En İyi 15+ Açık Kaynak Olay Müdahale Araçları

Kategorilerine ve GitHub yıldızlarına dayanarak, güvenlik ihlallerini tespit etme ve çözme süreçlerinizi otomatikleştirmenize yardımcı olacak önde gelen açık kaynaklı olay müdahale araçları şunlardır.

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 sürümü: Geçen hafta en az bir güncelleme yayınlandı.

Olay müdahale araçları örnekleri

Graylog

Graylog, makine tarafından oluşturulan verileri toplama, analiz etme ve uyarı verme için bir SIEM ve log yönetim platformudur. Birden fazla kaynaktan gelen logları merkezi hale getirir ve veri birleştirme, güvenlik olayı korelasyonu, adli analiz, olay tespiti ve müdahalesi, gerçek zamanlı uyarılama, UEBA ve BT uyumluluk yönetimi dahil olmak üzere çeşitli siber güvenlik işlevlerini destekler.

Wazuh

Wazuh, uç nokta ve bulut iş yükü koruması için açık kaynaklı bir SIEM ve XDR platformudur. Tam bir platform olarak gelir: bir İndeksleyici (OpenSearch üzerine inşa edilmiş, uyarıları depolayan ve indeksleyen), bir Sunucu (log toplama ve analiz için çekirdek motor), bir Gösterge Paneli (web UI) ve bir Ajan.¹

Kapasiteler arasında saldırı tespiti, log verisi analizi, dosya bütünlüğü izleme, zafiyet tespiti ve bulut ile konteyner güvenliği yer alır.

Microsoft Sentinel

Microsoft Sentinel, Azure'da çalışan bulut yerel bir SIEM ve SOAR çözümüdür. Bulut ve yerel ortamlar arasında güvenlik olayı analizini destekler; log verilerinin görselleştirilmesi, anormallik tespiti, tehdit avcılığı ve otomatik olay müdahalesi sunar.

Snort3

Snort3, ağ trafiğini gerçek zamanlı olarak izleyen ve paketleri kaydeden ağ tabanlı bir saldırı tespit ve önleme sistemi (IDS/IPS)'dir. Anomali tespiti, protokol analizi ve imza incelemesini birleştiren kural tabanlı bir dil kullanarak potansiyel olarak kötü niyetli aktiviteleri tespit eder.

Temel kapasiteler: Gerçek zamanlı trafik izleme, paket kaydı, TCP/IP yığın protokol analizi, OS parmak izi oluşturma.

OSSEC

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

Geliştirme durumu notu: OSSEC'in son büyük sürümü Ocak 2021'de 3.8.0 sürümüydü ve proje o zamandan beri bakım modunda. Yeni dağıtımlar için, 2015'te OSSEC'ten çatallanan Wazuh, düzenli sürümleri, entegre bir gösterge paneli ve tam bir XDR özellik seti ile aktif olarak bakımı yapılan halefdir.²

ntop

ntop, NetFlow dışa aktarıcılardan, güvenlik duvarı loglarından ve saldırı tespit sistemlerinden trafik verisi toplayarak ağ görünürlüğü sağlayan bir ağ kullanım analizörüdür. NetFlow eklentisine sahiptir. Trafik IP, port ve L7 protokollerine göre sıralanabilir; gerçek zamanlı ağ trafiğini ve aktif 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; tanımlı zaman kısıtlamaları içinde NetFlow verilerini işlemeye; ve düzenli aralıklarla NetFlow verilerini işlemek için eklentiler oluşturmanıza olanak tanır.

OpenVAS

OpenVAS, Greenbone Networks tarafından geliştirilen bir zafiyet tarayıcısıdır. Özelleştirilebilir tarama politikaları, detaylı raporlama ve birden fazla protokol desteği ile bir dizi zafiyet yönetim aracı sağlar.

Amass

OWASP Amass Projesi, ağ saldırı yüzeylerini haritalamak ve dış varlıkları bulmak için açık kaynak bilgi toplama tekniklerini kullanır. Go ile yazılmıştır ve bir organizasyonun kontrolündeki varlıkları değerlendirmek için kapsamlı DNS taramasını, ASN analizini ve betik yazmayı destekler.

Nmap

Nmap, IP adresleri, portlar ve yüklü uygulamalar için açık kaynaklı bir ağ tarayıcısıdır. Tek veya birden fazla ağda cihaz keşfini, servis tanımlamasını ve OS tespitini destekler; bu da onu penetrasyon testi, ağ izleme ve zafiyet taraması için standart bir araç haline getirir.

N8n

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

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

n8n 2.0, varsayılan olarak güvenli yürütme, katı ortam yönetimi ve eski özelliklerin kaldırılmasını tanıttı. Ajan tabanlı SOC iş akışlarıyla doğrudan ilgili tek bir OAuth ile güvence altına alınmış bağlantı üzerinden tüm seçili n8n iş akışlarına erişime izin veren实例 düzeyinde MCP bağlantıları artık MCP uyumlu AI platformlarına olanak tanır. Ocak 2026 sürümü, kurumsal SIEM platformlarına TCP üzerinden TLS log akışı ekledi.³

Saf olay yönetimi ve müdahale araçları örnekleri

TheHive

TheHive, SOC'ler, CSIRT'ler ve CERT'ler için bir güvenlik vaka yönetim platformudur. Aynı vakada eş zamanlı çoklu analist çalışmasını, şablonlar üzerinden görev yönetimini ve IOC etiketlemeyi destekler.

The Hive 5, StrangeBee tarafından ticari bir ürün olarak dağıtılır. TheHive'ı değerlendiren kuruluşların, ücretsiz bir açık kaynaklı araç değil, ücretli bir platforma baktıklarını bilmeleri gerekir.⁴

IRIS

IRIS, olay müdahale analistlerinin teknik inceleme sonuçlarını paylaşmaları için işbirlikçi bir platformdur. SIEM ve diğer kaynaklardan uyarıları alabilir ve özel modüller aracılığıyla genişletilebilir. Varsayılan entegrasyonlar arasında VirusTotal, MISP, WebHooks ve IntelOwl yer alır.

FIR

FIR (Hızlı Olay Müdahalesi), olayları takip etmek ve raporlamak için bir siber güvenlik olay yönetim aracıdır. Temel olarak CSIRT'ler, CERT'ler ve SOC'ler tarafından kullanılır.

Velociraptor

Velociraptor, Rapid7'den bir uç nokta izleme, dijital adli tıp ve siber müdahale aracıdır. ⁵

Temel özellikler: Uç noktalardan (loglar, dosyalar, kayıt defteri, ağ verisi) veri toplama; tehdit tespiti için kanıt analizi; önceden yapılandırılmış olay müdahale otomasyon iş akışları; ve SIEM'ler, EDR'ler ve tehdit istihbarat platformları ile entegrasyonlar. Velociraptor Sorgu Dili (VQL), özel adli ihtiyaçlar için özel varlıklar oluşturmayı sağlar.

GRR Rapid Response

Google tarafından geliştirilen GRR Rapid Response, ele geçirilmiş bilgisayarlardan uzaktan veri toplama ve analiz etme için bir platformdur. Temel işlevler arasında veri toplama, canlı bellek analizi, uzaktan komut yürütme ve dosyalar, Windows Kayıt Defteri verileri, ağ trafiği, sistem logları ve çerezleri kapsayan adli varlık analizi yer alır.

Olay yönetim araçları türleri

Olay müdahale araçları, ekipler arasında görünürlük ve koordinasyon ile olayları organize etmeye, yönetmeye ve takip etmeye odaklanan idari ve operasyonel tarafa odaklanır. Bazıları otomatik yanıtlar için SOAR yetenekleri içerir.

Saf olay müdahale araçları daha taktikseldir; saldırı sırasında ve sonrasında aktif müdahale, adli soruşturma ve kök neden analizine odaklanır.

Olay yönetimi ve müdahale araçları

• Olay takibi ve dokümantasyonu
• Uyarılama ve yükseltme
• İşbirliği ve vaka yönetimi
• SOAR iş akışı otomasyonu

Saf olay müdahale araçları

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

Kategoriler için açıklama

Olay müdahale araçlarının kategorileri:

• Güvenlik bilgi ve olay yönetimi (SIEM) sistemleri, gerçek zamanlı izleme ve olay müdahalesi sağlamak için birden fazla kaynaktan gelen log verilerini toplar ve analiz eder.
• Genişletilmiş tespit ve müdahale (XDR) araçları, SIEM'i birden fazla güvenlik katmanı boyunca tespit ve müdahale ile geliştirir.
• Güvenlik orkestrasyonu, otomasyon ve müdahale (SOAR) yazılımı, yanıt süresini iyileştirmek ve manuel çabayı azaltmak için güvenlik iş akışlarını otomatikleştirir.
• Saldırı tespit sistemleri (IDS) şüpheli aktiviteleri tespit eder ancak aktif olarak müdahale etmez.
• NetFlow analizörleri, anormallik tespiti için ağ trafiğine ilişkin içgörüler sağlar.
• Zafiyet tarayıcıları, güvenlik açıklarını aramak için web uygulamalarını tarayan otomatik araçlardır.
• Antimalware yazılımı, kötü amaçlı yazılıma karşı uç nokta koruması sunar.

Saf olay müdahale araçlarının kategorileri:

• Olay müdahale platformları (IRP'ler), güvenlik ekiplerinin tehdit istihbaratından yararlanarak keşfedildikçe olayları yönetmelerine ve takip etmelerine ve tespit edilen tehditlere iş akışları ve işbirliği araçlarını kullanarak yanıt vermelerine yardımcı olur.
• Dijital adli tıp ve olay müdahalesi (DFIR) araçları, genellikle saldırının nasıl gerçekleştirildiğini belirlemek, kanıt toplamak ve derinlemesine soruşturmalar yürütmek için olay sonrası aşamada kullanılır.

Olay müdahale aracı nedir?

Olay müdahale araçları, güvenlik ekiplerinin siber güvenlik olaylarını tespit etmesine, yönetmesine ve çözmesine yardımcı olan yazılım uygulamaları veya platformlardır. Nitelikli olmak için, bir çözüm kullanıcıları düzeltme sürecinde otomatikleştirmeli veya yönlendirmeli, düzensizlikleri izlemeli, kullanıcıları olağandışı aktiviteler hakkında bilgilendirmeli ve raporlama için olay verilerini toplamalıdır.

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Açık kaynaklı bir olay müdahale aracı seçerken nelere dikkat edilmeli?

Temel işlevsellik uygunluğu: Önce kullanım durumlarınızı tanımlayın: malware, kimlik avı, DDoS, iç tehditler ve gerçek zamanlı müdahaleye mi yoksa olay sonrası adli tıbba mı ihtiyacınız olduğunu belirleyin. Ardından, idari SOAR odaklı bir platforma (örn., Microsoft Sentinel) mi yoksa soruşturma ve adli tıp aracına (örn., Velociraptor) mı ihtiyacınız olduğuna karar verin.

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

Topluluk sağlığı: GitHub katılımcı sayıları ve topluluk forumlarındaki yanıt oranları, bekleyebileceğiniz destek seviyesi için güvenilir vekillerdir. Daha aktif katılımcılar, daha hızlı hata düzeltmeleri ve daha güncel kural setleri anlamına gelir.

Ticari alternatifler: Açık kaynaklı araçlar genellikle daha fazla yapılandırma gerektirir ve hazır uyumluluk raporlama ve kurumsal gösterge panellerinden yoksundur. Ekibinizin özel bir dağıtımı sürdürmek için kapasitesi yoksa, kümeleme, ajan yönetimi ve satıcı desteği ile bir ticari alternatif daha maliyet etkin olabilir.

Veri ihlali olay müdahale planı: 5 adımlı metodoloji

1. Hazırlık

Olay müdahalesi için politikalar, prosedürler ve bir müdahale ekibi ile 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, insan kaynakları, iletişim ve diğer ilgili departmanlardan temsilcilerle bir ekip oluşturun.
• Araçlar ve kaynaklar: SIEM sistemleri, adli araçlar ve iletişim platformları gibi gerekli araçların ve kaynakların kullanılabilirliğini sağlayın.
• İletişim planı: Bir olay sırasında net ve etkili iletişimi sağlamak için iç ve dış planlar geliştirin.

2. Tespit & raporlama

• Bir güvenlik olayını tespit edin ve doğrulayın.

Temel bileşenler:

• İzleme sistemleri: Olağandışı aktiviteleri ve potansiyel güvenlik olaylarını tespit etmek için sürekli izleme sistemleri uygulayın.
• Olay raporlaması: Zamanında IRT'ye bildirim sağlamak için şüpheli olaylar için net raporlama kanalları oluşturun.
• Dokümantasyon: Loglar, uyarılar ve ilk bulgular dahil olmak üzere tespit faaliyetlerinin detaylı kayıtlarını tutun.

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

Potansiyel bir olayı bildirmek için çalışanlar şunları yapmalıdır:

• a) Veri ihlali raporunu doldurun.
• b) Bir kopyasını e-posta veya yüz yüze olarak alan müdürlerine gönderin.
• c) Bu plan tarafından gereken açıklamalar hariç, olayın gizli kalmasını sağlayın.

Bir olay raporu aldıktan sonra, alan müdürü derhal şunları yapmalıdır:

• a) Olayla ilgili uyumluluk müdürünü bilgilendirin ve tamamlanmış raporun bir kopyasını sağlayın.
• b) Bu plan tarafından gereken açıklamalar hariç, olayın gizli kalmasını sağlayın.

3. Değerlendirme

3.1 Olayın bir veri ihlali olup olmadığına karar verin

Bilgi işlem müdürü, ilk bulguları gözden geçirecek ve veri ihlali olay müdahale ekibini kurup kurmamaya karar verecek ve:

• a) Olayın bir veri ihlali olup olmadığına karar verecek; değilse, olay müdahale ekibine yönlendirilmeyecektir.
• b) Bir veri ihlalini tespit edecek ve şirketin risk matrisi değerlendirme sistemini kullanarak önemli zarar riskini değerlendirecek.

Şekil: Risk matrisi değerlendirme sistemi

Kaynak: McKinsey & Company⁶

3.2 Bir veri ihlalini değerlendirmek için adımlar

3.1 b) karşılanırsa, CIO derhal değerlendirmeyi gerçekleştirmek için veri ihlali olay müdahale ekibini toplantıya çağırmalıdır. Değerlendirme yaparken, aşağıdaki faktörler incelenmelidir:

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

4. Bildirim

3. aşamada, CIO uygun bir veri ihlalini tespit ederse, etkilenen şirket Dışişleri Bakanlığı'nın Gizlilik Ofisi'ni ve etkilenen bireyleri bilgilendirmek zorundadır.

Bildirim, şirketin şunlarını içermelidir:

• Kimliği ve iletişim detayları.
• Potansiyel veri ihlalinin bir açıklaması.
• Etkilenen özel veri türleri.
• Şirketin çalınan kimlik bilgilerini güvence altına alma önerisi.

5. İnceleme

Bir veri ihlalinin acil sonuçlarını ele aldıktan sonra, CIO bir olay sonrası analiz ve değerlendirme yapar. İncelemeyi gerçekleştirmek için CIO, gerektiğinde veri ihlali olay müdahale ekibinden ve diğer iş birimlerinden gayriresmi geri bildirim aramalıdır.

Aşağıdakiler, belirli senaryolarda atılabilecek adımlara örneklerdir:

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

• Veri ihlallerinin tekrarlanmasını önlemek için ağ denetimlerini veya IoT izlemesini artırın.
• Tekrarlayan veri ihlallerini önlemek için ağ güvenlik politikası yönetimi kurallarını değiştirin.
• Rol tabanlı erişim kontrolü (RBAC) ve zorunlu erişim kontrolü üzerinde yeni kontroller ve kısıtlamalar uygulayın.

Daha fazla okuma: Ağ güvenlik politikası yönetim çözümleri (NSPM).

Örnek 2: Bir üçüncü taraf veri ihlaline 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 taşeronlara talimatlar verin.

Daha fazla okuma

• Rol tabanlı erişim kontrolü (RBAC)
• Siber Güvenlik için Ajan Tabanlı AI: Kullanım Durumları & Örnekler
• Ağ Güvenlik Politikası Yönetim Çözümleri (NSPM)
• En İyi 30+ Ağ Güvenlik 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 Araçları}},
  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.

Release notes 2.x | Changelog | n8n Docs

4.

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

5.

Releases · Velocidex/velociraptor · GitHub

6.

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