27、云安全威胁调查与漏洞管理全解析

云安全威胁调查与漏洞管理全解析

1. 威胁调查的KQL最佳实践

在进行威胁调查时，使用Kusto查询语言（KQL）配合查询浏览器是非常有效的手段。以下是一些使用KQL进行威胁调查的最佳实践：
- 从基础查询入手 ：以简单宽泛的查询开启威胁狩猎之旅，再依据结果逐步细化查询。这种迭代方式有助于缩小关注范围，更高效地发现潜在威胁。
- 明智运用KQL函数 ：KQL提供了多种用于数据处理和分析的函数，可根据需求合理运用这些函数进行数据聚合、过滤和转换。
- 利用基于时间的查询 ：基于时间的查询在威胁狩猎中价值巨大。分析特定时间范围内的数据有助于发现模式和异常，可尝试不同的时间间隔来识别趋势。
- 参数化查询 ：通过参数化使查询具有适应性，这样就能使用不同的值复用查询，便于对云环境的各个方面进行调查。
- 文档记录与协作 ：全面记录查询和调查结果，这有助于安全团队内部的知识共享和协作。鼓励团队成员对查询进行注释并分享见解。

不过，KQL也存在一些局限性：
|局限性|详情|
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|集成受限|KQL通常与微软的Azure平台相关联，与其他安全工具和平台的集成可能有限。不过，每个云安全态势管理（CSPM）工具都提供查询浏览器功能，可用于安全调查。|
|图形界面有限|KQL缺乏丰富的图形查询构建器或可视化设计工具，用户需通过命令行界面或基于文本的编辑器编写查询。KQL结果的可视化通常在具有更强大图形界面的外部工具中