Kimlik ve Oturum Açma Risk Modellemesi

Kimlik ve Oturum Açma Risk Modellemesi

Kimlik ve Oturum Açma Risk Modellemesi, ML tabanlı güvenlik tespit modelleri kapsamında uygulanabilir ve ölçülebilir bir çalışma alanıdır. İşlem yetkili ortamda, kanıt ve geri dönüş planıyla yürütülür.

Giris ve Temel Akis

Kimlik ve Oturum Açma Risk Modellemesi, ML tabanlı güvenlik tespit modelleri kapsamında uygulanabilir ve ölçülebilir bir çalışma alanıdır. İşlem yetkili ortamda, kanıt ve geri dönüş planıyla yürütülür.

Bu bölümün pratik akışı şu sırayla ilerler:

• Tespit hedefini tanımla
• Veri kaynağını doğrula
• Özellikleri hazırla
• Modeli kontrollü eğit
• Performansı ve sapmayı ölç
• Üretim izleme planını oluştur

Temel Kavram Eslesmeleri

Kimlik ve Oturum Açma Risk Modellemesi kapsamında araçlar, yönetişim ve kanıt bileşenleri birlikte kullanılır.

• Entra Sign-in Logs: Birincil analiz, otomasyon veya kontrol aracı
• UEBA: İkinci doğrulama ya da yardımcı veri kaynağı
• Scope: Çalışmanın izin verilen sınırlarını belirler
• Evidence Log: İşlem, çıktı ve kararların izlenebilirliğini sağlar

Ilk Cekirdek Kavram

Bu bölümde öne çıkan çekirdek kavram Kimlik ve Oturum Açma Risk Modellemesi olarak verilir. Kimlik ve Oturum Açma Risk Modellemesi, ML tabanlı güvenlik tespit modelleri için temel bir yetkinlik ve operasyon çıktısıdır.

Arac, Komut veya Inceleme Akisi

Konuya uygun güvenli kontrol veya doğrulama komutları: Import-Csv .\signin.csv | Group-Object result Get-Date -Format o

Bu bölümün pratik akışı şu sırayla ilerler:

• Komutu İncele
• Yetkili Ortamı Doğrula
• Kontrolü Çalıştır
• Çıktıyı Kaydet
• Beklenen Sonuçla Karşılaştır
• Bulguyu Raporla

Kanit ve Bilesen Iliskileri

Araç ve komut çıktıları bağımsız kanıtlar üretir.

• Import-Csv .\signin.csv | Group-Object result: Birincil durum veya veri doğrulama komutu
• Get-Date -Format o: İkinci kontrol ya da bütünlük komutu
• Entra Sign-in Logs: Ana analiz veya otomasyon çıktısını sağlar
• UEBA: Sonucu ikinci veri kaynağında doğrular

Ikincil Odak Noktasi

Bu bölümde öne çıkan çekirdek kavram Entra Sign-in Logs olarak verilir. Bu derste birincil araç olarak Entra Sign-in Logs, yardımcı araç olarak UEBA kullanılır.

Operasyonel Dogrulama ve Raporlama

Kaliteli sonuç için beklenen çıktı, gözlenen kanıt ve operasyon etkisi birlikte değerlendirilir.

Bu bölümün pratik akışı şu sırayla ilerler:

• Beklenen Çıktıyı Tanımla
• Test Zamanını Kaydet
• Teknik Kanıtı Topla
• İş veya Operasyon Etkisini Ölç
• Sapmaları Sınıflandır
• İyileştirme Aksiyonunu Yaz

Cikti ve Kullanım Amaci

Çalışma çıktıları farklı ekiplerce farklı amaçlarla kullanılır.

• Technical Evidence: Sonucun teknik olarak doğrulanmasını sağlar
• Audit Trail: İşlem ve kararların izlenebilirliğini sağlar
• Quality Metric: Başarı, hata ve sapma düzeyini ölçer
• Action Item: Eksikliği sahip ve tarih ile takibe alır

Son Kavram ve Cikis

Bu bölümde öne çıkan çekirdek kavram Cleanup olarak verilir. Çalışma sonunda geçici veriler kaldırılır, değişiklikler geri alınır ve başlangıç durumuna dönüş kanıtlanır.

Bu Egitimden Ne Kazanirsiniz?

Bu icerik, Kimlik ve Oturum Açma Risk Modellemesi konusunu SOC L3 - Otomasyon ve AI - ML Tabanlı Tespit Modelleri baglaminda parcali degil, butunlu bir ogrenme akisina donusturur. Yalnizca kavramlari ezberlemek yerine surec sirasini, bilesenler arasi iliskiyi ve hangi kanitin neden onemli oldugunu kavramayi hedefler.

Ozet

Bu ders kapsaminda one cikan basliklar: Entra Sign-in Logs, UEBA, Scope, Evidence Log, Import-Csv .\signin.csv | Group-Object result, Get-Date -Format o, Technical Evidence, Audit Trail, Quality Metric, Action Item. Egitimin mantigi; once temel akis kurmak, sonra eslestirme ve kavram netlestirme yapmak, en sonda ise bulguyu operasyonel bir sonuca baglamaktir.