Microsoft Sentinel vs Splunk : choisir un SIEM

Les deux outils font le même travail fondamental : collecter les logs, corréler les événements et remonter les alertes qui comptent. Les différences apparaissent dans le modèle de tarification, le langage de requête et la part d'infrastructure que vous devez gérer.

Ce que chaque produit est réellement

Microsoft Sentinel est un SIEM natif du cloud construit sur Azure Log Analytics. Pas d'infrastructure à corriger, pas de cluster d'indexeurs à dimensionner, et il utilise Kusto Query Language (KQL) pour tout, de la recherche aux règles de détection. Il est facturé par Go ingéré dans l'espace de travail, avec quelques niveaux (paiement à l'utilisation, niveaux d'engagement à partir d'environ 100 Go/jour) qui modifient le taux par Go.

Splunk a démarré comme une plateforme de logs on-prem et fonctionne toujours de cette manière pour beaucoup de clients, bien que Splunk Cloud soit maintenant la recommandation par défaut pour les nouveaux déploiements. Il utilise SPL (Search Processing Language), qui est plus ancien, plus mature et dispose d'une beaucoup plus grande bibliothèque d'apps communautaires sur Splunkbase. Historiquement, Splunk facturait aussi sur le volume d'ingestion, mais il a orienté les clients vers une tarification basée sur la charge de travail qui facture le calcul (les recherches, l'indexation) plutôt que le volume de données brutes — cela vaut la peine de vérifier les conditions actuelles car cela a changé plus d'une fois.

Langage de requête : KQL vs SPL

KQL se lit comme un pipeline de filtres, similaire à LINQ si vous avez touché à C# :

SecurityEvent
| where EventID == 4625
| summarize FailedLogons = count() by Account, bin(TimeGenerated, 1h)
| where FailedLogons > 10

SPL fait la même chose avec une syntaxe différente :

index=wineventlog EventCode=4625
| bucket _time span=1h
| stats count as FailedLogons by Account, _time
| where FailedLogons > 10

Les analystes qui ont utilisé SQL tendent à comprendre KQL plus rapidement. SPL dispose de plus de commandes intégrées pour des choses comme transaction, eventstats et l'intégration du kit d'outils d'apprentissage automatique, ce qui a de l'importance si vous faites de la détection d'anomalies au-delà des simples seuils. Aucun langage n'est objectivement meilleur — le coût réel est le réapprentissage d'une équipe qui a déjà des années de mémoire musculaire dans l'un ou l'autre.

Ingestion de données et connecteurs

Sentinel a un avantage si votre environnement est déjà lourdement orienté Microsoft : des connecteurs natifs et sans friction pour les logs de connexion Azure AD (Entra ID), Defender for Endpoint, Office 365 et les logs d'activité Azure. L'importation de données AWS ou Syslog on-prem fonctionne bien via l'Agent Azure Monitor, mais c'est une étape supplémentaire comparée aux sources Azure natives.

L'écosystème de connecteurs de Splunk est plus large en nombre total car il existe depuis plus longtemps — Splunkbase dispose de milliers d'apps et de modules complémentaires, y compris ceux maintenus par la communauté pour les produits de niche. Si vous ingérez à partir d'un environnement mixte (pare-feu Cisco, AD on-prem hérité, applications SaaS aléatoires sans API moderne), vous trouverez probablement un Technology Add-on (TA) pré-construit pour Splunk avant de trouver un connecteur Sentinel équivalent.

Règles de détection et renseignement sur les menaces

Sentinel est livré avec des modèles de règles d'analyse mappés à MITRE ATT&CK, et le flux de renseignement sur les menaces propre à Microsoft (Microsoft Threat Intelligence) s'intègre directement. Fusion, le moteur de corrélation de Sentinel, relie automatiquement les alertes faible fidélité en un seul incident, ce qui réduit la fatigue d'alerte pour les petites équipes sans groupe d'ingénierie de détection dédié.

Splunk Enterprise Security (un module complémentaire payant distinct, non inclus dans Splunk de base) vous offre des événements notables, des alertes basées sur le risque et un cadre de recherche de corrélation plus personnalisable. Les alertes basées sur le risque en particulier — scorer les entités au fil du temps plutôt que de tirer sur des événements uniques — est l'un des meilleurs modèles de détection disponibles sur l'une ou l'autre plateforme, et Splunk l'a eu plus tôt.

Coûts et surcharge opérationnelle

Le modèle sans serveur de Sentinel signifie pas de planification de capacité pour les indexeurs ou les têtes de recherche, mais les coûts d'ingestion peuvent augmenter rapidement si vous enregistrez des sources détaillées comme DNS ou le trafic pare-feu sans filtrer d'abord. Les Data Collection Rules (DCRs) vous permettent de filtrer et transformer les données avant qu'elles n'atteignent l'espace de travail, ce qui vaut la peine de mettre en place dès le début plutôt qu'après votre première facture surprise.

Splunk on-prem vous donne un contrôle total sur la rétention et le dimensionnement du matériel, mais cela signifie que quelqu'un possède le cluster d'indexeurs, l'utilisation des licences et le cycle de mise à jour. Splunk Cloud supprime la plupart de cela, mais vous payez toujours pour les recherches gourmandes en calcul selon le nouveau modèle de tarification, donc les requêtes SPL mal écrites frappent votre portefeuille plus directement que dans l'ancien schéma basé sur l'ingestion.

Quel est celui qui convient à votre environnement

Si vous êtes déjà profondément dans Azure et Microsoft 365, Sentinel coûte généralement moins cher à mettre en place et à maintenir. Si vous avez besoin d'intégrations tierces larges, un écosystème d'applications mature, ou si votre équipe connaît déjà SPL, la flexibilité de Splunk paie malgré l'effort opérationnel plus élevé. Beaucoup de grandes entreprises exécutent en réalité les deux — Splunk pour les sources on-prem héritées, Sentinel pour le côté natif Azure — et transfèrent les données résumées entre eux plutôt que d'en choisir un exclusivement.

Pour en savoir plus sur la création de règles de détection et de pipelines de logs, consultez les segments SIEM et Blue Team connexes sur Korra Studio.