Mark Walker Mark Walker
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SPLK-5002 Exam - SPLK-5002 Simulationsfragen
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Splunk Certified Cybersecurity Defense Engineer SPLK-5002 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q60-Q65):
60. Frage
What is an essential step in building effective dashboards for program analytics?
- A. Applying accelerated data models for better performance
- B. Avoiding the use of filters and tokens
- C. Limiting the number of visualizations
- D. Using predefined templates without modification
Antwort: A
Begründung:
Building Effective Dashboards for Program Analytics
Well-designed dashboards help SOC teams visualize security trends, performance metrics, and compliance adherence efficiently.
#1. Applying Accelerated Data Models for Better Performance (B)
Speeds up dashboard loading times by using pre-aggregated datasets.
Improves SIEM performance when analyzing large volumes of security logs.
Example:
Instead of running a full search, an accelerated data model pre-indexes event counts by severity level.
#Incorrect Answers:
A: Using predefined templates without modification # Dashboards should be customized for security needs.
C: Avoiding the use of filters and tokens # Filters improve usability by allowing analysts to refine searches.
D: Limiting the number of visualizations # Dashboards should balance performance and visibility rather than limit insights.
#Additional Resources:
Splunk Accelerated Data Models
Building Fast and Efficient Dashboards
61. Frage
A company's Splunk setup processes logs from multiple sources with inconsistent field naming conventions.
Howshould the engineer ensure uniformity across data for better analysis?
- A. Use data model acceleration for real-time searches.
- B. Create field extraction rules at search time.
- C. Apply Common Information Model (CIM) data models for normalization.
- D. Configure index-time data transformations.
Antwort: C
Begründung:
Why Use CIM for Field Normalization?
When processing logs from multiple sources with inconsistent field names, the best way to ensure uniformity is to use Splunk's Common Information Model (CIM).
#Key Benefits of CIM for Normalization:
Ensures that different field names (e.g., src_ip, ip_src, source_address) are mapped to a common schema.
Allows security teams to run a single search query across multiple sources without manual mapping.
Enables correlation searches in Splunk Enterprise Security (ES) for better threat detection.
Example Scenario in a SOC:
#Problem: The SOC team needs to correlate firewall logs, cloud logs, and endpoint logs for failed logins.
#Without CIM: Each log source uses a different field name for failed logins, requiring multiple search queries.
#With CIM: All failed login events map to the same standardized field (e.g., action="failure"), allowing one unified search query.
Why Not the Other Options?
#A. Create field extraction rules at search time - Helps with parsing data but doesn't standardize field names across sources.#B. Use data model acceleration for real-time searches - Accelerates searches but doesn't fix inconsistent field naming.#D. Configure index-time data transformations - Changes fields at indexing but is less flexible than CIM's search-time normalization.
References & Learning Resources
#Splunk CIM for Normalization: https://docs.splunk.com/Documentation/CIM#Splunk ES CIM Field Mappings: https://splunkbase.splunk.com/app/263#Best Practices for Log Normalization: https://www.splunk.
com/en_us/blog/tips-and-tricks
62. Frage
What are essential practices for generating audit-ready reports in Splunk?(Choosethree)
- A. Excluding all technical metrics
- B. Using predefined report templates exclusively
- C. Automating report scheduling
- D. Including evidence of compliance with regulations
- E. Ensuring reports are time-stamped
Antwort: C,D,E
Begründung:
Audit-ready reports help demonstrate compliance with security policies and regulations (e.g., PCI DSS, HIPAA, ISO 27001, NIST).
#1. Including Evidence of Compliance with Regulations (A)
Reports must show security controls, access logs, and incident response actions.
Example:
A PCI DSS compliance report tracks privileged user access logs and unauthorized access attempts.
#2. Ensuring Reports Are Time-Stamped (C)
Provides chronological accuracy for security incidents and log reviews.
Example:
Incident response logs should include detection, containment, and remediation timestamps.
#3. Automating Report Scheduling (D)
Enables automatic generation and distribution of reports to stakeholders.
Example:
A weekly audit report on security logs is auto-emailed to compliance officers.
#Incorrect Answers:
B: Excluding all technical metrics # Security reports must include event logs, IP details, and correlation results.
E: Using predefined report templates exclusively # Reports should be customized for compliance needs.
#Additional Resources:
Splunk Compliance Reporting Guide
Automating Security Reports in Splunk
63. Frage
What feature allows you to extract additional fields from events at search time?
- A. Search-time field extraction
- B. Event parsing
- C. Data modeling
- D. Index-time field extraction
Antwort: A
Begründung:
Splunk allows dynamic field extraction to enhance data analysis without modifying raw indexed data.
Search-Time Field Extraction:
Extracts fields on-demand when running searches.
Uses Splunk's Field Extraction Engine (rex,spath, or automatic field discovery).
Minimizes indexing overhead by keeping the raw data unchanged.
64. Frage
Which sourcetype configurations affect data ingestion?(Choosethree)
- A. Data retention policies
- B. Line merging rules
- C. Event breaking rules
- D. Timestamp extraction
Antwort: B,C,D
Begründung:
The sourcetype in Splunk defines how incoming machine data is interpreted, structured, and stored. Proper sourcetype configurations ensure accurate event parsing, indexing, and searching.
#1. Event Breaking Rules (A)
Determines how Splunk splits raw logs into individual events.
If misconfigured, a single event may be broken into multiple fragments or multiple log lines may be combined incorrectly.
Controlled using LINE_BREAKER and BREAK_ONLY_BEFORE settings.
#2. Timestamp Extraction (B)
Extracts and assigns timestamps to events during ingestion.
Incorrect timestamp configuration leads to misplaced events in time-based searches.
Uses TIME_PREFIX, MAX_TIMESTAMP_LOOKAHEAD, and TIME_FORMAT settings.
#3. Line Merging Rules (D)
Controls whether multiline events should be combined into a single event.
Useful for logs like stack traces or multi-line syslog messages.
Uses SHOULD_LINEMERGE and LINE_BREAKER settings.
C: Data Retention Policies #
Affects storage and deletion, not data ingestion itself.
#Additional Resources:
Splunk Sourcetype Configuration Guide
Event Breaking and Line Merging
65. Frage
......
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