️ نیاز همزمان به عملکرد و مقیاس‌پذیری:  در عین شدت داده‌هایی که لحظه‌ای وارد می‌شوند، باید تاخیر تحلیل به حداقل برسد و سیستم قابلیت رشد (horizontal scaling) را داشته باشد .

✔️ امنیت و انطباق با قوانین:  لاگ‌های امنیتی خود باید در امنیت کامل متحد نگهداری شوند (tamper-proof storage)  و جهت رعایت مقررات مانند GDPR، PCI-DSS، NIST 800‑92، نگهداری و دسترسی کنترل‌شده داشته باشند .

تعریف معماری لاگ‌گیری مؤثر در SIEMعبارت است از طراحی ساختاریافته‌ای از اجزا و جریان داده که تضمین کند:

1. تمامی منابع مهم لاگ‌ها به صورت جامع و مستمر جمع‌آوری شوند.
2. لاگ‌ها با کیفیت بالا و استاندارد (استاندارد هاییدارلاگ و نشانه‌ها) نرمال و غنی‌سازی شوند.
3. سیستم توان پاسخ بلادرنگ داشته باشد و همزمان قابلیت رشد با افزایش بار داده را داشته باشد.
4. ذخیره‌ای امن، کنترل‌شده و مطابق با مقررات باشد.

بخش ۲ – معماری لایه‌ای مؤثر برای لاگ‌گیری در SIEM

در ادبیات جدید SIEM، رویکرد معماری لایه‌ای به صورت زیر مطرح می‌شود:

🔹 ۱. لایه جمع‌آوری (Collection Layer)

✔️ عامل‌های (Agents) یا اتصالات بدون عامل (Agentless) برای جمع‌آوری لاگ از منابع متنوع (سرورها، شبکه، cloud، endpoint)

✔️ استفاده از پروتکل‌های استاندارد مانند Syslog، Windows Event Forwarding و APIها جهت تضمین پوشش جامع

⚠️ توصیه : به‌روزرسانی agent با فیلترهای هوشمند برای حذف داده‌های کم‌ارزش در لبه سیستم و کاهش نویز .

🔹 ۲. لایه پردازش اولیه (Parsing & Normalization)

✔️ Parsers  برای استخراج ساختار از لاگ‌ها: جدا کردن Timestamp، IP،‌ کاربر و نوع رخداد.

✔️ Normalization :  تبدیل داده‌های ناهمگن به schema یکتا—for نمونه مشترک commandLine، userName، srcIP .

✔️ پردازش در لبه (Edge Parsing) پیشنهاد می‌شود تا لود شبکه کاهش یابد .

🔹 ۳. لایه غنی‌سازی (Enrichment)

✔️ الحاق داده مانند geolocation، تهدیدشناسی از threat intelligence، اطلاعات دارایی‌ها، گروه کاربری و وضعیت آسیب‌پذیری‌ها

✔️ معنابخشی contextual مانند ماشینی که رخداد را تولید کرده، کاربری که اقدام را اجرا کرده است، برای تحلیل بهتر .

🔹 ۴. لایه تحلیل و همبستگی (Analytics & Correlation)

✔️ موتور همبستگی ترکیبی از قوانین سنتی (rule-based) و یادگیری ماشینی مانند UEBA برای کشف رفتارهای غیرعادی .

✔️ تحقیقاتی مانند استفاده از کتابخانه پرسرعت Hyperscan برای افزایش توان پردازش لاگ‌ها تا ~۲۰ برابر

✔️ جریان تحلیلی چندلایه برای شناسایی حملات حرکتی افقی و زنجیره‌ای .

🔹 ۵. لایه ذخیره‌سازی (Storage Layer)

✔️ ساختار tiered :

• Hot Storage : لاگ‌های جدید برای پرس‌وجو و پاسخ سریع
• Cold/Archive Storage : لاگ‌های تاریخی برای تحلیل عمیق و انطباق مقررات

✔️ فشرده‌سازی، ایندکس‌گذاری، رمزگذاری و کنترل دسترسی برای امنیت و کارآیی .

🔹 ۶. لایه نمایش و واکنش (Visualization & Response)

✔️ داشبوردها برای مانیتورینگ دوره‌ای سیستم: روندها، رخدادهای حساس، سلامت اجزا .

✔️ ادغام با SOAR برای خودکارسازی واکنش‌ها و پشتیبانی از اقدامات: بلادرنگ یا نیمه‌بلادرنگ

✔️ ابزارهای شکار تهدید (Threat Hunting) برای تحلیل‌های تطبیقی و تحقیق پیشگیرانه

✅ چرا این معماری لایه‌ای «مؤثر» است؟

بخش ۳ – اصول طراحی دقیق و انتخاب فناوری در لاگ‌گیری SIEM

۱. فناوری پردازش موازی و میان‌نگهدار (Buffering)

Apache Kafka  به‌عنوان یک سیستم صف پیام سریع و پایدار، معمولاً در لایه واسط بین جمع‌آوری و پردازش لاگ استفاده می‌شود. آزمایش‌های متعددی نشان داده‌اند Kafka توان عملیاتی بسیار بالاتر و حافظه کش مؤثری دارد که کارایی را چندین برابر می‌کند . بعلاوه، Kafka با ساختار توزیع‌شده و قابلیت رمزنگاری و RBAC مناسب محیط SIEM است .

۲. ابزارهای پردازش و جمع‌آوری

✔️ Splunk : معماری شامل forwarder → indexer → search head بوده و برای مقیاس‌دهی از خوشه‌بندی استفاده می‌کند. اصول SVA تاکید بر مجاورت شبکه و استفاده از خوشه‌های جداگانه برای سرورهای جستجو و ایندکس دارد.

✔️ ELK / OpenSearch Stack : ساختار عمومی آن شامل Filebeat/Beats و Logstash برای جمع‌آوری و فرستادن داده به Elasticsearch/Opensearch و نمایش با Kibana است. برای مقیاس‌بندی پیشنهاد اضافه‌کردن Kafka بین Beats و Logstash است .

✔️ Fluentd : جایگزین Logstash با کارایی و مصرف منابع کمتر؛ مناسب معماری‌های سبک و کانتینری .

۳. معماری و شاخص‌های کلیدی

✔️ شاخص‌های عملکردی:  میانگین تأخیر، نرخ مصرف و تولید پیام (throughput)، lag در Kafka، IOPS  و استفاده CPU/Disk، و زمان پاسخ جستجو باید پایش شوند .

✔️ مقیاس‌پذیری و بازده‌افزایی: در Splunk  پیروی از ساختار validated architecture (SVAs) برای توکل منابع و مقیاس‌دهی لایه‌ها پیشنهاد می‌شود .

۴. امنیت و رعایت مقررات

✔️ رمزنگاری داده‌ها در حال انتقال (TLS) و ذخیره (AES, KMS).

✔️ استفاده از کنترل دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC).

✔️ نگهداری immutable logs با قابلیت audit و جلوگیری از tampering

۵. کانتینری‌سازی و خودکارسازی

✔️ پیاده‌سازی اجزاء سیستمی مانند Beats, Logstash, Kafka و Elasticsearch در Docker یا Kubernetes باعث قابلیت حمل، خودترمیمی و مقیاس خودکار می‌شود .

✔️ اطمینان از مشاهده‌پذیری با telemetry (Prometheus/Grafana, tracing) برای پایش عملکرد و تأخیر ﷺ.

⚙️ جدول مقایسه فناوری

بخش ۴ – نمونه‌های پیاده‌سازی، الگوریتم‌های همبستگی و تحلیل عملکرد

۱. نمونه‌های واقعی پیاده‌سازی معماری لاگ‌گیری مؤثر

الف) ساختار ترکیبی Kafka + ELK در سازمان متوسط

✅ معماری کلی:

• Log Shippers :  Filebeat روی سرورهای لینوکس و ویندوز
• Buffering Layer :  Kafka به‌عنوان کش قابل اعتماد
• Processing Layer :  Logstash برای parsing و tag زدن
• Indexing :  Elasticsearch با nodeهای جداگانه برای Master، Data و Ingest
• Dashboarding :  Kibana

✅ویژگی‌ها:

• Log retention :  تا ۹۰ روز
• قابلیت اجرای query در کمتر از ۲ ثانیه برای لاگ‌های ۷ روز گذشته
• پایش Kafka Lag برای تشخیص گلوگاه‌های احتمالی

ب) ساختار Splunk در محیط بانکی

✅ استفاده از Heavy Forwarder  برای اعمال parsing در نقطه ورود

✅ Indexer Cluster  با replication factor = 3

✅ Search Head Cluster  برای تحمل خطا در سطح تحلیل و گزارش

✅ استفاده از App for Windows و App for Cisco برای normalized parsing

✅ پشتیبانی از قوانین تطابق PCI DSS در لاگ‌گیری و نگهداری داده‌ها

۲. الگوریتم‌های همبستگی لاگ‌ها در Splunk

در Splunk، همبستگی لاگ‌ها معمولاً با استفاده از Search Processing Language (SPL)  انجام می‌شود. این زبان قدرتمند امکان طراحی الگوریتم‌های پیچیده برای تشخیص تهدید، رفتار غیرعادی و تحلیل رفتار کاربر (UEBA) را فراهم می‌کند.

۲.۱. انواع الگوریتم‌های همبستگی قابل پیاده‌سازی در Splunk

۲.۲. همبستگی در Splunk Enterprise Security (ES)

ماژول ES ابزار قدرتمندی برای همبستگی لاگ‌ها با استفاده از:

✔️ Correlation Search : تعریف‌شده در ماژول Content Management

✔️ Notable Events Framework : تولید رخدادهای قابل پیگیری

✔️ Adaptive Response : اجرای خودکار اقدامات مانند قرنطینه یا ارسال به فایروال

📌  مثال: همبستگی بین ورود ناموفق از IP مشکوک و اجرای دستور سیستمی

spl

CopyEdit

| from datamodel:Authentication where action="failure"

| join user [ search index=os_logs sourcetype=ps_exec ]

| stats count by user, src, dest

| where count > 2

۲.۳. Best Practices در همبستگی با Splunk

✔️ تعریف asset و identity به‌صورت دقیق در ES

✔️ استفاده از acceleration برای مدل‌های داده‌ای بزرگ

✔️ استفاده از Risk-based Alerting (RBA) برای کاهش false positive

✔️ نگهداری لاگ‌ها در لایه hot برای داده‌های ۷ تا ۱۴ روز اخیر جهت پاسخ سریع به جستجوهای همبسته

بخش ۵ – جمع‌بندی و نتیجه‌گیری

در این مقاله، به بررسی جامع و فنی طراحی و پیاده‌سازی معماری لاگ‌گیری مؤثر در سامانه‌های SIEM پرداختیم. با مرور جدیدترین رفرنس‌ها و تجارب عملی، نکات کلیدی زیر استخراج شد:

✔️ معماری لاگ‌گیری مستحکم و مقیاس‌پذیر باید بر پایه فناوری‌های کارآمد و شناخته‌شده مانند Apache Kafka  برای میان‌لایه  buffering، و ابزارهای قوی تحلیل و ایندکس مانند Splunk یا  ELK  ساخته شود. این رویکرد موجب بهبود کارایی، کاهش تأخیر، و افزایش قابلیت اطمینان در جمع‌آوری و پردازش لاگ‌ها می‌شود.

✔️ الگوریتم‌های همبستگی لاگ‌ها، به ویژه در بستر Splunk با استفاده از SPL و ماژول‌های تخصصی مانند Splunk Enterprise Security، نقش کلیدی در شناسایی حملات، تحلیل رفتارهای غیرعادی و کاهش هشدارهای کاذب دارند. استفاده از روش‌های ترکیبی شامل rule-based، time-based، و ML-based، دقت و سرعت پاسخ به رخدادهای امنیتی را افزایش می‌دهد.

✔️ رعایت اصول امنیتی و مقیاس‌پذیری در پیاده‌سازی شامل رمزنگاری داده‌ها، کنترل دسترسی مبتنی بر نقش، و کانتینری‌سازی اجزاء سیستم برای خودکارسازی و تسهیل مدیریت، از ارکان اصلی معماری مدرن SIEM است.

✔️ استفاده از شاخص‌های عملکردی دقیق مانند  throughput، latency، lag در Kafka و زمان پاسخ جستجو، امکان پایش مستمر و بهبود مستمر سیستم را فراهم می‌کند.

توصیه نهایی

با توجه به روند پیچیده و حجم روزافزون داده‌های امنیتی، طراحی معماری لاگ‌گیری مؤثر نیازمند ترکیبی هوشمندانه از فناوری‌های توزیع‌شده، ابزارهای تحلیلی قدرتمند و الگوریتم‌های همبستگی پیشرفته است. انتخاب مناسب فناوری‌ها و رعایت استانداردهای معماری validated، تضمین‌کننده کارایی، امنیت و مقیاس‌پذیری سامانه‌های SIEM در محیط‌های حساس امروزی خواهد بود.