Dia 3: Cerebro en la Nube relata la extension del laboratorio hacia una instancia de SIEM en la nube y el proceso de incorporacion de datos para validacion. En esta jornada integramos Splunk Cloud con la infraestructura on premise, estableciendo conectividad segura y enviando conjuntos de datos de prueba para verificar el indexado y la capacidad de analisis. Esta fase ilustra las ventajas de escalabilidad de una integracion cloud y la flexibilidad de despliegues hibridos en operaciones DFIR modernas.
Objetivo: desplegar un SIEM en la nube, configurarlo para recibir datos y cargar un conjunto de muestra para su analisis. Asi se comprueba que la plataforma esta operativa y preparada para manejar datos reales para monitorizacion y analitica de seguridad.
Registro y puesta en marcha en la nube: primero accedimos a la version gestionada de Splunk Cloud para simular un entorno empresarial donde el cerebro de seguridad reside en la nube, separado de las fuentes de datos. Esto acelera la puesta en marcha al evitar instalaciones locales y facilita la gestion centralizada y el mantenimiento.
Preparacion para la recogida de datos: configuramos entradas de datos, definimos metodos de ingestacion y validamos que el SIEM estaba listo para procesar informacion procedente de distintos orígenes. Para que la instancia cloud confie en un agente local, generamos credenciales de forwarder desde Ajustes Forwarding and Receiving y creamos un par usuario y clave que actua como API key para autenticar el Universal Forwarder y asegurar el envio de logs.
Incorporacion de datos de muestra: como prueba subimos a Splunk Cloud un paquete tutorial con registros de acceso web. En Splunk Web usamos Add Data Upload y seleccionamos el archivo tutorialdata.zip. Splunk detecta automaticamente el source, sourcetype e index, normalmente indexando en main si no se especifica otro. Con esto comenzamos a practicar busquedas y a validar la llegada de eventos.
Comprension de indices y ubicacion de datos: es clave saber donde aterrizan los eventos. En nuestro caso la muestra cayo en el indice main. Para mapear indices y volumen usamos consultas como eventcount summarize=false index=* y para comprobar indices concretos ejecutamos busquedas sencillas index=main | head 10. La indexacion de _internal puede devolver resultados vacios si no se han generado aun logs operativos, lo cual es normal tras un despliegue inicial.
Comprobaciones basicas de salud y analisis: ejecutamos busquedas de prueba para validar conteos y estado de los registros. Por ejemplo index=main sourcetype=access_combined_wcookie | stats count by status permite ver los codigos HTTP y obtener un baseline de los registros web. Estas consultas confirman que la plataforma procesa y ofrece visibilidad util para investigacion.
Lecciones y reflexion del dia 3: conseguimos registrar la instancia cloud, generar credenciales de forwarder, subir un dataset de prueba y localizar los eventos con busquedas investigativas. El aprendizaje principal es que saber en que indice cae cada dato es tan importante como lograr que el dato llegue al sistema. La integracion cloud facilita escalabilidad, resiliencia y centralizacion del analisis.
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