Logs gehören zu den wichtigsten Informationsquellen in der IT-Sicherheit. Sie dokumentieren Anmeldeversuche, Systemänderungen, Netzwerkverbindungen und unzählige weitere Ereignisse. Doch einzelne Logeinträge sagen oft nur wenig aus. Erst wenn sie richtig analysiert, interpretiert und miteinander verknüpft werden, lassen sich daraus Angriffe erkennen.
Genau hier setzt die Log-Analyse-Pipeline von Wazuh an. Sie verarbeitet eingehende Log-Daten in mehreren Schritten und erkennt auch komplexe Angriffsmuster wie SSH-Bruteforce-Angriffe oder andere verdächtige Aktivitäten. Im folgenden Video zeigen wir den gesamten Ablauf im Detail.
Die Inhalte im Überbick:
Warum Log-Analyse für die IT-Sicherheit unverzichtbar ist
Ein erfolgreicher Cyberangriff beginnt häufig mit vielen kleinen Ereignissen, die für sich genommen unauffällig wirken. Ein fehlgeschlagener Login ist beispielsweise kein Sicherheitsvorfall. Mehrere fehlgeschlagene Anmeldungen innerhalb weniger Sekunden von derselben IP-Adresse können dagegen ein deutlicher Hinweis auf einen Brute-Force-Angriff sein.
Hinzu kommt, dass moderne Angreifer häufig auf sogenannte Living-off-the-Land-Techniken setzen. Dabei verwenden sie bereits vorhandene Systemwerkzeuge und hinterlassen keine klassische Malware. Die einzigen Hinweise auf einen Angriff finden sich oft in den erzeugten Log-Dateien.
Ein leistungsfähiges SIEM muss deshalb nicht nur Logs sammeln, sondern diese auch intelligent auswerten und Zusammenhänge erkennen.
So funktioniert die Wazuh Log-Analyse-Pipeline
Damit aus Millionen von Logeinträgen verwertbare Sicherheitsinformationen entstehen, durchlaufen alle Daten in Wazuh mehrere Verarbeitungsschritte.
Zunächst sammelt Wazuh Log-Daten aus unterschiedlichsten Quellen. Dazu gehören klassische Server und Workstations ebenso wie Netzwerkgeräte, Container oder Cloud-Plattformen wie Microsoft Azure und Amazon Web Services.
Im nächsten Schritt übernimmt der Pre-Decoder die Vorverarbeitung. Er extrahiert grundlegende Metadaten wie Zeitstempel, Hostname oder den Namen des Programms, das den Logeintrag erzeugt hat. Dadurch entsteht eine einheitliche Basis für die weitere Analyse.
Anschließend interpretiert der Decoder den eigentlichen Inhalt des Logeintrags. Aus ursprünglich unstrukturierten Texten werden strukturierte Informationen wie Benutzername, Aktion oder Quell-IP-Adresse. Wazuh bringt dafür bereits tausende fertige Decoder mit und kann bei Bedarf durch eigene Decoder für individuelle Anwendungen erweitert werden.
Erst danach kommt die eigentliche Sicherheitsbewertung ins Spiel. Die Rule Engine entscheidet anhand definierter Regeln, ob ein Ereignis sicherheitsrelevant ist und welche Priorität es besitzt. Dabei betrachtet Wazuh nicht nur einzelne Ereignisse, sondern erkennt auch Zusammenhänge zwischen mehreren Logeinträgen.
Log-Korrelation macht den Unterschied
Die eigentliche Stärke der Wazuh Log-Analyse liegt in der Ereigniskorrelation. Ein einzelner fehlgeschlagener Login erzeugt möglicherweise lediglich einen Alert mit niedriger Priorität. Werden jedoch innerhalb kurzer Zeit zahlreiche fehlgeschlagene Anmeldungen registriert, erkennt Wazuh daraus automatisch einen SSH-Bruteforce-Angriff.
Diese Form der Korrelation ermöglicht es, komplexe Angriffsmuster zu identifizieren, die in einzelnen Logeinträgen nicht sichtbar wären. Viele kleine Ereignisse ergeben gemeinsam ein klares Bild eines laufenden Angriffs.
Praxisbeispiel: SSH-Bruteforce-Angriff erkennen
Im Video wird dieser Ablauf anhand eines echten SSH-Bruteforce-Angriffs demonstriert. Über die entsprechende Rule-ID erkennt Wazuh automatisch, wenn wiederholt fehlgeschlagene SSH-Anmeldungen auftreten. Im erzeugten Alert lassen sich sämtliche relevanten Informationen nachvollziehen: der betroffene Agent, der Hostname, die auslösende Logzeile sowie die vorherigen Logeinträge, die zur Erkennung des Angriffsmusters geführt haben.
Gerade die sogenannten Previous Outputs zeigen dabei sehr anschaulich, wie Wazuh einzelne Loginversuche miteinander verknüpft und daraus einen vollständigen Sicherheitsvorfall ableitet.
Zusätzlich ordnet Wazuh den Vorfall den passenden MITRE ATT&CK-Techniken zu und bewertet ihn anhand eines Rule-Levels. Dadurch erhalten Security-Teams eine deutlich bessere Grundlage für die Analyse und Priorisierung von Sicherheitsereignissen.
Unterstützung für Compliance-Anforderungen
Eine strukturierte Log-Auswertung ist nicht nur für die Angriffserkennung wichtig. Sie spielt auch bei zahlreichen Sicherheitsstandards eine zentrale Rolle. Anforderungen aus ISO 27001, dem BSI IT-Grundschutz oder der NIS2-Richtlinie setzen voraus, dass sicherheitsrelevante Ereignisse protokolliert, ausgewertet und nachvollziehbar dokumentiert werden.
Wazuh unterstützt diese Anforderungen durch zentrale Log-Aggregation, intelligente Analyse, Rule-basierte Bewertung und die Speicherung aller Ereignisse im OpenSearch-basierten Indexer. Dadurch lassen sich Sicherheitsvorfälle dauerhaft speichern, durchsuchen und in Dashboards visualisieren.
Von der Erkennung zur automatischen Reaktion
Die Analyse endet jedoch nicht beim Alert. Wazuh kann auf erkannte Angriffe automatisch reagieren. Je nach Regelwerk lassen sich beispielsweise Firewall-Regeln anpassen, IP-Adressen blockieren, Benutzerkonten sperren oder individuelle Skripte ausführen.
So wird aus der reinen Überwachung ein aktiver Bestandteil der Sicherheitsstrategie, der Angriffe nicht nur erkennt, sondern ihre Auswirkungen unmittelbar begrenzen kann.
Fazit: Gute Log-Analyse erkennt Angriffe, bevor sie zum Problem werden
Viele moderne Cyberangriffe sind auf den ersten Blick kaum sichtbar. Statt Schadsoftware setzen Angreifer häufig auf legitime Systemfunktionen und hinterlassen lediglich unauffällige Logeinträge.
Genau deshalb ist eine intelligente Log-Analyse heute einer der wichtigsten Bausteine moderner IT-Sicherheit. Erst durch die Kombination aus strukturierter Datenaufbereitung, leistungsfähigen Decodern und intelligenter Ereigniskorrelation entstehen aus einzelnen Logzeilen verwertbare Sicherheitsinformationen.
Die Wazuh Log-Analyse-Pipeline zeigt eindrucksvoll, wie aus Millionen von Logeinträgen automatisiert aussagekräftige Security Alerts entstehen – und warum ein modernes SIEM weit mehr leistet als das reine Sammeln von Log-Dateien.
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