Treinamento em Sentinel

Aula 1 • Arquitetura do Espaço de Trabalho do Sentinel

Aborda a estrutura do espaço de trabalho do Log Analytics, grupos de recursos e relações de inquilino. Relaciona as decisões de conceção do espaço de trabalho com os resultados de retenção de dados e custos.

Aula 2 • Fundamentos de SIEM Nativo da Cloud

Define os conceitos de SIEM e SOAR e explica como o Sentinel difere das soluções no local. Estabelece a base conceptual para todo o trabalho subsequente na plataforma.

Aula 3 • Navegar no Portal do Sentinel

Orienta os formandos através da interface do portal Azure, da estrutura de menu do Sentinel e dos painéis chave. Cria confiança para tarefas práticas em capítulos posteriores.

Aula 1 • Resolução de Problemas e Validação de Conectores

Fornece métodos sistemáticos para diagnosticar dados em falta, falhas de agente e erros de conector. Reforça as práticas de fiabilidade essenciais para implementações de produção.

Aula 2 • Ligar Serviços de Segurança Microsoft

Explica a ativação de conectores para o Microsoft 365 Defender, Entra ID e serviços Azure. Demonstra como as integrações nativas reduzem a complexidade da configuração.

Aula 3 • Ingestão de Syslog e CEF

Aborda o encaminhamento de registos baseado em agente usando os protocolos Syslog e Common Event Format. Liga fontes de registo de Linux e dispositivos de rede ao espaço de trabalho do Sentinel.

Aula 4 • Visão Geral do Ecossistema de Conectores de Dados

Examina as categorias de conectores incorporados, de parceiros e personalizados e os seus métodos de ingestão. Fornece contexto para selecionar o tipo de conector correto para cada fonte de dados.

Aula 1 • Otimização de Consultas e Boas Práticas

Aborda o desempenho de consultas, redução de custos e normas de legibilidade para ambientes de equipa. Prepara os formandos para escrever consultas escaláveis usadas em regras de análise programadas.

Aula 2 • Funções, Analisadores e Listas de Vigilância

Ensina funções guardadas, analisadores ASIM e integração de listas de vigilância para lógica de consulta reutilizável. Reduz a duplicação e padroniza a deteção em todo o espaço de trabalho.

Aula 3 • Sintaxe e Operadores Principais do KQL

Apresenta a sintaxe de expressões tabulares, operadores de pipe e comandos básicos de filtragem. Fornece a base gramatical necessária para todo o trabalho de consulta subsequente.

Aula 4 • Junções, Uniões e Correlações

Aborda tipos de join, declarações union e correlações de janela temporal em várias tabelas. Permite a lógica de deteção de ameaças de várias fontes essencial para regras de análise.

Aula 1 • Ajuste de Regras e Redução de Falsos Positivos

Aborda ajustes de limiar, allowlisting e exclusões baseadas em listas de vigilância para melhorar a qualidade do sinal. Reduz diretamente a fadiga de alertas dos analistas em ambientes de produção.

Aula 2 • Tipos de Regras de Análise e Casos de Uso

Compara tipos de regras programadas, quase em tempo real, fusion, comportamentais ML e de segurança Microsoft. Estabelece critérios de seleção para corresponder o tipo de regra aos requisitos de deteção.

Aula 3 • Criar Regras de Análise Programadas

Percorre o assistente completo de criação de regras, incluindo consulta, mapeamento de entidades e agrupamento de alertas. Produz regras que geram ocorrências acionáveis e bem estruturadas.

Aula 4 • Hub de Conteúdo e Modelos de Regras

Demonstra a implementação de conteúdo de deteção a partir do Hub de Conteúdo e a personalização de modelos de regras. Acelera a cobertura de deteção usando lógica fornecida pela comunidade e por fornecedores.

Aula 1 • Marcadores e Recolha de Provas

Ensina a criar marcadores de consulta para preservar provas e anotar conclusões durante as investigações. Apoia as pistas de auditoria e a documentação de entrega para as equipas de resposta a ocorrências.

Aula 2 • Grafo de Investigação de Ocorrências

Aborda o grafo de investigação para visualizar relações de entidades e cronologias de ataque. Liga as provas de alerta a padrões de ataque mais amplos para uma análise de causa raiz mais rápida.

Aula 3 • Encerramento e Documentação de Ocorrências

Aborda os padrões de classificação, motivos de encerramento e comentários pós-ocorrência para registos de qualidade. Garante dados consistentes para métricas, análise de tendências e relatórios de conformidade.

Aula 4 • Fila de Ocorrências e Fluxo de Trabalho de Triagem

Explica os campos de gravidade, estado e filtragem de fila para uma triagem eficiente. Estabelece um processo de receção repetível que escala com o volume de alertas.

Aula 1 • Arquitetura de Logic Apps e Playbooks

Explica a estrutura do Azure Logic Apps, conectores e acionadores usados para criar playbooks do Sentinel. Fornece a base técnica para conceber fluxos de trabalho de resposta de múltiplos passos.

Aula 2 • Teste e Governação de Playbooks

Aborda a revisão do histórico de execução, tratamento de erros e controlo de acesso para playbooks de produção. Garante a fiabilidade da automação e previne ações não autorizadas ou indesejadas.

Aula 3 • Conceitos SOAR e Regras de Automação

Apresenta os princípios SOAR e as regras de automação do Sentinel para lógica de resposta leve e sem código. Estabelece a camada de automação antes de introduzir a complexidade total do playbook.

Aula 4 • Construir Playbooks de Resposta Comuns

Orienta os formandos na criação de playbooks para desativação de utilizadores, bloqueio de IP e criação de tickets. Traduz conceitos SOAR teóricos em automação implementável e testada.

Aula 1 • Livro de Trabalho e Gestão de Inteligência de Ameaças

Explora o livro de trabalho TI incorporado para visualizar a cobertura de indicadores, obsolescência e saúde da fonte. Apoia a governação do programa TI e a avaliação da qualidade do feed.

Aula 2 • Fundamentos de Inteligência de Ameaças

Define tipos de indicadores, pontuação de confiança e o ciclo de vida da inteligência relevante para operações SIEM. Fundamenta os formandos em conceitos TI antes da configuração específica da plataforma.

Aula 3 • Regras de Análise Baseadas em TI

Ensina a criar regras de deteção que correspondem dados de registo a indicadores importados em tempo real. Converte diretamente inteligência de ameaças em deteções operacionais dentro do espaço de trabalho.

Aula 1 • Pipeline de Caça para Deteção

Ensina a converter consultas de caça validadas em regras de análise programadas e a atualizar playbooks. Fecha o ciclo entre a caça proativa e a deteção automatizada contínua.

Aula 2 • Notebooks e Análise Avançada

Introduz os notebooks Jupyter integrados com o Sentinel para caça assistida por ML e fluxos de trabalho de ciência de dados. Permite que analistas avançados apliquem métodos estatísticos a dados de segurança.

Aula 3 • Consultas de Caça e Marcadores do Sentinel

Aborda o painel de Caça, a biblioteca de consultas incorporada e o fluxo de trabalho de marcadores para capturar conclusões. Liga a atividade de caça diretamente à criação de ocorrências e à preservação de provas.

Aula 4 • Metodologia de Caça a Ameaças

Introduz a caça baseada em hipóteses, o modelo de maturidade de caça e as frameworks de planeamento de caça. Estabelece uma abordagem estruturada que distingue a caça da investigação reativa.