En İyi 15+ Açık Kaynak Olay Müdahale Aracı

Kategorilerine ve GitHub yıldızlarına göre, güvenlik ihlallerini tespit etmeyi ve çözmeyi otomatikleştirmenize yardımcı olacak lider açık kaynak olay müdahale araçları burada.

Olay müdahale araçları ve saf olay müdahale araçlarının açıklamasına bakın.

Olay müdahale araçları

Kategorilerin açıklamasına bakın.

Saf olay müdahale araçları

Araç seçim kriterleri:

• İnceleme sayısı: 200+ GitHub yıldızı.
• Güncelleme yayını: En az bir güncelleme geçen hafta yayınlandı.

Olay müdahale araçları örnekleri

Graylog

Graylog, makine tarafından üretilen verileri toplamak, analiz etmek ve uyarılar oluşturmak için bir SIEM ve günlük yönetim platformudur. Birden fazla kaynaktan günlükleri merkezileştirir ve veri toplama, güvenlik olayı korelasyonu, adli analiz, olay tespiti ve müdahalesi, gerçek zamanlı uyarı, UEBA ve BT uyumluluk yönetimi gibi bir dizi siber güvenlik işlevini destekler.

Wazuh

Wazuh, uç nokta ve bulut iş yükü koruması için açık kaynaklı bir SIEM ve XDR platformudur. Tam bir platform olarak sunulur: bir Dizinleyici (uyarıları depolayan ve dizinleyen OpenSearch üzerine kurulmuştur), bir Sunucu (günlük toplama ve analiz için çekirdek motor), bir Kontrol Paneli (web arayüzü) ve bir Ajan.¹

Yetenekleri arasında saldırı tespiti, günlük veri analizi, dosya bütünlüğü izleme, güvenlik açığı tespiti ve bulut ile konteyner güvenliği bulunur.

Microsoft Sentinel

Microsoft Sentinel, Azure'da çalışan bulut tabanlı bir SIEM ve SOAR çözümüdür. Günlük verilerinin görselleştirilmesi, anormallik tespiti, tehdit avı ve otomatik olay müdahalesi ile bulut ve şirket içi ortamlar genelinde güvenlik olayı analizini destekler.

Snort3

Snort3, ağ trafiğini gerçek zamanlı olarak izleyen ve paketleri günlüğe kaydeden ağ tabanlı bir saldırı tespit ve önleme sistemidir (IDS/IPS). Anormallik tespiti, protokol analizi ve imza denetimini birleştiren kural tabanlı bir dil kullanarak potansiyel olarak kötü niyetli etkinlikleri tanımlar.

Temel yetenekler: Gerçek zamanlı trafik izleme, paket günlüğü, TCP/IP yığın protokol analizi, işletim sistemi parmak izi.

OSSEC

OSSEC, sistemleri izleyen ve yöneten ana bilgisayar tabanlı bir saldırı tespit platformudur. Çözüm üç sürüm sunar: Ücretsiz (açık kaynak kuralları), OSSEC+ (yıllık/ uç nokta başına $55, tehdit istihbaratı ve ML ekler) ve Atomic OSSEC (OSSEC kurallarını ModSecurity WAF kurallarıyla birleştiren kurumsal XDR).

Geliştirme durumu notu: OSSEC'in son büyük sürümü Ocak 2021'de sürüm 3.8.0 idi ve proje o zamandan beri bakım modundadır. Yeni dağıtımlar için, 2015'te OSSEC'den çatallanan Wazuh, düzenli sürümler, entegre bir kontrol paneli ve tam bir XDR özellik setiyle aktif olarak sürdürülen halefidir.²

ntop

ntop, NetFlow dışa aktarıcılarından, güvenlik duvarı günlüklerinden ve saldırı tespit sistemlerinden trafik verilerini toplayarak ağ görünürlüğü sağlayan bir NetFlow eklentisine sahip bir ağ kullanım analiz aracıdır. Trafiği IP, bağlantı noktası ve L7 protokollerine göre sıralayabilir; gerçek zamanlı ağ trafiğini ve etkin ana bilgisayarları gösterebilir; gecikmeleri ve TCP istatistiklerini izleyebilir; ve Derin Paket İnceleme kullanarak uygulama protokollerini tespit edebilir.

NfSen

NfSen, nfdump aracını kullanarak NetFlow verilerini toplar. NetFlow verilerini akışlar, paketler ve baytlar olarak görüntülemenize ve gezinmenize; NetFlow verilerini tanımlanmış zaman kısıtlamaları içinde işlemenize; ve NetFlow verilerini düzenli aralıklarla işlemek için eklentiler oluşturmanıza olanak tanır.

OpenVAS

OpenVAS, Greenbone Networks tarafından geliştirilen bir güvenlik açığı tarayıcısıdır. Özelleştirilebilir tarama politikaları, ayrıntılı raporlama ve birden çok protokol desteği ile bir dizi güvenlik açığı yönetimi aracı sunar.

Amass

OWASP Amass Projesi, ağ saldırı yüzeylerini haritalamak ve dış varlıkları bulmak için açık kaynaklı bilgi toplama tekniklerini kullanır. Go dilinde yazılmıştır ve bir kuruluşun kontrolü altındaki varlıkları değerlendirmek için derinlemesine DNS listeleme, ASN analizi ve komut dosyası oluşturmayı destekler.

Nmap

Nmap, IP adresleri, bağlantı noktaları ve yüklü uygulamalar için açık kaynaklı bir ağ tarayıcısıdır. Tek veya birden çok ağda cihaz keşfini, hizmet tanımlamayı ve işletim sistemi tespitini destekler, bu da onu sızma testi, ağ izleme ve güvenlik açığı taraması için standart bir araç haline getirir.

N8n

n8n, adil kod lisansına sahip bir iş akışı otomasyon platformudur. Kaynak kodu incelenmeye açıktır ve platform kendi kendine barındırılabilir.

Temel özellikler: 400+ bağlayıcı, Google Sheets, Slack, MySQL ve HubSpot dahil; çok adımlı otonom iş akışları için yerel AI ajan yetenekleri; harici kütüphane erişimiyle JavaScript ve Python kodlama desteği; ve veri gizliliği gereksinimleri için kendi kendine barındırma seçenekleri.

n8n 2.0, varsayılan olarak güvenli yürütme, sıkı ortam yönetimi ve eski özelliklerin kaldırılmasını getirdi. Örnek düzeyinde MCP bağlantıları, artık MCP uyumlu AI platformlarının, tek bir OAuth güvenli bağlantı aracılığıyla seçilen tüm n8n iş akışlarına erişmesine olanak tanır ve bu, ajan tabanlı SOC iş akışlarıyla doğrudan ilgilidir. Ocak 2026 sürümü, kurumsal SIEM platformlarına TLS üzerinden TCP günlük akışı ekledi.

Saf olay yönetimi ve müdahale araçları örnekleri

TheHive

TheHive, SOC'ler, CSIRT'ler ve CERT'ler için bir güvenlik vaka yönetimi platformudur. Aynı vaka üzerinde eş zamanlı çok analistli çalışmayı, şablonlar aracılığıyla görev yönetimini ve IOC etiketlemeyi destekler.

The Hive 5, StrangeBee tarafından ticari bir ürün olarak dağıtılmaktadır. TheHive'i değerlendiren kuruluşlar, ücretsiz bir açık kaynak araç değil, ücretli bir platforma baktıklarının farkında olmalıdır.³

IRIS

IRIS, olay müdahale analistlerinin teknik araştırma sonuçlarını paylaşmaları için işbirliğine dayalı bir platformdur. SIEM ve diğer kaynaklardan uyarı alabilir ve özel modüller aracılığıyla genişletilebilir. Varsayılan entegrasyonlar VirusTotal, MISP, WebHooks ve IntelOwl'u içerir.

FIR

FIR (Fast Incident Response), olayları takip etmek ve raporlamak için bir siber güvenlik olay yönetimi aracıdır. Öncelikle CSIRT'ler, CERT'ler ve SOC'ler tarafından kullanılır.

Velociraptor

Velociraptor, Rapid7'den bir uç nokta izleme, dijital adli bilişim ve siber müdahale aracıdır. ⁴

Temel özellikler: Uç noktalardan yapı toplama (günlükler, dosyalar, kayıt defteri, ağ verileri); tehdit tespiti için kanıt analizi; önceden yapılandırılmış olay müdahale otomasyon iş akışları; ve SIEM'ler, EDR'ler ve tehdit istihbarat platformları ile entegrasyonlar. Velociraptor Query Language (VQL), özel adli bilişim ihtiyaçları için özel yapılar oluşturulmasını sağlar.

GRR Rapid Response

GRR Rapid Response, Google tarafından geliştirilmiş, ele geçirilmiş bilgisayarlardan uzaktan veri toplamak ve analiz etmek için bir platformdur. Temel işlevler arasında veri toplama, canlı bellek analizi, uzaktan komut yürütme ve dosyalar, Windows Kayıt Defteri verileri, ağ trafiği, sistem günlükleri ve çerezleri kapsayan adli yapı analizi bulunur.

Olay yönetimi araçlarının türleri

Olay müdahale araçları, olayları organize etme, yönetme ve izleme ile idari ve operasyonel tarafa odaklanır, ekipler arası görünürlük ve koordinasyon sağlar. Bazıları otomatik yanıtlar için SOAR yetenekleri içerir.

Saf olay müdahale araçları daha taktiktir, bir saldırı sırasında ve sonrasında aktif müdahale, adli bilişim araştırması ve kök neden analizine odaklanır.

Olay yönetimi ve müdahale araçları

• Olay takibi ve dokümantasyon
• Uyarı ve tırmandırma
• İşbirliği ve vaka yönetimi
• SOAR iş akışı otomasyonu

Saf olay müdahale araçları

• Kök neden analizi ve iyileştirme
• Tehdit istihbaratı entegrasyonu
• Kanıt dokümantasyonu
• Gerçek zamanlı müdahale

Kategorilerin açıklaması

Olay müdahale araçlarının kategorileri:

• Güvenlik bilgisi ve olay yönetimi (SIEM) sistemleri, gerçek zamanlı izleme ve olay müdahalesi sağlamak için birden çok kaynaktan günlük verilerini toplar ve analiz eder.
• Genişletilmiş tespit ve yanıt (XDR) araçları, birden çok güvenlik katmanında tespit ve yanıt ile SIEM'i geliştirir.
• Güvenlik orkestrasyonu, otomasyon ve yanıt (SOAR) yazılımı, yanıt süresini iyileştirmek ve manuel çabayı azaltmak için güvenlik iş akışlarını otomatikleştirir.
• Saldırı tespit sistemleri (IDS) şüpheli etkinlikleri tespit eder ancak aktif olarak yanıt vermez.
• NetFlow analiz araçları, anormallik tespiti için ağ trafiğine ilişkin içgörüler sağlar.
• Güvenlik açığı tarayıcıları, güvenlik açıklarını aramak için web uygulamalarını tarayan otomatik araçlardır.
• Kötü amaçlı yazılım önleme yazılımı, kötü amaçlı yazılımlara karşı uç nokta koruması sunar.

Saf olay müdahale araçlarının kategorileri:

• Olay müdahale platformları (IRP'ler), keşfedildikçe olayları yönetmelerine ve izlemelerine yardımcı olur, tehdit istihbaratından yararlanır ve iş akışları ile işbirliği araçları kullanarak tespit edilen tehditlere yanıt verir.
• Dijital adli bilişim ve olay müdahale (DFIR) araçları, derinlemesine araştırmalar yapmak, kanıt toplamak ve bir saldırının nasıl gerçekleştirildiğini belirlemek için genellikle olay sonrası aşamada kullanılır.

Olay müdahale aracı nedir?

Olay müdahale araçları, güvenlik ekiplerinin siber güvenlik olaylarını tespit etmelerine, yönetmelerine ve çözmelerine yardımcı olan yazılım uygulamaları veya platformlardır. Bir çözümün bu kapsama girebilmesi için, kullanıcıları iyileştirme sürecinde otomatikleştirmesi veya yönlendirmesi, düzensizlikleri izlemesi, kullanıcıları olağandışı etkinlikler konusunda bilgilendirmesi ve raporlama için olay verilerini toplaması gerekir.

Google Arama'da daha fazla kıyaslamamızı ve veri odaklı içgörülerimizi görün.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Açık kaynaklı bir olay müdahale aracı seçerken nelere dikkat edilmeli?

Temel işlevsellik uygunluğu: Önce kullanım durumlarınızı, kötü amaçlı yazılım, kimlik avı, DDoS, içeriden tehditler ve gerçek zamanlı müdahaleye mi yoksa olay sonrası adli bilişime mi ihtiyacınız olduğunu tanımlayın. Ardından idari bir SOAR odaklı platforma (örn. Microsoft Sentinel) mı yoksa bir araştırma ve adli bilişim aracına (örn. Velociraptor) mı ihtiyacınız olduğuna karar verin.

Özelleştirme ve esneklik: Yapılandırılabilir iş akışları, geniş SIEM/tehdit istihbaratı/biletleme entegrasyonları ve araçları birleştirmek ve görevleri otomatikleştirmek için iyi belgelenmiş API'lere bakın.

Topluluk sağlığı: GitHub katkıda bulunan sayıları ve topluluk forumlarındaki yanıt oranları, bekleyebileceğiniz destek düzeyi için güvenilir göstergelerdir. Daha aktif katkıda bulunanlar, daha hızlı hata düzeltmeleri ve daha güncel kural setleri anlamına gelir.

Ticari alternatifler: Açık kaynak araçlar genellikle daha fazla yapılandırma gerektirir ve kullanıma hazır uyumluluk raporlaması ve kurumsal kontrol panellerinden yoksundur. Ekibiniz özel bir dağıtımı sürdürme kapasitesinden yoksunsa, kümeleme, ajan yönetimi ve satıcı desteği sunan ticari bir alternatif daha uygun maliyetli olabilir.

Veri ihlali olay müdahale planı: 5 adımlı metodoloji

1. Hazırlık

Politikalar, prosedürler ve bir müdahale ekibi ile olay müdahalesi için sağlam bir temel oluşturun.

Temel bileşenler:

• Olay müdahale planlaması: Kapsamı, rolleri, sorumlulukları ve protokolleri özetleyen kapsamlı olay müdahale politikaları oluşturun.
• Olay müdahale ekibi: BT, güvenlik, hukuk, İK, iletişim ve diğer ilgili departmanların temsilcilerinden oluşan bir ekip oluşturun.
• Araçlar ve kaynaklar: SIEM sistemleri, adli araçlar ve iletişim platformları gibi gerekli araç ve kaynakların kullanılabilirliğini sağlayın.
• İletişim planı: Bir olay sırasında açık ve etkili iletişimi sağlamak için dahili ve harici planlar geliştirin.

2. Tanımlama ve raporlama

• Bir güvenlik olayını tespit edin ve doğrulayın.

Temel bileşenler:

• İzleme sistemleri: Olağandışı etkinlikleri ve potansiyel güvenlik olaylarını tespit etmek için sürekli izleme sistemleri uygulayın.
• Olay raporlama: Şüpheli olayların IRT'ye zamanında bildirilmesini sağlamak için net raporlama kanalları oluşturun.
• Dokümantasyon: Günlükler, uyarılar ve ilk bulgular dahil olmak üzere tespit faaliyetlerinin ayrıntılı kayıtlarını tutun.

Herhangi bir çalışan bir olay veya potansiyel veri ihlali fark ederse, bunu derhal bildirmelidir.

Potansiyel bir olayı bildirmek için çalışanlar şunları yapmalıdır:

• a) Veri ihlali raporunu doldurun.
• b) E-posta veya şahsen bölge müdürüne bir kopya gönderin.
• c) Bu planın gerektirdiği açıklamalar hariç, olayın gizli kalmasını sağlayın.

Bir olay raporu aldıktan sonra bölge müdürü derhal şunları yapmalıdır:

• a) Uyumluluk müdürünü olay hakkında bilgilendirin ve tamamlanmış raporun bir kopyasını verin.
• b) Planın gerektirdiği açıklamalar hariç, olayın gizli kalmasını sağlayın.

3. Değerlendirme

3.1 Olayın bir veri ihlali olup olmadığına karar verin

Baş bilgi sorumlusu ilk bulguları inceleyecek ve veri ihlali olay müdahale ekibini kurup kurmayacağına karar verecek ve:

• a) Olayın bir veri ihlali olup olmadığına karar verin; değilse, olay müdahale ekibine iletilmeyecektir.
• b) Bir veri ihlali tanımlayın ve şirketin risk matrisi değerlendirme sistemini kullanarak önemli zarar riskini değerlendirin.

Şekil: Risk matrisi değerlendirme sistemi

Kaynak: McKinsey & Company⁵

3.2 Veri ihlalini değerlendirme adımları

Eğer 3.1 b) karşılanıyorsa, baş bilgi sorumlusu değerlendirmeyi yapmak üzere derhal veri ihlali olay müdahale ekibini toplamalıdır. Değerlendirme yapılırken aşağıdaki faktörler incelenmelidir:

• Etkilenen kişisel bilgilerin formu.
• Etkilenen bilginin ve ihlalin bağlamı.
• İhlalin kaynağı ve kapsamı.
• Bireylerin önemli zarar görme riski.

4. Bildirim

3. aşamada, baş bilgi sorumlusu uygun bir veri ihlali tespit ederse, etkilenen şirket, Dışişleri Bakanlığı Gizlilik Ofisini ve etkilenen bireyleri bilgilendirmelidir.

Bildirim şunları içermelidir:

• Kimlik ve iletişim bilgileri.
• Potansiyel veri ihlalinin tanımı.
• Etkilenen özel verilerin türleri.
• Şirketin önerisi çalınan kimlik bilgilerini güvence altına almak için.

5. Gözden geçirme

Bir veri ihlalinin acil etkilerini ele aldıktan sonra, baş bilgi sorumlusu bir ihlal sonrası analiz ve değerlendirme yürütür. Gözden geçirmeyi gerçekleştirmek için baş bilgi sorumlusu, gerektiğinde veri ihlali olay müdahale ekibinden ve diğer iş birimlerinden gayri resmi geri bildirim almalıdır.

Aşağıda, belirli senaryolarda atılabilecek adımlara ilişkin bazı örnekler verilmiştir:

Örnek 1: Bir çalışan veri ihlali yaptıysa, etkilenen şirket şunları yapabilir:

• Veri ihlallerinin tekrarlanmasını önlemek için ağ denetimlerini veya IoT izlemeyi artırın.
• Tekrarlayan veri ihlallerini önlemek için ağ güvenliği politika yönetimi kurallarını değiştirin.
• Rol tabanlı erişim kontrolü (RBAC) ve zorunlu erişim kontrolü üzerinde yeni kontroller ve sınırlamalar uygulayın.

Daha fazla bilgi: Ağ güvenliği politika yönetimi çözümleri (NSPM).

Örnek 2: Veri ihlaline üçüncü bir taraf neden olduysa, etkilenen şirket şunları yapabilir:

• BT güvenlik önlemlerini iyileştirin.
• Kişisel verileri güvence altına almak için ek güvenlik önlemleri uygulayın (örn. veri şifreleme).
• Gelecekteki ihlalleri önlemek için personele veya yüklenicilere talimatlar verin.

Daha fazla okuma

• Rol tabanlı erişim kontrolü (RBAC)
• Siber Güvenlik için Ajan Yapay Zeka: Kullanım Durumları ve Örnekler
• Ağ Güvenliği Politika Yönetimi Çözümleri (NSPM)
• En İyi 30+ Ağ Güvenliği Denetim Aracı

Bu araştırmayı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{En İyi 15+ Açık Kaynak Olay Müdahale Aracı}},
  year   = {2026},
  month  = mar,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/open-source-incident-response}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 30 Mart 2026}
}

Referans Linkleri

1.

4.14.4 Release notes - 17 March 2026 - 4.x · Wazuh documentation

Wazuh

2.

Migrating from OSSEC to Wazuh | Wazuh

Wazuh Inc.

3.

GitHub - TheHive-Project/TheHive: TheHive is a Collaborative Case Management Platform, now distributed as a commercial version · GitHub

4.

Releases · Velocidex/velociraptor · GitHub

5.

Reporting with a cyber risk dashboard | McKinsey

McKinsey & Company

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple'da baş analist olarak görev yapmaktadır. AIMultiple, her ay Fortune 500 şirketlerinin %55'i de dahil olmak üzere yüz binlerce işletmeye (benzer Web'e göre) bilgi sağlamaktadır. Cem'in çalışmaları, Business Insider, Forbes, Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte, HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslararası kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. AIMultiple'ı referans gösteren daha fazla saygın şirket ve kaynağı görebilirsiniz. Kariyeri boyunca Cem, teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararları konusunda danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayınlamıştır. Bir telekom şirketinin CEO'suna bağlı olarak teknoloji stratejisi ve tedarikini yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde sıfırdan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetmiştir. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınlarında yer aldı. Cem düzenli olarak uluslararası teknoloji konferanslarında konuşmacı olarak yer almaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisliği diplomasına ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder