首页
/ Azure Sentinel中SentinelOne解析器故障排查指南

Azure Sentinel中SentinelOne解析器故障排查指南

2025-06-09 09:48:35作者:贡沫苏Truman

问题背景

在Azure Sentinel安全信息与事件管理平台中,用户在使用SentinelOne数据连接器时遇到了解析器功能故障。具体表现为版本1.0.1的解析器函数执行失败,错误信息显示"Failed to resolve scalar expression named 'Data'"。

问题分析

经过技术团队深入调查,发现该问题源于表结构不匹配。解析器预期从SentinelOneActivities_CL表中读取名为"Data"的列,但在实际环境中:

  1. 用户使用的是旧版SentinelOne数据连接器(基于Azure Functions)
  2. 日志仅存储在SentinelOne_CL表中
  3. 该表中不存在"Data"字段,仅有DataFields_s、description_s等类似字段

解决方案

技术团队提供了分步解决方案:

  1. 启用新版数据连接器:在Azure Sentinel解决方案中,找到并打开"SentinelOne (Preview)"数据连接器

  2. 初始化表结构:即使不配置任何凭证,直接点击"Connect"按钮。这一步会初始化必要的表结构,包括创建SentinelOneActivities_CL表

  3. 重新加载解析器:返回解析器功能,点击"Load the function code"重新加载函数代码

技术要点

  1. 新旧版本差异

    • 旧版:基于Azure Functions实现
    • 新版:采用Microsoft Sentinel无代码连接器平台
  2. 多数据源支持:对于需要从多个SentinelOne控制台收集日志的场景,新版连接器同样支持,但需要通过适当配置实现

  3. 表结构初始化:新版连接器会自动创建所需的表结构,包括SentinelOneActivities_CL表及其包含的"Data"字段

最佳实践建议

  1. 版本升级:建议用户及时升级到最新版本的解决方案(当时最新为3.0.4)

  2. 数据迁移:考虑将旧版连接器的数据逐步迁移到新版表结构中

  3. 监控配置:在切换连接器版本后,应密切监控数据收集和解析情况

  4. 测试验证:在生产环境全面切换前,建议在测试环境中充分验证新配置

通过以上步骤,用户成功解决了解析器故障问题,确保了安全日志的正常解析和处理。这体现了Azure Sentinel平台良好的扩展性和技术团队快速响应问题的能力。

登录后查看全文
热门项目推荐

项目优选

收起
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
139
1.91 K
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
nop-entropynop-entropy
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
8
0
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
192
273
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
923
551
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
421
392
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
145
189
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Jupyter Notebook
74
64
Cangjie-ExamplesCangjie-Examples
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
344
1.3 K
easy-eseasy-es
Elasticsearch 国内Top1 elasticsearch搜索引擎框架es ORM框架,索引全自动智能托管,如丝般顺滑,与Mybatis-plus一致的API,屏蔽语言差异,开发者只需要会MySQL语法即可完成对Es的相关操作,零额外学习成本.底层采用RestHighLevelClient,兼具低码,易用,易拓展等特性,支持es独有的高亮,权重,分词,Geo,嵌套,父子类型等功能...
Java
36
8