IT-Forensik: Protokolle in Echtzeit analysieren

LogDrill basiert auf einem eigenen Framework und funktioniert so: Nachdem die zu untersuchenden Logdaten den Normalisierungsprozess durchlaufen haben (dabei werden unstrukturierte Daten in ein strukturiertes Datenformat umgewandelt), werden diese Daten in Datenmodelle gepackt, sog. “Count Cubes”. LogDrill verwendet hierzu ein OLAP Framework. „Count Cubes“ widerum sind modifizierte OLAP Datenwürfel. Dies ermöglicht es, GigaBytes an Protokollen auf einem einfachen Notebook zu analysieren (mit etwa 130.000 Textzeilen pro Sekunde/Prozessorkern). Anschließend bereitet die Software bereitet die Daten für Pivot-Abfragen, Visualisierungsaufgaben oder entsprechende Berichte auf.


Martin Eschenberg, Kuert Datenrettung
Insbesondere eigne sich LogDrill zur Analyse von Protokolldaten in IT-Sicherheitssystemen und ermöglicht die Echtzeit-Erkennung von IT-Missbrauch oder Angriffen in dem Moment wo sie geschehen. Integrierte Alarm- und Reporting-Funktionen erlauben es dem Administrator entsprechende Gegenmaßnahmen zeitnah einzuleiten. LogDrill eignet sich zudem für den IT-Forensischen Einsatz im Bereich Big-Data, da gängige IT-Forensik / SIEM-Software für die Analyse großer Datenmengen bei Multi-Ad-Hoc-Abfragen häufig zu zeit- und ressourcenintensiv ist.
Hadoop-Big-Data Warehouse Appliance
Elemente von LogDrill finden sich auch in der zweiten Lösung des Anbieters: dem Big-Data Warehouse Appliance „PetaPylon“. Es basiert auf Hadoop und besteht aus speziell optimierter Hard- und Software. PetaPylon würde Hadoop um spezialisierte Daten-Normalisierungs-Prozesse ergänzen. Dies erlaube umfangreiche Abfragen, unabhängig davon, ob es sich um strukturierte oder unstrukturierte Big-Data Warehouse-Daten handle.
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