دانلود کتاب آموزشی ابزارهای SIEM جلد دوم

بخش 5. ایجاد داشبوردها و گزارش‌های امنیتی

فصل 1. اصول طراحی داشبوردهای امنیتی در SIEM

• تعریف اهداف داشبورد (تحلیل تهدید، نظارت عملکرد، انطباق، وضعیت کلی امنیت)

• انواع داشبورد:

  • Real-Time Monitoring Dashboards

  • Threat Intelligence Dashboards

  • Compliance Dashboards

  • User Behavior Dashboards

• تعریف ساختار داشبورد: Time Range, Panels, Filters, KPIs

• تفاوت بین داشبوردهای فنی و مدیریتی

• استفاده از استانداردهای بصری (مانند رنگ‌ها، نشانه‌ها و آیکون‌ها)

فصل 2. طراحی داشبورد در ابزارهای SIEM مختلف

• Splunk

  • ایجاد Panels با SPL

  • استفاده از Visualizations: Bar, Line, Table, Single Value

  • استفاده از Drilldown برای جزئیات بیشتر

  • پیاده‌سازی Token و Dynamic Dashboards

• IBM QRadar

  • ساخت Custom Dashboards در UI

  • استفاده از Saved Searches برای نمایش داده‌ها

  • فیلترهای پیشرفته (Time, Severity, Source)

  • ایجاد Dashlet بر پایه AQL (Ariel Query Language)

• Elastic SIEM (Kibana)

  • طراحی داشبورد با Lens و TSVB

  • استفاده از Kibana Canvas برای ساخت داشبوردهای سفارشی

  • بهره‌گیری از داشبوردهای آماده در فضای SIEM

  • فیلترهای KQL و EQL

• Microsoft Sentinel

  • استفاده از Workbookهای امنیتی

  • طراحی گراف‌های امنیتی با Kusto Query Language (KQL)

  • ساخت داشبوردهای Threat Map، Geo-Location و Alert Severity

  • اتصال Workbook به Data Connectors و Incident Views

• ArcSight

  • ساخت Dashboards در ArcSight Console

  • استفاده از Active Channel Widgets

  • نمایش داده‌های Real-time در ESM

  • طراحی داشبورد بر اساس Rule Triggers

فصل 3. ایجاد گزارش‌های امنیتی (Security Reporting)

• ساخت گزارش‌های مدیریتی (Executive Summary)

• طراحی گزارش‌های عملیاتی برای SOC

• گزارش‌های مبتنی بر انطباق (PCI-DSS, ISO 27001, NIST, HIPAA)

• شخصی‌سازی گزارش‌ها با فیلترهای زمان، دسته‌بندی و Severity

• گزارش‌گیری بر اساس قوانین همبستگی و هشدارها

• مقایسه دوره‌ای فعالیت‌های مشکوک (Month-over-Month Security Reports)

فصل 4. زمان‌بندی و توزیع گزارش‌ها

• ایجاد Scheduled Reports با فواصل زمانی مشخص

• تنظیم Export به فرمت‌های: PDF, CSV, HTML, JSON

• ارسال خودکار گزارش به ایمیل، فایل‌سرور یا داشبورد مدیریتی

• رمزنگاری گزارش‌ها و محدود کردن دسترسی به کاربران خاص

• گزارش‌گیری خودکار براساس وقایع حساس (Trigger-based Reporting)

فصل 5. تجسم داده‌های امنیتی (Visualization Techniques)

• استفاده از نمودارهای روند (Time Series) برای تحلیل رفتار مشکوک

• نمایش Heat Map برای نقاط حساس در شبکه

• پیاده‌سازی Geo IP Map برای تحلیل مکانی حملات

• تحلیل روابط بین موجودیت‌ها با Force-Directed Graph

• ساخت Top N Charts (Top Attackers, Top Users, Top Events)

• ترکیب چند متریک در یک داشبورد با Multi-Metric Views

فصل 6. بهترین شیوه‌ها (Best Practices) در طراحی داشبورد و گزارش

• استفاده از نام‌گذاری استاندارد و طبقه‌بندی صحیح

• جلوگیری از اشباع اطلاعات (Data Overload)

• بهره‌گیری از رنگ‌ها برای نمایش سطح Severity

• پیاده‌سازی قابلیت Drilldown و Link بین داشبوردها

• مستندسازی تمامی داشبوردها و گزارش‌ها برای تیم تحلیل

• تطابق ساختار داشبوردها با الگوهای MITRE ATT&CK و NIST

بخش 6. پاسخ به رخدادها و خودکارسازی (SIEM & SOAR Integration)

فصل 1. آشنایی با مفهوم SOAR و نقش آن در تکمیل SIEM

• تعریف SOAR (Security Orchestration, Automation and Response)

• تفاوت نقش SIEM و SOAR در چرخه مدیریت رخداد امنیتی

• اجزای SOAR:

  • Orchestration

  • Automation

  • Incident Management

  • Case Management

• مزایای استفاده از SOAR:

  • کاهش زمان پاسخ‌گویی (MTTR)

  • استانداردسازی واکنش به تهدیدات

  • افزایش بهره‌وری تیم SOC

فصل 2. انواع مدل‌های پاسخ‌گویی به رخداد

• پاسخ‌گویی دستی (Manual Response)

• پاسخ نیمه‌خودکار (Semi-Automated)

• پاسخ تمام‌خودکار (Fully Automated)

• سناریوهای مناسب برای اتوماسیون کامل vs واکنش انسانی

فصل 3. اتصال SIEM به SOAR

• انواع روش‌های اتصال: API، Webhooks، Direct Integration

• بررسی ابزارهای SOAR رایج و نحوه اتصال آن‌ها به SIEM:

  • Splunk Phantom به Splunk Enterprise

  • IBM Resilient به QRadar

  • Swimlane، Cortex XSOAR (Palo Alto)

  • Microsoft Sentinel با Logic Apps

• تنظیمات احراز هویت و API Token برای اتصال ایمن

فصل 4. تعریف Playbook برای پاسخ خودکار به تهدیدات

• ساختار یک Playbook امنیتی:

  • Trigger

  • Condition

  • Action

• انواع Playbook بر اساس نوع تهدید:

  • Account Lockout در حملات Brute Force

  • Block IP در حملات DDoS یا C2 Communication

  • قرنطینه فایل مشکوک با EDR

  • ارسال هشدار و باز کردن Incident Ticket

• تعیین Threshold برای اجرای خودکار یا نیاز به تایید انسانی

فصل 5. نمونه‌های واقعی از پاسخ خودکار به تهدیدات

• سناریو 1: حمله Brute Force به RDP – شناسایی، بلاک IP در Firewall، ارسال ایمیل

• سناریو 2: فایل مشکوک در Endpoint – هشدار SIEM، اسکن با AV، قرنطینه فایل

• سناریو 3: دسترسی غیرمجاز از کشور غیرمجاز – شناسایی، Suspend User در AD، هشدار فوری

• سناریو 4: تشخیص Ransomware – قرنطینه سیستم، قطع دسترسی به Network، ارسال گزارش به IR تیم

فصل 6. ادغام Threat Intelligence در پاسخ خودکار

• افزودن اطلاعات تهدید به Playbook:

  • IP Reputation

  • URL Blacklist

  • File Hash Lookup

• استفاده از منابع TI: MISP، VirusTotal، IBM X-Force، Anomali، AlienVault OTX

• انجام Enrichment خودکار در رویدادهای SIEM با داده‌های Threat Intel

فصل 7. پاسخ‌گویی مبتنی بر Rule و Machine Learning

• پاسخ خودکار بر اساس قوانین تشخیص (Rule-Based)

• پاسخ مبتنی بر تشخیص غیرعادی (Anomaly Detection و ML)

• مثال: تشخیص انحراف از رفتار عادی کاربر (UEBA) و اجرای Playbook محدودسازی

فصل 8. Case Management و گزارش‌دهی در سیستم‌های SOAR

• ایجاد Ticket خودکار در ابزارهایی مانند Jira، ServiceNow یا خود SOAR

• مستندسازی گام‌های پاسخ و زمان‌بندی رخداد

• تولید گزارش کامل Incident برای تحلیل پس از حادثه (Post-Incident Review)

• ایجاد تایم‌لاین گرافیکی برای وقایع مهم رخداد

فصل 9. پیاده‌سازی Playbook در ابزارهای مختلف

• Splunk Phantom:

  • طراحی Playbook با Visual Editor

  • اجرای Scriptهای Python برای عملیات سفارشی

  • Trigger بر اساس Alert Splunk

• IBM Resilient:

  • تعریف Workflow پاسخ

  • استفاده از Function‌های آماده IBM

  • همگام‌سازی با Offense QRadar

• Microsoft Sentinel:

  • ساخت Playbook با Azure Logic Apps

  • اجرای اقدامات مانند Block IP، Suspend User، ارسال پیام Teams

  • اتصال به Microsoft Defender, Intune, Graph API

• Cortex XSOAR:

  • مدیریت کامل Lifecycle Incident

  • استفاده از Marketplace برای Playbookهای آماده

  • Drag-and-Drop برای ایجاد سناریوها

بخش 7. بررسی و عیب‌یابی SIEM

فصل 1. مشکلات رایج در پیاده‌سازی و عملکرد SIEM

• عدم دریافت لاگ از برخی منابع

• تاخیر در پردازش داده‌ها یا ایجاد هشدارها

• اشباع شدن فضای ذخیره‌سازی SIEM

• کند بودن رابط کاربری هنگام اجرای کوئری‌ها

• ناسازگاری قالب لاگ‌ها و مشکلات Normalization

• افزایش نرخ False Positive یا عدم تشخیص تهدید واقعی

• بروز مشکلات پس از بروزرسانی ابزار SIEM

فصل 2. راهکارهای شناسایی و تحلیل مشکلات

• بررسی مسیر جریان داده (از منبع تا SIEM) برای شناسایی گلوگاه

• تحلیل رفتار و حجم لاگ‌های ورودی برای تشخیص نقاط فشار

• بررسی لاگ‌های داخلی ابزار SIEM برای پیدا کردن خطاهای سیستمی

• پایش زمان پاسخ جستجوها و تحلیل Bottleneck در اجزای اصلی

• ارزیابی درستی تنظیمات Sourceها و Connectorها

• مقایسه لاگ‌های دریافت‌شده با لاگ‌های واقعی تولید شده توسط منبع

فصل 3. بهینه‌سازی کارایی سیستم SIEM

• طراحی مناسب Indexها و Ruleهای همبستگی

• مدیریت منابع پردازشی و تقسیم بار (Load Balancing)

• حذف یا فشرده‌سازی لاگ‌های قدیمی با سیاست Retention

• استفاده از فیلترهای ورودی برای جلوگیری از لاگ‌های غیرضروری

• تعیین اولویت برای انواع رویدادها در ذخیره‌سازی و پردازش

• نظارت بر وضعیت ماژول‌های پردازشی و حافظه مورد استفاده

فصل 4. بهینه‌سازی مدیریت ذخیره‌سازی در SIEM

• طبقه‌بندی داده‌ها به Hot, Warm, Cold بر اساس اهمیت

• طراحی سیاست‌های آرشیو سازی و حذف خودکار

• ارزیابی مصرف دیسک توسط شاخص‌ها و داده‌های خام

• بررسی مصرف فضای ذخیره‌سازی توسط گزارش‌ها، داشبوردها و فایل‌های موقت

• اعمال سیاست کاهش کیفیت برای داده‌های کم‌ارزش امنیتی

• استفاده از ابزارهای جانبی برای ذخیره‌سازی خارجی یا Cloud Backup

فصل 5. بررسی لاگ‌های سیستم SIEM برای تحلیل خطاها

• تحلیل لاگ‌های سیستمی ابزار (Service Logs, Process Logs)

• بررسی خطاهای مربوط به دیتابیس، موتور جستجو و پردازش رویداد

• پایش رخدادهای مربوط به Crash، Restart یا Failover

• ارزیابی مشکلات مربوط به Authentication یا API Calls

• نظارت بر وضعیت License، مصرف منابع و هشدارهای سیستمی

فصل 6. کاهش خطاهای شناسایی و مدیریت False Positives

• بررسی دقیق Triggerهای Ruleهای همبستگی

• بازبینی منطق تشخیص برای حملات شناخته‌شده

• پیاده‌سازی معیارهای اعتبارسنجی برای جلوگیری از هشدارهای اشتباه

• بررسی تطابق Eventها با پروفایل‌های رفتاری کاربران و سیستم‌ها

• به‌روزرسانی پایگاه‌های Threat Intelligence برای بهبود دقت

• استفاده از Threshold و Context برای افزایش دقت شناسایی

فصل 7. استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در بررسی خطاها

• تحلیل خودکار لاگ‌ها برای شناسایی الگوهای غیرعادی

• مدل‌سازی رفتار کاربران (UEBA) برای کاهش هشدارهای اشتباه

• استفاده از الگوریتم‌های طبقه‌بندی برای تفکیک تهدید واقعی از Noise

• پایش و تنظیم مدل‌ها به‌صورت دوره‌ای بر اساس داده‌های جدید

• ادغام قابلیت‌های AI با داشبوردها برای هشدارهای پیش‌بینی‌شده

فصل 8. مستندسازی و ارائه گزارش‌های عیب‌یابی

• تهیه گزارش از خطاهای تکرارشونده برای تحلیل بلندمدت

• مستندسازی تغییرات در تنظیمات برای ردیابی مشکلات آتی

• ایجاد روال بررسی‌های دوره‌ای برای تحلیل وضعیت سلامت SIEM

• ساخت چک‌لیست‌های عیب‌یابی سریع برای تیم‌های SOC و امنیت

• پیاده‌سازی رویه‌های بررسی Post-Incident برای بهبود پاسخگویی

در این دوره، نحوه پیکربندی، مدیریت و تحلیل داده‌های امنیتی در ابزارهای Splunk, QRadar, ArcSight, Elastic SIEM و Microsoft Sentinel آموزش داده می‌شود. فراگیران با راه‌اندازی SIEM، ایجاد قوانین همبستگی، تحلیل رخدادهای امنیتی، و خودکارسازی پاسخ به تهدیدات آشنا می‌شوند. این مهارت‌ها برای متخصصان امنیت اطلاعات، تحلیلگران SOC و مدیران امنیت سازمانی بسیار حیاتی هستند.