Statt High-Speed nur Leerlauf? Mögliche Gründe langsamer Splunk ES-Bereitstellungen

Splunk Enterprise Security (ES) ist eine Hochleistungs-Engine, die dafür entwickelt wurde, enorme Datenmengen zu verarbeiten und in kürzester Zeit zuverlässige Informationen zu liefern.

In meiner Funktion als Security Technical Account Manager (TAM) begegne ich jedoch regelmäßig Umgebungen, in denen diese Leistung nie erreicht wird. Die Plattform ist bereitgestellt, Erkennungen sind aktiviert, Dashboards leuchten, aber die Ergebnisse bleiben hinter den Erwartungen zurück.

Die Technologie als solche ist dabei nur selten das Problem. Häufiger liegt es daran, wie Splunk ES konfiguriert, bereitgestellt und gemessen wird.

Bei operativer Exzellenz in Splunk ES geht es nicht darum, wie viele Erkennungen aktiviert sind. Es geht darum, Detection Engineering auf Geschäftsrisiken abzustimmen, auf soliden Datengrundlagen aufzubauen und Ergebnisse zu messen, die tatsächlich von Bedeutung sind.

Auf der Grundlage meiner praktischen Erfahrungen bei Kunden beschreibe ich hier nun fünf häufige Fallstricke, die Splunk ES-Bereitstellungen ausbremsen, und die zugehörigen Abhilfemaßnahmen.

1. Mangelndes Verständnis dafür, an welcher Stelle CIM-Compliance wichtig ist

Teams betrachten die Einhaltung des Common Information Model (CIM) oftmals als „nice to have“ und verschieben sie zugunsten einer schnellen Bereitstellung von Inhalten in der Produktion. Zunächst fühlt sich das wie Fortschritt an. In der Praxis führt dies jedoch fast immer an späterer Stelle zu Problemen.

Splunk ES baut auf dem CIM auf. Sofort einsetzbare Erkennungen, Dashboards und das Threat Intelligence-Framework nutzen alle CIM-konforme Daten. Noch wichtiger ist, dass CIM Datenmodellbeschleunigungen ermöglicht, die die Leistung und Skalierbarkeit erheblich verbessern.

Wird dieser Schritt bei sicherheitsrelevanten Daten übersprungen, führt dies oft zu langsamen Suchvorgängen und einem Threat Intellingence-Framework, das keinen Mehrwert bietet. Diese Probleme treten selten sofort auf. Sie zeigen sich meist erst, wenn das Datenvolumen wächst oder der Umfang der Erkennungsinhalte zunimmt. Zu diesem Zeitpunkt sind Nachbesserungen kostspielig und störend. Werden gleich von Anfang an die richtigen Grundlagen gelegt, ist das völlig unnötig.

Allerdings ist es ein weit verbreiteter Irrglaube, dass alle Daten in Splunk CIM-konform sein müssen, damit ES effektiv arbeiten kann. In Wirklichkeit können auch Daten, die selten durchsucht werden oder in sehr ungewöhnlichen Formaten vorliegen, ohne CIM-Compliance Mehrwert bieten. Manche Use Cases basieren zudem auf Daten, die im CIM schlichtweg nicht vorhanden sind.

Wenn man frühzeitig die richtigen Grundlagen legt, ist alles, was darauf aufbaut, schneller, zuverlässiger und leichter skalierbar.

2. Keine Erkennungsstrategie

Eine der Herausforderungen, die ich am häufig beobachte, sind Teams, die Erkennungen aktivieren, dabei aber keine klare Strategie für die Entscheidung haben, welche davon tatsächlich in ihre Umgebung gehören.

Ohne Erkennungsstrategie tun sich Unternehmen schwer, grundlegende Fragen zu beantworten: Welche direkt einsetzbaren Erkennungen sollten aktiviert werden? Was sollte selbst entwickelt werden? Was kann gefahrlos stillgelegt werden?

Ohne strukturiertes Backlog bearbeiten Teams standardmäßig das, was ihnen am einfachsten erscheint: Sie beginnen mit den bereits aufgenommenen Daten, aktivieren große Mengen an direkt verwendbaren Inhalten oder durchforsten ziellos MITRE ATT&CK-Techniken auf der Suche nach Lücken in der Abdeckung. Das Ergebnis ist eine Erkennungsbibliothek, die beeindruckend aussieht, sich aber nur schwer warten und weiterentwickeln lässt und keinen nennenswerten Sicherheitsnutzen liefert.

Ausgereifte Erkennungsprogramme funktionieren genau umgekehrt: Erkennungs-Backlogs stützen sich auf Nachweise. Bestätigte Vorfälle, Penetrationstests und Ergebnisse des violetten Teams, Beinahevorfälle, Änderungen in der Umgebung und Bedrohungsinformationen, die beobachtbarem Verhalten zugeordnet sind, definieren, was erkannt werden muss, bevor die Teams entscheiden, wie sie es erkennen.

Eine Strategie muss zudem das richtige Maß an Spezifität aufweisen. Grob umrissene Ziele wie „Ransomware erkennen“ beschreiben Ergebnisse, nicht Verhaltensweisen. Ohne Ziele in spezifische, beobachtbare Verhaltensweisen zu zerlegen, werden Erkennungen mehrdeutig und lassen sich nur schwer bewerten, optimieren oder stilllegen. Mit der Zeit führt dieser Mangel an verhaltensbezogenen Grundlagen zu instabilen Inhalten und einer wachsenden Erkennungsschuld.

Das Problem ist nicht ein Mangel an Funktionen oder Inhalten. Es ist das Fehlen einer klaren Erkennungsstrategie.

3. Falsch verstandenes Risk‑Based Alerting

Risk-Based Alerting (RBA) ist eine der leistungsstärksten Funktionen in Splunk ES und zugleich eine der am häufigsten missverstandenen.

Eine weit verbreitete Annahme ist, dass RBA die Notwendigkeit einer Optimierung überflüssig macht. Das ist jedoch nicht der Fall. Wenn eine Erkennung Fehlalarme erzeugt, muss das korrigiert werden, unabhängig davon, ob sie ein Risikosignal oder eine Benachrichtigung generiert.

Die eigentliche Neuerung bei RBA besteht darin, dass es die Erkennung von der Benachrichtigung entkoppelt:

• Erkennungen generieren Signale, die anzeigen, dass ein Verhalten aufgetreten ist.
• Signale akkumulieren Risiken über Entitäten und Zeiträume hinweg.
• Benachrichtigungen werden nur erstellt, wenn das aggregierte Risiko die Aufmerksamkeit eines Analysten rechtfertigt.

Bei herkömmlichen SOC-Modellen sind Erkennungen so konzipiert, dass sie direkt Benachrichtigungen erzeugen. Erkennungen müssen daher unbedingt selten, äußerst zuverlässig und sofort einsetzbar sein. Mit der Zeit führt dieser Druck zu Überoptimierung und blinden Flecken.

Das Verhalten der meisten Angreifer ist jedoch subtiler als es in einer einzelnen direkten Warnmeldung aufgezeigt werden kann. Deshalb nutzt die RBA Bewertungen und Metadaten, um Beobachtungen mit niedriger Zuverlässigkeit über die Zeit aussagekräftig zu machen. Bei RBA kristallisieren sich Angriffe durch Risikoakkumulation heraus, nicht nur durch einzelne Erkennungen.

Benachrichtigungen zu Einzelereignissen haben nach wie vor ihre Berechtigung bei von Natur aus böswilligen oder äußerst seltenen Aktivitäten, wie dem Credential Dumping oder der direkten Manipulation von Sicherheitskontrollen. In fast allen anderen Fällen ist ein „RBA first“-Design vorteilhaft.

4. Messen von Aktivitäten statt Ergebnissen

Eine weitere häufige Falle ist die Erfolgsmessung mit falschen Metriken

Das Benachrichtigungsvolumen, die Anzahl der aktivierten Erkennungen oder die prozentuale MITRE ATT&CK-Abdeckung lassen sich zwar leicht verfolgen, sind aber schlechte Indikatoren für die Wirksamkeit der Erkennung.

MITRE ATT&CK ist ein Threat Intelligence-Framework, kein Modell für den SOC-Betrieb. Man erkennt nicht „T1135“ als solches. Man erkennt spezifische Verhaltensweisen in der eigenen Umgebung, wie beispielsweise ungewöhnliche LDAP-Abfragemuster, die diese Technik möglicherweise unterstützen. Eine bunte Abdeckungsmatrix ist kein Ausdruck der Sicherheitslage. Sie ist lediglich ein Trostpflaster.

Bei effektiven Messungen liegt der Fokus auf Ergebnissen auf mehreren Ebenen:

• Signalebene: Sind Erkennungen zuverlässig und präzise? Laufen sie wie vorgesehen?
• Benachrichtigungs- und Vorfallsebene: Was wurde übersehen? Was hat das violette Team bei Übungen oder Überprüfungen nach einem Vorfall zutage gefördert?
• Operative Konsistenz: Wenden Analysten Dispositionen konsequent an, mit klaren Unterscheidungen zwischen Fehlalarmen (False Positives) und harmlosen Warnmeldungen (Benign Positives)?

Ohne gemeinsame Definitionen und konsistente Prozesse sind selbst gut gemeinte Kennzahlen irreführend, und das Vertrauen in die Plattform schwindet.

5. Ignorieren der Endpunkt-Telemetrie

Von all den Lücken, die ich bei Splunk ES-Bereitstellungen sehe, ist die begrenzte Endpunkt-Telemetrie eine der folgenschwersten und zugleich eine der am häufigsten unterschätzten.

EDR-Lösungen sind gut darin, Bedrohungen auf Endgeräten zu erkennen. Der Mehrwert von Splunk liegt jedoch darin, Verhaltensweisen unternehmensweit zu korrelieren. Ohne Endpunkt-Telemetrie in Splunk beschränken sich die Einblicke in das Endpunktverhalten darauf, was euer EDR-Anbieter offenlegt. Mit den Telemetriedaten habt dagegen ihr die Kontrolle.

Die Aufnahme von Endpunkt-Telemetrie in Splunk ermöglicht die domänenübergreifende Korrelation zwischen Identität, E-Mail, Cloud und Netzwerk. Dies ermöglicht, Erkennungslogik unabhängig von Anbieterwarnungen auszuführen und Telemetriedaten länger aufzubewahren und unterstützt zudem die direkte Integration mit Risk-Based Alerting. Für Teams, die die Bedrohungssuche mit SPL bevorzugen, bedeutet das auch, dass Endpunktdaten am gleichen Ort wie alle anderen Daten verfügbar sind.

Dabei geht es nicht darum, die Funktionen eines EDR zu duplizieren oder wahllos Endpunktrohdaten an Splunk weiterzuleiten. Es geht um „Defense in Depth“.

Ausschöpfen des vollen Potenzials von ES

Splunk Enterprise Security ist eine leistungsstarke Plattform, doch das allein führt noch nicht zu Ergebnissen.

Unternehmen, die ES erfolgreich nutzen, aktivieren nicht bloß Funktionen. Sie legen das Augenmerk auf risikogesteuerte Use Cases, starke Datengrundlagen, ein „RBA first“-Erkennungsdesign, ergebnisbasierte Messungen und umfassende Telemetrie.

Erst das macht aus Splunk ES nicht nur ein Erkennungstool, sondern eine echte Plattform für den Sicherheitsbetrieb, und liefert Teams die Ergebnisse, für die die Technologie entwickelt wurde.

Jetzt handeln

All diese Problem lassen sich beheben. Der Basisleitfaden Risk-Based Alerting von Splunk ist ein hervorragender Ausgangspunkt, falls ihr bei RBA ansetzen möchtet. Und sollte euch einer dieser Fallstricke bekannt vorkommen, kontaktiert euer Account-Team, um herauszufinden, wie euch ein Security TAM weiterhelfen kann.