Immer mehr Systeme. Immer mehr Daten. Immer mehr Logs.
Moderne IT-Infrastrukturen produzieren täglich große Mengen an Protokolldaten. Was eigentlich für mehr Transparenz und Sicherheit sorgen soll, wird für Unternehmen zunehmend zur Herausforderung.
Denn mehr Logs bedeuten nicht automatisch mehr Sicherheit.
Wenn Datenmengen unkontrolliert wachsen, steigen die Kosten, SIEM-Systeme werden stärker belastet und wichtige Sicherheitsereignisse können in der Masse untergehen.
Die gute Nachricht? Mit einer durchdachten Logging-Strategie lässt sich die Datenflut kontrollieren, ohne auf wichtige Sicherheitsinformationen verzichten zu müssen.
Was bedeutet Growing Log Volume?
Unter Growing Log Volume versteht man die stetig wachsende Menge an Protokolldaten, die innerhalb einer IT-Infrastruktur erzeugt, verarbeitet und gespeichert werden.
Logs dokumentieren, was in IT-Systemen passiert. Dazu gehören beispielsweise:
- Anmeldeversuche: Wer hat wann und von wo auf ein System zugegriffen?
- Systemereignisse: Welche Fehler oder ungewöhnlichen Aktivitäten sind aufgetreten?
- Netzwerkaktivitäten: Welche Verbindungen wurden aufgebaut?
- Sicherheitsereignisse: Welche verdächtigen Aktivitäten wurden von Sicherheitslösungen erkannt?
Diese Informationen helfen IT- und Security-Teams dabei, Cyberangriffe zu erkennen, Sicherheitsvorfälle zu untersuchen und Compliance-Anforderungen zu erfüllen.
Doch je mehr Systeme miteinander kommunizieren, desto größer wird auch die Menge der erzeugten Daten.
Warum wachsen die Log-Daten so schnell?
Die Ursachen liegen vor allem in der zunehmenden Komplexität moderner IT-Landschaften.
Während Unternehmen früher überwiegend lokale Server und Anwendungen betrieben haben, verteilen sich ihre Systeme heute auf zahlreiche Plattformen und Umgebungen.
Zu den wichtigsten Treibern gehören:
- Cloud-Services: Cloud-Anwendungen und Plattformen erzeugen kontinuierlich Ereignis- und Zugriffsprotokolle.
- Microservices und Container: Einzelne Anwendungen bestehen häufig aus vielen Komponenten, die jeweils eigene Logs produzieren.
- IoT-Geräte: Vernetzte Geräte und Sensoren liefern zusätzliche Datenströme.
- Cybersecurity: Sicherheitslösungen erfassen detaillierte Informationen, um verdächtige Aktivitäten zu erkennen.
- Compliance: Regulatorische Anforderungen können zusätzliche Protokollierungs- und Aufbewahrungspflichten mit sich bringen.
Das Ergebnis: Immer mehr Datenquellen erzeugen immer mehr Logs.
Und diese müssen gesammelt, verarbeitet, analysiert und teilweise über längere Zeiträume gespeichert werden.
Wenn zu viele Logs zum Problem werden
Logs sind eine wichtige Grundlage für die IT-Sicherheit. Doch eine unkontrollierte Datenflut kann genau das Gegenteil bewirken.
Besonders deutlich wird das bei Security Information and Event Management (SIEM)-Systemen. Diese sammeln und analysieren sicherheitsrelevante Ereignisse aus unterschiedlichen Quellen.
Je größer die Datenmenge, desto höher die Anforderungen an die Infrastruktur und die Security-Teams.
Die vier größten Herausforderungen
- Steigende Kosten: Mehr Daten benötigen mehr Speicherplatz, Rechenleistung und Verarbeitungskapazität. Je nach Preismodell steigen auch die Lizenzkosten.
- Sinkende Performance: Große Datenmengen können die Verarbeitung, Suche und Analyse von Sicherheitsereignissen verlangsamen.
- Fehlende Standardisierung: Unterschiedliche Log-Formate erschweren die zentrale Auswertung und Verknüpfung von Ereignissen.
- Alert Fatigue: Zu viele Warnmeldungen können Security-Teams überlasten. Werden irrelevante Meldungen nicht ausreichend herausgefiltert, besteht die Gefahr, dass tatsächlich kritische Ereignisse übersehen werden.
Kurz gesagt: Das Problem ist nicht allein die Menge der Daten, sondern die Schwierigkeit, wichtige Informationen schnell und zuverlässig zu erkennen.
Logging-Strategie: Welche Daten brauchst du wirklich?
Der erste Schritt zu einem effizienten Log-Management ist eine durchdachte Logging-Strategie.
Denn nicht jedes Systemereignis ist für die Sicherheitsüberwachung gleichermaßen relevant.
Entscheidend ist, bereits bei der Datenerfassung festzulegen, welche Informationen für Sicherheit, Betrieb und Compliance tatsächlich benötigt werden.
Dabei helfen drei Fragen:
- Welche Daten sind sicherheitsrelevant? Beispielsweise fehlgeschlagene Anmeldungen, Änderungen an Berechtigungen oder verdächtige Prozessaktivitäten.
- Welche Daten werden nur kurzfristig benötigt? Debug-Logs können bei der Fehleranalyse hilfreich sein, müssen aber nicht grundsätzlich monatelang gespeichert werden.
- Wie lange müssen die Daten verfügbar bleiben? Aufbewahrungsfristen sollten sich am jeweiligen Zweck und an geltenden Anforderungen orientieren.
Ein Beispiel: Windows Event-IDs
Windows-Systeme protokollieren zahlreiche unterschiedliche Ereignisse. Einige davon sind für die Angriffserkennung besonders interessant.
- Event-ID 4625: Dokumentiert fehlgeschlagene Anmeldeversuche und kann Hinweise auf Brute-Force-Angriffe liefern.
- Event-ID 4688: Dokumentiert die Erstellung neuer Prozesse und kann helfen, verdächtige Aktivitäten nachzuvollziehen.
Durch eine gezielte Auswahl und Priorisierung relevanter Ereignisse lässt sich die Datenmenge im zentralen SIEM reduzieren. Welche Events benötigt werden, hängt jedoch von der jeweiligen IT-Umgebung und den möglichen Angriffsszenarien ab.
Wichtig: Eine gute Logging-Strategie bedeutet nicht, möglichst wenige Daten zu sammeln. Sie stellt sicher, dass die richtigen Informationen zuverlässig verfügbar bleiben.
Filter und Aggregation: Weniger Daten, mehr Überblick
Nicht alle Logs müssen ungefiltert im zentralen SIEM landen.
Mit geeigneten Tools lassen sich Daten bereits vor der Weiterleitung verarbeiten, filtern und zusammenfassen.
Dafür kommen beispielsweise Logstash oder Fluentd zum Einsatz.
Diese ermöglichen es unter anderem:
- irrelevante Log-Einträge herauszufiltern
- Daten aus unterschiedlichen Quellen zu vereinheitlichen
- wiederkehrende Ereignisse zu aggregieren
- Logs gezielt an verschiedene Speicher- und Analysesysteme weiterzuleiten
Ein Beispiel aus der Praxis
Eine Anwendung erzeugt täglich hunderttausende Debug-Meldungen. Für die Fehlersuche sind diese hilfreich, für die kontinuierliche Sicherheitsüberwachung jedoch häufig nicht erforderlich.
Ohne Filterung: Sämtliche Meldungen werden an das SIEM übertragen und dort verarbeitet.
Mit Filterung: Sicherheitsrelevante Ereignisse gelangen weiterhin ins SIEM. Debug-Meldungen werden bei Bedarf separat und zeitlich begrenzt gespeichert.
Das Ergebnis: Weniger Daten im SIEM, geringere Kosten und mehr Kapazität für die Analyse wichtiger Ereignisse.
Entscheidend ist, dass durch die Filterung keine Informationen verloren gehen, die für die Erkennung oder Untersuchung von Sicherheitsvorfällen benötigt werden.
Datenformate optimieren: Auch die Struktur zählt
Neben der Menge spielt auch das Format der Log-Daten eine wichtige Rolle.
Unterschiedliche Systeme liefern ihre Informationen häufig in verschiedenen Formaten, beispielsweise XML, JSON oder einfachen Textdateien.
Durch eine Vereinheitlichung lassen sich Daten effizienter verarbeiten und analysieren.
Ein Beispiel: XML und JSON
XML verwendet vergleichsweise umfangreiche Strukturen mit öffnenden und schließenden Tags. JSON kann dieselben Informationen in vielen Fällen kompakter darstellen.
Eine Umwandlung von XML in kompakte JSON-Objekte kann deshalb den Speicherbedarf deutlich reduzieren.
In geeigneten Anwendungsfällen sind Einsparungen von bis zu 50 Prozent möglich. Wie groß der tatsächliche Effekt ausfällt, hängt allerdings von der Datenstruktur, der Verarbeitung und den eingesetzten Komprimierungsverfahren ab.
Weitere Möglichkeiten zur Optimierung sind:
- Komprimierung: Log-Daten platzsparend archivieren.
- Standardisierung: Einheitliche Datenformate für eine einfachere Verarbeitung nutzen.
- Reduzierung redundanter Informationen: Unnötige Wiederholungen und nicht benötigte Felder vermeiden, ohne wichtige Kontextinformationen zu verlieren.
Schon kleine Optimierungen können bei großen Datenmengen einen spürbaren Unterschied machen.
Log-Retention: Wie lange sollten Logs gespeichert werden?
Nicht alle Log-Daten müssen dauerhaft auf schnellen und kostenintensiven Speichersystemen liegen.
Eine durchdachte Log-Retention-Strategie legt fest, wie lange Daten aufbewahrt werden und wann sie in günstigere Speicherbereiche verschoben werden können.
Dafür bietet sich eine gestaffelte Speicherung an.
1. Hot Data: Schnell verfügbar
Aktuelle Logs, die für die laufende Sicherheitsüberwachung und schnelle Analysen benötigt werden. Sie liegen auf leistungsfähigen Speichersystemen und sind unmittelbar abrufbar.
Ein möglicher Zeitraum sind beispielsweise die letzten 30 Tage.
2. Cold Data: Für spätere Analysen
Ältere Logs, die seltener benötigt werden, aber beispielsweise für forensische Untersuchungen oder Compliance-Nachweise weiterhin verfügbar sein müssen.
Sie können in kostengünstigeren Speicherbereichen abgelegt werden, etwa für einen Zeitraum von sechs bis zwölf Monaten.
3. Archive Data: Langfristig aufbewahren
Logs, die nur noch selten benötigt werden, aber aus rechtlichen, regulatorischen oder betrieblichen Gründen länger gespeichert bleiben müssen.
Diese Daten können komprimiert und in kosteneffizienten Archivlösungen gespeichert werden.
Wichtig: Die genannten Zeiträume sind Beispiele und keine allgemeingültigen Vorgaben. Die tatsächlichen Aufbewahrungsfristen müssen sich nach den Sicherheitsanforderungen, dem Verwendungszweck und den geltenden rechtlichen Vorgaben richten.
So gelingt der Einstieg in ein effizientes Log-Management
Um die wachsenden Datenmengen in den Griff zu bekommen, müssen Unternehmen nicht sofort ihre gesamte Logging-Infrastruktur verändern.
Bereits einige grundlegende Maßnahmen können helfen.
1. Bestehende Log-Quellen analysieren
Verschaffe dir einen Überblick darüber, welche Systeme Logs erzeugen, wie groß die Datenmengen sind und welche Informationen tatsächlich benötigt werden.
2. Sicherheitskritische Ereignisse priorisieren
Definiere, welche Ereignisse für die Erkennung und Untersuchung von Cyberangriffen besonders wichtig sind. Diese sollten zuverlässig erfasst und analysiert werden.
3. Filterung und Datenformate optimieren
Prüfe, welche Daten bereits vor der Weiterleitung gefiltert oder zusammengefasst werden können. Einheitliche Formate und Komprimierung helfen zusätzlich, Ressourcen einzusparen.
4. Aufbewahrungsregeln regelmäßig überprüfen
Lege fest, welche Logs kurzfristig verfügbar sein müssen und welche langfristig archiviert werden können. Überprüfe die Regeln regelmäßig, da sich IT-Systeme und Bedrohungen verändern.
Fazit: Mehr Logs sind nicht automatisch mehr Sicherheit
Growing Log Volume wird Unternehmen auch in Zukunft beschäftigen. Denn mit zunehmender Digitalisierung wachsen sowohl die IT-Infrastrukturen als auch die Anforderungen an ihre Überwachung.
Die Lösung besteht jedoch nicht darin, einfach immer mehr Speicherplatz und Rechenleistung bereitzustellen.
Entscheidend ist, Log-Daten gezielt zu erfassen, intelligent zu verarbeiten und sinnvoll aufzubewahren.
Wer seine Datenquellen kennt, klare Prioritäten setzt und frühzeitig filtert, entlastet nicht nur sein SIEM, sondern verbessert auch die Grundlage für eine effektive Sicherheitsüberwachung.
Denn am Ende zählt nicht, wie viele Logs ein Unternehmen sammelt, sondern ob es darin die entscheidenden Hinweise erkennt.
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