Azue Sentinel Data Connector数据接入

 

 

Data Connectors

Azure Sentinel 的 Data Connectors 是用于连接和收集来自不同数据源的日志和事件的组件。这些数据源可以是 Azure 服务、Microsoft 产品、第三方服务或者自定义应用程序。Data Connectors 的主要功能是将这些数据整合到 Azure Sentinel 中，从而使其可用于安全分析、威胁检测、警报、监控和响应。

 

 

 

Data Connectors 的主要功能：

1. 数据集成：

   • 将多个数据源的日志和事件信息集成到 Azure Sentinel。这为安全事件管理和威胁分析提供了统一的视图。

2. 预配置的连接器：

   • Azure Sentinel 提供了多种预配置的连接器，用于流行的服务和应用程序，简化了集成过程。

3. 自定义数据收集：

   • 除了预配置的连接器外，还可以创建自定义连接器来收集特定来源的数据。

4. 实时数据流：

   • 收集数据源实时生成的日志和事件，使得安全分析和响应能够及时进行。

5. 数据转换和归一化：

   • 对接收到的数据进行处理，确保它们的格式适合于分析和处理。

举例说明：

1. 连接 Office 365：

   • 使用 Office 365 Data Connector 将 Office 365 审计日志（如用户登录活动、文件操作等）集成到 Azure Sentinel。这有助于监控潜在的安全威胁，如非授权的数据访问或异常登录行为。

2. 整合 Azure AD 日志：

   • 通过 Azure Active Directory (AD) Connector，可以将 Azure AD 的身份验证和访问管理日志引入到 Sentinel。这对于检测潜在的身份相关威胁和不寻常的用户活动非常重要。

3. 集成第三方防火墙日志：

   • 如果组织使用第三方防火墙，如 Cisco 或 Palo Alto，可以通过相应的 Data Connector 将其流量和安全日志导入 Sentinel，从而在更广泛的范围内分析网络安全威胁。

4. 自定义应用程序日志：

   • 对于特定的企业应用程序，可以开发自定义连接器来收集其生成的日志和事件数据，以便在 Sentinel 中进行分析和监控。

通过使用这些 Data Connectors，Azure Sentinel 能够提供更全面的安全视角，帮助组织及时发现并响应各种类型的安全威胁。

 

 

 

即使您在使用 Azure Sentinel，您仍然需要 Azure Log Analytics。

实际上，Azure Sentinel 建立在 Azure Log Analytics 的基础之上，并且密切依赖于 Log Analytics 工作区来进行其操作。以下是这两者之间的关系和对 Log Analytics 的需要：

1. 数据存储和管理：

   • Azure Log Analytics 提供了数据存储和管理的功能。所有通过 Azure Sentinel 的 Data Connectors 收集的数据实际上都存储在与之关联的 Log Analytics 工作区中。

2. 数据查询和分析：

   • Azure Sentinel 利用 Log Analytics 的强大查询和分析功能。您可以使用 Kusto 查询语言（KQL）在 Log Analytics 工作区中对收集的数据进行查询和分析，这对于威胁检测和响应至关重要。

3. 日志数据来源：

   • Log Analytics 工作区是 Azure Sentinel 获取日志数据的主要来源。所有日志数据首先进入 Log Analytics 工作区，然后 Azure Sentinel 对这些数据进行安全分析和威胁检测。

4. 集成和兼容性：

   • Azure Sentinel 与 Log Analytics 工作区紧密集成，确保了数据的无缝流动和处理。这种集成还使得 Sentinel 能够兼容并利用在 Log Analytics 中已经配置的数据源。

5. 扩展性：

   • 使用 Log Analytics，您可以将 Azure Sentinel 的监控和分析能力扩展到非 Azure 环境。通过 Log Analytics 收集来自本地服务器、其他云服务或任何其他支持的数据源的日志。

因此，Azure Log Analytics 是 Azure Sentinel 实现其功能的关键组成部分。任何在 Azure Sentinel 中执行的安全监控、事件管理、威胁检测或响应活动，都依赖于 Log Analytics 工作区中的数据。

 

 

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