Pengantar

Security Information and Event Management (SIEM) merupakan tulang punggung operasional Security Operation Center (SOC). Sistem ini mengumpulkan, mengkorelasi, dan menganalisis log dari berbagai sumber untuk mendeteksi potensi ancaman keamanan.

Namun, tanpa konfigurasi yang tepat, SIEM justru dapat menjadi sumber masalah baru. Ribuan alert setiap hari—sebagian besar di antaranya false positive—dapat menyebabkan alert fatigue, menurunkan efektivitas analis SOC, dan bahkan membuat ancaman nyata terlewat. Fenomena ini dikenal luas sebagai tantangan utama dalam operasi SOC modern.

Apa Itu False Positive dalam Konteks SIEM

False positive adalah kondisi ketika SIEM memicu alert atas aktivitas yang sebenarnya normal atau tidak berbahaya.

baca juga : Internet Tanpa Server Pusat: Bagaimana Jaringan Desentralisasi Mengembalikan Kendali Data ke Tangan Pengguna

Dampak False Positive bagi Tim SOC

Alert palsu yang berlebihan dapat menimbulkan beberapa dampak serius:

  • Waktu analis habis untuk investigasi yang tidak perlu

  • Penurunan fokus terhadap insiden kritikal

  • Burnout pada personel SOC

  • Meningkatnya Mean Time to Detect (MTTD) ancaman nyata

Mengapa SIEM Menghasilkan Terlalu Banyak Alert

Masalah false positive jarang disebabkan oleh tool SIEM itu sendiri, melainkan oleh cara implementasinya.

Rule Deteksi yang Terlalu Generik

Banyak organisasi menggunakan rule bawaan (default rule) tanpa penyesuaian konteks lingkungan. Rule generik sering kali tidak memahami perbedaan antara:

  • Aktivitas administratif normal

  • Perilaku user internal

  • Pola trafik bisnis yang sah

Akibatnya, aktivitas rutin dapat terdeteksi sebagai anomali.

Kurangnya Konteks dan Enrichment Data

Alert tanpa konteks (user, asset criticality, lokasi, waktu) akan selalu terlihat mencurigakan. Tanpa enrichment data, SIEM sulit membedakan antara noise dan ancaman nyata.

Konsep Dasar SIEM Tuning

SIEM tuning adalah proses berkelanjutan untuk menyesuaikan rule, threshold, dan korelasi agar alert yang dihasilkan lebih relevan dan berkualitas.

Tujuan Utama SIEM Tuning

  • Mengurangi false positive

  • Meningkatkan akurasi deteksi

  • Memprioritaskan alert berisiko tinggi

  • Mengoptimalkan waktu dan sumber daya SOC

baca juga : Dependency Hell: Bahaya Tersembunyi di Balik Library Open Source pada Ekosistem NPM dan PyPI

Teknik Efektif Mengurangi False Positive

Berikut beberapa pendekatan yang umum digunakan dalam praktik SOC profesional.

Penyesuaian Threshold dan Severity

Tidak semua event harus menghasilkan alert kritikal. Threshold perlu disesuaikan berdasarkan:

  • Frekuensi kejadian

  • Jam operasional

  • Peran user atau sistem

Dengan penyesuaian severity, analis dapat fokus pada alert yang benar-benar berisiko tinggi.

Whitelist Aktivitas yang Terverifikasi

Aktivitas seperti:

  • Backup otomatis

  • Vulnerability scanning internal

  • Job scheduler
    sering kali memicu alert palsu. Aktivitas ini sebaiknya di-whitelist setelah diverifikasi aman.

Menggabungkan Korelasi Multi-Event

Single event jarang cukup untuk menentukan serangan. Korelasi beberapa indikator (misalnya login gagal + privilege escalation + akses abnormal) akan menghasilkan alert yang jauh lebih akurat.

Peran Feedback SOC dalam SIEM Tuning

SIEM tuning tidak bisa dipisahkan dari pengalaman analis SOC.

Closed-Loop Tuning Process

Setiap alert yang ditandai sebagai false positive harus:

  1. Didokumentasikan

  2. Dianalisis penyebabnya

  3. Digunakan untuk memperbaiki rule deteksi

Pendekatan closed-loop ini memastikan SIEM terus belajar dari insiden sebelumnya.

baca juga : WPA3 Dragonfly: Membedah Mekanisme SAE yang Mencoba Menghentikan Serangan Brute-Force Wireless

Kesimpulan

SIEM tanpa tuning yang tepat bukan hanya tidak efektif, tetapi juga berpotensi berbahaya. False positive yang berlebihan dapat melumpuhkan tim SOC dan membuka celah bagi serangan yang sebenarnya.

Melalui penyesuaian rule, enrichment data, korelasi event, dan feedback berkelanjutan dari analis SOC, SIEM dapat berubah dari sekadar mesin penghasil alert menjadi sistem deteksi ancaman yang presisi dan bernilai strategis.

Related Posts: