Azure Sentinel Notebooks 使用教程
1. 项目介绍
Azure Sentinel Notebooks 是一个开源项目,旨在通过 Jupyter Notebooks 提供交互式的安全洞察和操作,帮助用户调查异常行为并追踪恶意活动。该项目由 Microsoft 维护,并得到了社区的广泛贡献。Notebooks 利用 Microsoft Sentinel 的开放 API,允许用户查询、转换、分析和可视化 Sentinel 数据,特别适用于临时调查、追踪或定制工作流程。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
在开始之前,确保你已经安装了以下工具和库:
- Python 3.x
- Jupyter Notebook
- Azure SDK for Python
- Microsoft Sentinel API 访问权限
2.2 安装依赖
首先,克隆项目仓库并安装所需的依赖包:
git clone https://github.com/Azure/Azure-Sentinel-Notebooks.git
cd Azure-Sentinel-Notebooks
pip install -r requirements.txt
2.3 启动 Notebook
启动 Jupyter Notebook 并打开一个示例 Notebook:
jupyter notebook
在 Jupyter Notebook 界面中,导航到 Getting Started Guide For Azure Sentinel ML Notebooks.ipynb
并运行其中的代码。
2.4 示例代码
以下是一个简单的示例代码,用于查询 Microsoft Sentinel 中的日志数据:
from azure.identity import DefaultAzureCredential
from azure.mgmt.securityinsight import SecurityInsights
# 初始化 Azure 认证
credential = DefaultAzureCredential()
# 初始化 Sentinel 客户端
client = SecurityInsights(credential=credential)
# 查询日志数据
query = "SecurityEvent | where EventID == 4624"
result = client.query(query)
print(result)
3. 应用案例和最佳实践
3.1 异常行为检测
使用 Notebooks 可以轻松实现异常行为的检测。例如,通过分析 Office365 Exchange 会话的异常模式,可以及时发现潜在的安全威胁。
3.2 恶意活动追踪
Notebooks 提供了多种工具和方法来追踪恶意活动,如检测潜在的网络信标(beaconing)行为,帮助安全团队快速响应和处理威胁。
3.3 定制化工作流程
用户可以根据自己的需求定制 Notebooks,创建适合自己组织的安全工作流程。例如,可以编写自定义的查询和分析脚本,集成到现有的安全操作流程中。
4. 典型生态项目
4.1 Azure Machine Learning
Azure Machine Learning 与 Azure Sentinel Notebooks 紧密集成,提供了强大的机器学习功能,帮助用户更深入地分析和预测安全威胁。
4.2 Azure Synapse Analytics
Azure Synapse Analytics 提供了大规模数据处理和分析能力,与 Notebooks 结合使用,可以实现更复杂的安全数据分析和可视化。
4.3 MSTICPy
MSTICPy 是一个开源的 Python 库,专门用于安全分析和调查。它与 Azure Sentinel Notebooks 无缝集成,提供了丰富的工具和功能,帮助用户更高效地进行安全调查。
通过以上模块的介绍和示例,用户可以快速上手并充分利用 Azure Sentinel Notebooks 进行安全分析和威胁追踪。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考