什么是安全数据湖？

结构完善的安全数据湖体系结构包含多项关键功能，这些功能协同工作，实现安全数据的快速搜索、关联和调查：

• 引入：通过 API、连接器和智能体，从多云、多平台环境的防火墙、云平台、标识提供者和终结点检测工具等多样化源收集数据。
• 存储：在云原生、可扩展的环境中，以经济高效的方式存储数据，采用 Delta Parquet 等开放格式支持读时模式灵活性和互操作性。
• 处理：支持多种分析引擎，包括 Spark、Kusto 查询语言 (KQL) 和机器学习，可对单份数副本据执行实时和批量分析。
• 访问：实施基于角色的访问控制 (RBAC)、加密和审核日志，以保护敏感数据并支持合规性。
• 分析：应用 AI、用户和 实体行为分析 (UEBA)、网络威胁搜寻以及自定义仪表板来发现威胁并可视化趋势。
• 智能体防御：通过集中全面的历史数据和实时数据，为 AI 智能体和自动化提供支持，从而实现高级分析、异常检测和自主威胁响应。

Microsoft Sentinel 数据湖旨在帮助优化成本、简化数据管理，并加速 AI 在安全运营中的应用。作为 Microsoft Sentinel 平台的基础，它采用云原生体系结构且专为安全构建，汇聚所有安全数据以实现更高的可见性、更深入的安全分析和上下文感知。它通过提供经济实惠的长期保留能力，帮助组织在有效管理预算的同时增强安全性。

传统的安全信息和事件管理 (SIEM) 系统侧重于实时警报、日志聚合和合规性报告。它们在即时威胁检测和事件响应方面很有效，尤其在需要快速了解活跃威胁的环境中至关重要。但是，SIEM 往往在可伸缩性、成本效益和长期数据保留方面存在挑战。随着安全数据量的增长（尤其是在混合和多云环境中），许多 SIEM 平台维护成本高昂，并且在支持深度取证调查或高级分析方面的能力有限。

安全数据湖提供了一种更灵活、更具可扩展性的方法。它们支持读时模式访问、开放数据格式，以及分离的计算和存储。这使其非常适合存储和分析海量的原始、结构化和非结构化安全数据。安全数据湖还非常适用于 AI 支持的网络安全分析、网络威胁搜寻和长期合规准备，同时还能降低每 GB 存储成本。

许多组织认识到这两种方法的优势，现已采用结合 SIEM 和数据湖功能的混合模式。在这些配置中，SIEM 负责实时警报和操作工作流，而安全数据湖则作为深度分析、历史调查和可扩展数据保留的基础。这种混合策略使安全团队能够快速响应威胁，同时保持随时间探索和分析数据的灵活性。

并非所有数据平台都专为安全而设计。了解安全数据湖、常规用途数据湖和传统数据库之间的区别，可帮助你为安全运营选择合适的基础。

• 常规用途数据湖：存储所有类型的业务数据，包括结构化、半结构化和非结构化数据。这种集中式存储解决方案通常用于分析、报告和数据科学。它并未针对威胁检测、取证调查等安全特定需求进行优化。
• 安全数据湖：专门设计用于收集、规范化和分析来自云、本地和混合环境的日志、警报、遥测等安全相关数据。与常规用途数据湖不同，它支持实时威胁检测、长期调查和 AI 支持的高级分析。它还提供读时模式灵活性，非常适合动态、不断发展的安全场景。
• 传统数据库：针对结构化事务数据进行了优化，并受预定义架构约束。虽然传统数据库对结构化业务应用很有效，但它并不是为处理海量非结构化安全数据而设计的，也不支持现代网络威胁检测和调查所需的复杂分析工作流。

安全数据湖通过提供针对现代安全挑战量身定制的可扩展、灵活基础结构，填补了数据湖与数据库之间的空白，使其更适合需要分析多样数据源并快速响应网络威胁的组织。

遵循这些最佳实践有助于在管理安全数据湖时保护企业声誉、支持业务增长并保持合规性。建议的操作包括：

• 使用行业标准协议对静态数据和传输中数据进行加密。这可确保即使数据被拦截或未经授权访问，也依然不可读且安全。
• 使用细粒度访问控制，例如RBAC、访问控制列表 (ACL) 和多重身份验证 (MFA)。这些控制有助于实施最小权限访问，并降低内部威胁或意外泄露的风险。
• 监视异常访问模式和未经授权的更改。持续监视有助于及早发现可疑行为，并支持快速事件响应。
• 应用数据分类和标记，以识别敏感信息。正确的标记可实现针对性保护，并有助于满足处理个人或机密数据的法规要求。
• 提供审核日志和版本控制。这些功能支持可追溯性和问责制，使调查事件和维护数据完整性更容易。
• 定期备份数据并测试灾难恢复流程。备份可在数据丢失时提供业务连续性，而测试恢复计划可验证应对实际场景的准备情况。

与合规框架保持一致。其中包括国际标准化组织 (ISO) 27001、《Health Insurance Portability and Accountability Act》(HIPAA) 和《一般数据保护条例》(GDPR)。遵循既定标准有助于建立与利息干系人的信任，避免法律或经济处罚。

安全团队通常很难全面了解云、本地和混合环境中的活动。安全数据湖将所有这些来源的数据集中起来，实现整个基础结构的统一可见性。这有助于分析师关联事件、检测模式并更高效地调查事件。

使用传统 SIEM 存储数月或数年的安全数据可能成本高昂。安全数据湖采用云原生存储和开放格式来降低成本，使长期保留成为可能。这对于取证调查、合规审计和历史趋势分析尤其有用。

安全数据湖支持高级分析，可检测传统工具可能遗漏的异常和网络威胁。自定义模型可识别可疑行为、自动化网络威胁搜寻、加速事件响应，并强化网络安全态势和数据保护。

GDPR、HIPAA 和 ISO 27001 等监管框架要求组织保留并保护安全数据。安全数据湖通过提供安全、可审计的存储和详细访问日志，帮助满足这些要求，支持强大的数据安全实践和合规性。

安全数据湖具备可扩展性。它们无需重新架构解决方案，即可引入和分析来自新来源的数据。它们还支持读时模式，并适应不断变化的数据格式和场景。

构建或运营安全数据湖时，组织通常面临需要战略规划的挑战，包括：

• 管理海量原始、结构化和非结构化数据。安全数据湖从数十个来源收集数据，数据量可快速增长至 PB 级。如果没有清晰的数据生命周期策略，就很容易失去可见性，或让分析工具不堪重负。
• 随着时间推移控制云存储和计算成本。无限期存储所有数据成本高昂。在保留策略与预算限制之间取得平衡，并明智决定保留哪些数据及如何处理数据至关重要。
• 确保适当的治理、访问控制和监管合规。安全数据通常包含敏感信息。如果没有强有力的治理和访问控制，组织就有违反 GDPR 或 HIPAA 等隐私法规的风险。
• 防止配置错误和未经授权的访问。权限配置错误或开放访问设置可能导致关键数据泄露。定期审核和自动化检查有助于降低意外泄露风险。
• 弥补管理开放数据环境和 KQL、Spark 等查询语言的技能差距。安全团队可能缺乏大数据工具的深入使用经验。培训和文档是确保分析人员有效使用平台的关键。
• 应对厂商锁定，并提供与现有工具的互操作性。有些平台会让数据迁移或与其他系统集成变得困难。选择开放格式和模块化体系结构有助于保持组织的选择空间。

Microsoft 通过集成云原生服务提供全面的安全数据湖方法，协同支持可扩展、智能的安全运营。其核心是 Microsoft Sentinel，它通过统一、专为安全打造的数据湖扩展传统 SIEM 功能，实现深度可见性、高级分析和 AI 就绪运营。

Microsoft Sentinel 提供快速警报、事件调查和自动化响应，并提供长期保留和高级分析。借助内置的安全数据湖，组织可引入并保留 Delta Parquet 等开放格式的海量安全数据。

安全团队还可在单份数据副本上运行多种形式的分析，消除重复，并支持长期威胁搜寻、基线构建和实体扩充等强大场景。

这种模式同时满足运营和战略安全需求，将 SIEM 的实时响应能力与现代安全数据湖的深度、灵活性和成本效益结合起来。