Der Begriff „Ereigniskorrelation“ bezeichnet die automatisierte Verknüpfung und Auswertung von Ereignissen (z. B. Logs, Alarme, Statusmeldungen) aus unterschiedlichen Systemen, um Zusammenhänge, Muster oder Ursachenketten zu erkennen. Ziel der Ereigniskorrelation ist es, aus einer Vielzahl einzelner Meldungen aussagekräftige Informationen abzuleiten – etwa zur schnelleren Störungserkennung, zur Reduzierung von Alarmfluten oder zur Identifikation sicherheitsrelevanter Vorfälle.
Ereigniskorrelation wird vor allem in Bereichen wie IT-Monitoring, Netzwerk- und Systemüberwachung, Security Information and Event Management (SIEM), AIOps und IT-Service-Management eingesetzt, um den Betrieb geschäftskritischer Anwendungen und Services effizienter und transparenter zu steuern.
Sammlung und Normalisierung von Ereignisdaten: Aggregation von Logs, Metriken, Alarmen und Statusmeldungen aus unterschiedlichen Quellen (Server, Anwendungen, Netzwerke, Security-Systeme) und Vereinheitlichung der Datenformate.
Regelbasierte Korrelation: Definition von Korrelationsregeln (If-Then-Logik, Schwellwerte, Muster, Sequenzen), um zusammenhängende Ereignisse automatisch zu gruppieren und zu bewerten.
Zeitfenster- und Sequenzanalyse: Auswertung, welche Ereignisse innerhalb eines definierten Zeitfensters oder in einer bestimmten Reihenfolge auftreten, um typische Fehler- oder Angriffsabläufe zu erkennen.
Topologie- und Abhängigkeitskorrelation: Einbeziehung von Service-Maps, Infrastruktur-Topologien oder CMDB-Daten, um technische und fachliche Abhängigkeiten zu berücksichtigen und die eigentliche Ursache (Root Cause) von Folgeeffekten zu unterscheiden.
Alarmreduktion (Aggregation, Deduplication, Suppression): Zusammenfassung ähnlicher oder wiederkehrender Meldungen zu einem Incident, Entfernung von Dubletten und Unterdrückung bekannter Folge- oder Kaskadenalarme.
Priorisierung und Risikobewertung: Bewertung korrelierter Ereignisgruppen nach Kritikalität, betroffenen Services, SLAs, Compliance-Vorgaben oder Sicherheitsrisiko.
Automatische Anreicherung von Ereignissen: Ergänzung von Events um Kontextinformationen wie Asset-Daten, Standort, Benutzerkonten, bekannte Fehlerbilder, Konfigurationsdaten oder bestehende Tickets.
Integration in ITSM- und Security-Prozesse: Übergabe korrelierter Ereignisse an Ticketsysteme, Incident- und Problem-Management, SIEM- oder SOC-Workflows inklusive automatisierter Ticket-Erstellung.
Visualisierung & Dashboards: Darstellung korrelierter Ereignisketten, Service- und Abhängigkeitsbeziehungen, Heatmaps sowie Root-Cause-Analysen in zentralen Oberflächen.
Machine-Learning-gestützte Korrelation: Einsatz von ML-/AI-Methoden zur Erkennung wiederkehrender Muster, Anomalien oder komplexer Zusammenhänge, die mit rein statischen Regeln schwer erfassbar sind.
Mehrere fehlgeschlagene Anmeldeversuche an einem Verzeichnisdienst, gefolgt von einer erfolgreichen Anmeldung aus einem ungewöhnlichen Land, werden zu einem potenziellen Brute-Force- oder Account-Übernahme-Vorfall korreliert.
Gleichzeitige „Interface down“-Meldungen an mehreren Switch-Ports werden anhand der Netzwerktopologie zu einem einzigen Leitungs- oder Provider-Ausfall zusammengefasst, statt als viele Einzelalarme angezeigt zu werden.
Steigende CPU- und I/O-Auslastung einer Datenbank, erhöhte Antwortzeiten einer Fachanwendung und eine Häufung von Service-Desk-Meldungen werden zu einem Performance-Incident mit der identifizierten Ursache „Datenbank“ korreliert.
Eine Alarmflut aus Server-, Storage- und Applikationsmonitoring nach einem Stromausfall wird zu einem einzigen Major-Incident gebündelt, der automatisch ein Ticket im ITSM-System erzeugt und an den Bereitschaftsdienst weitergeleitet wird.
In einem SIEM-System werden Firewall-Logs, VPN-Verbindungen und Endpoint-Alerts korreliert, um einen gezielten Angriff mit lateraler Bewegung im Netzwerk frühzeitig zu erkennen und priorisiert an das Security Operations Center (SOC) zu eskalieren.
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