Microsoft Sentinel vs Splunk: Chọn một SIEM

Cả hai công cụ làm cùng một việc cốt lõi: thu thập logs, tương quan hóa các sự kiện và đưa ra các cảnh báo quan trọng. Sự khác biệt xuất hiện ở mô hình giá, ngôn ngữ truy vấn và mức độ cơ sở hạ tầng bạn phải quản lý.

Mỗi sản phẩm thực tế là gì

Microsoft Sentinel là một SIEM được xây dựng trên cloud chạy trên Azure Log Analytics. Không có cơ sở hạ tầng để vá, không có cụm indexer để định kích thước, và nó sử dụng Kusto Query Language (KQL) cho mọi thứ từ hunting đến detection rules. Nó được tính phí theo GB dữ liệu được nhập vào workspace, với một vài tiers (trả theo công suất, tiers cam kết bắt đầu từ khoảng 100 GB/ngày) thay đổi tỷ giá theo GB.

Splunk bắt đầu như một nền tảng log on-prem và vẫn chạy theo cách đó cho rất nhiều cơ sở, mặc dù Splunk Cloud hiện là khuyến nghị mặc định cho các triển khai mới. Nó sử dụng SPL (Search Processing Language), cái mà cũ hơn, trưởng thành hơn, và có một thư viện ứng dụng cộng đồng lớn hơn nhiều trên Splunkbase. Theo lịch sử, Splunk cũng tính phí dựa trên khối lượng ingestion, nhưng họ đã hướng khách hàng sang mô hình giá dựa trên khối lượng công việc tính phí cho compute (search jobs, indexing) thay vì khối lượng dữ liệu thô — điều đáng kiểm tra các điều khoản hiện tại vì điều này đã thay đổi nhiều lần.

Ngôn ngữ truy vấn: KQL vs SPL

KQL đọc giống như một đường dẫn các bộ lọc, tương tự như LINQ nếu bạn đã làm việc với C#:

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

SPL làm cách khác với cú pháp khác:

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

Các nhà phân tích đã sử dụng SQL có xu hướng tiếp cận KQL nhanh hơn. SPL có nhiều lệnh được xây dựng sẵn cho những thứ như transaction, eventstats và tích hợp machine learning toolkit, điều này quan trọng nếu bạn đang thực hiện detection bất thường vượt quá các ngưỡng đơn giản. Không có ngôn ngữ nào tốt hơn một cách khách quan — chi phí thực sự là đào tạo lại một đội ngũ đã có nhiều năm kỹ năng cơ bắp trong một hoặc cái khác.

Data ingestion và connectors

Sentinel có lợi thế nếu tài sản của bạn đã nặng về Microsoft: các connector gốc, cách đơn giản cho Azure AD (Entra ID) sign-in logs, Defender for Endpoint, Office 365 và Azure activity logs. Đưa dữ liệu AWS hoặc on-prem Syslog hoạt động tốt thông qua Azure Monitor Agent, nhưng nó là một bước thêm so với các nguồn Azure gốc.

Ecosystem connector của Splunk rộng hơn về số lượng thô vì nó đã tồn tại lâu hơn — Splunkbase có hàng nghìn ứng dụng và add-ons, bao gồm những ứng dụng được duy trì bởi cộng đồng cho các sản phẩm ngách. Nếu bạn đang nhập từ một môi trường hỗn hợp (tường lửa Cisco, legacy on-prem AD, các ứng dụng SaaS ngẫu nhiên không có API hiện đại), bạn có khả năng tìm thấy một Technology Add-on (TA) được xây dựng sẵn cho Splunk trước khi bạn tìm thấy một connector Sentinel tương đương.

Detection rules và threat intelligence

Sentinel đi kèm với các mẫu analytics rule được ánh xạ tới MITRE ATT&CK, và feed threat intel của Microsoft (Microsoft Threat Intelligence) tích hợp trực tiếp. Fusion, correlation engine của Sentinel, liên kết các cảnh báo có độ trung thực thấp vào một sự cố duy nhất tự động, điều này giảm alert fatigue cho các đội nhỏ hơn mà không có một nhóm detection engineering chuyên dụng.

Splunk Enterprise Security (một add-on trả phí riêng biệt, không có trong Splunk cơ sở) cung cấp cho bạn Notable Events, risk-based alerting và một framework correlation search có tính tùy chỉnh cao hơn. Risk-based alerting đặc biệt — tính điểm các thực thể theo thời gian thay vì kích hoạt trên các sự kiện đơn lẻ — là một trong những mô hình detection mạnh hơn có sẵn trong bất kỳ nền tảng nào, và Splunk đã có nó lâu hơn.

Chi phí và overhead vận hành

Mô hình serverless của Sentinel có nghĩa là không cần lên kế hoạch năng lực cho indexers hoặc search heads, nhưng chi phí ingestion có thể tăng nhanh nếu bạn đang ghi nhật ký các nguồn dài dòng như DNS hoặc lưu lượng tường lửa mà không lọc trước. Data Collection Rules (DCRs) cho phép bạn lọc và chuyển đổi dữ liệu trước khi nó đi vào workspace, điều này đáng để thiết lập sớm hơn là sau hóa đơn bất ngờ đầu tiên của bạn.

Splunk on-prem cung cấp cho bạn toàn quyền kiểm soát lưu giữ và kích thước phần cứng nhưng có nghĩa là ai đó sở hữu cụm indexer, sử dụng giấy phép và chu kỳ nâng cấp. Splunk Cloud loại bỏ phần lớn điều đó nhưng bạn vẫn đang trả tiền cho các tìm kiếm sử dụng nhiều compute theo mô hình giá mới, vì vậy các truy vấn SPL được viết tệ hit ví của bạn trực tiếp hơn trong sơ đồ dựa trên ingestion cũ.

Cái nào phù hợp với môi trường của bạn

Nếu bạn đã sâu trong Azure và Microsoft 365, Sentinel thường chi phí ít hơn để thiết lập và duy trì. Nếu bạn cần tích hợp bên thứ ba rộng, một ecosystem ứng dụng trưởng thành, hoặc đội của bạn đã biết SPL, tính linh hoạt của Splunk được trả lại mặc dù nâng cao hơn operational lift. Rất nhiều doanh nghiệp lớn hơn thực sự chạy cả hai — Splunk cho các nguồn on-prem legacy, Sentinel cho phía Azure-native — và chuyển tiếp dữ liệu tóm tắt giữa chúng thay vì chọn một cách độc quyền.

Xem thêm về xây dựng detection rules và log pipelines, hãy kiểm tra các phân đoạn SIEM và Blue Team liên quan trên Korra Studio.