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AI SIEM: Die 6 Komponenten von AI-basiertem SIEM

KI verändert SIEM-Systeme (Security Information and Event Management) grundlegend und markiert einen bedeutenden Wandel in der Cybersicherheit. Durch die Integration von KI gehen SIEM-Lösungen über herkömmliche, regelbasierte Frameworks hinaus und bieten eine verbesserte Bedrohungserkennung, prädiktive Analysen und automatisierte Reaktionsmechanismen. Diese Integration trägt der zunehmenden Komplexität und dem zunehmenden Umfang von Cyber-Bedrohungen Rechnung und macht die Cybersicherheit proaktiver und nachrichtendienstlicher. In diesem Artikel wird untersucht, wie KI-gesteuertes SIEM die Cybersicherheit neu gestaltet, wobei der Schwerpunkt auf den Herausforderungen älterer SIEM-Systeme und den Chancen liegt, die KI und maschinelles Lernen bieten. Gerne können Sie es tun Erfahren Sie hier mehr über KI/ML in der Cybersicherheit.

Was ist KI-basiertes SIEM?

SIEM-Systeme haben die Cybersicherheitslandschaft von Anfang an verändert und eine neue Möglichkeit geboten, einzelne Sicherheitsinformationen zu einem zusammenhängenden Ganzen zu konsolidieren. Durch die Integration von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) können diese Lösungen nun nicht nur große Datenmengen erfassen und normalisieren, sondern auch Muster und Anomalien analysieren, die auf einen Sicherheitsvorfall hinweisen könnten.

Einer der grundlegenden Prozesse im KI-basierten SIEM ist die Datenaggregation. Damit ist die Erfassung von Sicherheitsdaten aus einer Vielzahl von Quellen gemeint, darunter Netzwerkgeräte, Server, Datenbanken, Anwendungen und mehr. Das Spektrum der gesammelten Daten ist umfangreich und umfasst Protokolle, Ereignisdaten, Bedrohungsinformationen und andere Arten von sicherheitsrelevanten Informationen. In einer vielfältigen digitalen Umgebung ist diese Datenaggregation von entscheidender Bedeutung, da sie einen umfassenden Überblick über die Sicherheitslage einer Organisation bietet. Die Herausforderung liegt jedoch in der Vielfalt der Datenformate und -strukturen. Hier kommt die Normalisierung ins Spiel. Bei der Normalisierung handelt es sich um den Prozess der Konvertierung roher Sicherheitsdaten aus verschiedenen Quellen in ein konsistentes, standardisiertes Format. Dieser Schritt ist entscheidend, um sicherzustellen, dass das AI SIEM-System die Daten unabhängig von ihrer Herkunft genau analysieren und korrelieren kann. Dabei geht es darum, unterschiedliche Datentypen und -formate in einem einheitlichen Modell zusammenzuführen, wodurch es für KI-Algorithmen einfacher wird, die Daten effektiv zu verarbeiten und zu analysieren.

Das herausragende Merkmal von KI-SIEM-Systemen ist ihre Fähigkeit, diese entscheidenden Prozesse der Datenaggregation und -normalisierung zu automatisieren. Mithilfe von KI und ML können diese Systeme Daten viel schneller durchsuchen und Sicherheitsdaten intelligent sortieren, aggregieren und normalisieren. Diese Automatisierung reduziert den Zeit- und Arbeitsaufwand, der normalerweise für diese Aufgaben erforderlich ist, erheblich, sodass sich Sicherheitsteams auf strategischere Aspekte der Cybersicherheit konzentrieren können.

Sobald die Daten aggregiert und normalisiert sind, nutzt KI-basiertes SIEM KI-Algorithmen, um die Bedrohungserkennung zu verbessern. Diese Algorithmen sind darauf trainiert, die Signaturen bekannter Bedrohungen zu erkennen und durch die Analyse von Verhaltensmustern neue, sich entwickelnde Bedrohungen zu erkennen. Diese Fähigkeit ist in einer sich ständig verändernden Bedrohungslandschaft von entscheidender Bedeutung. Durch die Nutzung der Leistungsfähigkeit von KI und ML können diese Systeme potenzielle Sicherheitsverletzungen vorhersehen, bevor sie auftreten. Diese prädiktive Analyse basiert auf der Untersuchung von Trends und Mustern in den Daten und ermöglicht es Unternehmen, ihre Abwehrmaßnahmen gegen antizipierte Bedrohungen proaktiv zu verstärken.

Bevor wir uns mit den einzigartigen Komponenten von KI-gesteuertem SIEM befassen, Erfahren Sie hier mehr darüber, was SIEM ist.

6 Komponenten von KI-gesteuertem SIEM

Die erhöhte Kapazität von KI-gesteuertem SIEM kann einschüchternd wirken – oder überbewertet wirken. Ein tiefer Einblick in die neuen und verbesserten Komponenten kann Aufschluss über die wahren Fähigkeiten der nächsten Stufe der SIEM-Evolution geben.

#1. Datenverarbeitung

AI SIEM-Systeme beginnen mit der Aggregation von Daten aus verschiedenen Quellen wie Netzwerkgeräten, Servern, Datenbanken und Anwendungen. Diese Ereignisdaten erstrecken sich über die gesamte Breite Ihrer Netzwerkinfrastruktur, aber die von Servern, Cloud-Geräten und Wi-Fi-Zugangspunkten generierten Ereignisse liegen fast immer in unterschiedlichen Formen vor – während Anwendungen ständige Protokollströme erstellen, verfügen Firewalls möglicherweise über ihre eigenen Ereignisdaten und sicherheitsrelevante Informationen zu verarbeiten. Die schiere Vielfalt dieser Daten hat in der Vergangenheit die manuelle Analyse erheblich verlangsamt und zu erheblichen Verzögerungen bei der Weiterverarbeitung geführt. SIEM begegnet diesem Problem durch Normalisierung – nach der Aufnahme werden die Rohdaten in ein standardisiertes Format konvertiert, wodurch Konsistenz und Genauigkeit bei der Datenanalyse unabhängig von der Quelle gewährleistet werden. KI und ML automatisieren diese Prozesse erheblich, wodurch die Geschwindigkeit und Intelligenz erhöht wird, mit der Sicherheitsdaten aggregiert und normalisiert werden, wodurch der manuelle Aufwand und die damit verbundene Zeit noch einmal reduziert werden.
Dies ist den folgenden Komponenten zu verdanken:

#2. Große Datenquellen

Traditionelles SIEM liegt in unmittelbarer Nähe zum Big-Data-Ansatz von AI – ersteres verarbeitet lediglich die Datenerfassung in weitaus kleinerem Maßstab. Die neue Architektur rund um den datenhungrigen Ansatz der KI hat zu unglaublichen Verbesserungen im Umgang mit großen Informationsmengen geführt. Ein Beispiel ist Big Data ETL – das den Prozess des Ladens von Daten in zentralisierte Data Lakes in einen klar definierten, konsistenten und Echtzeitprozess rationalisiert. Dieses umfangreiche Upgrade ermöglicht Ihrem SIEM den Zugriff auf die enormen Informationsmengen, die in Ihrem Tech-Stack herumschwirren – und das Extrahieren der wichtigen Funktionen. Dieser Ansatz eröffnet deutlich mehr Spielraum für die schiere Datenmenge, die von Ihren SIEM-Tools erfasst wird.
Es geht jedoch nicht nur darum, dass immer mehr gleiche Datenpunkte einbezogen werden: KI eröffnet völlig neue Möglichkeiten der Analyse. Beispielsweise kann NLP verwendet werden, um textbasierte Daten wie Systemprotokolle, Netzwerkverkehr und Benutzerkommunikation auf potenzielle Bedrohungen zu analysieren. Anstatt sich ausschließlich auf die Protokollanalyse zu verlassen, ermöglicht die KI jetzt die Identifizierung von Social-Engineering-Angriffen innerhalb interner und öffentlicher Kommunikation als Teil Ihrer KI-gesteuerten SIEM-Funktionen. Während sich NLP ausschließlich auf Sprachanalysen konzentriert, verfügt AI SIEM über User and Entity Behavior Analytics (UEBA), das ML-Algorithmen verwendet, um das normale Verhalten von Benutzern und Entitäten zu verstehen und Abweichungen zu erkennen, die auf eine Bedrohung hinweisen könnten.

#3. Datenanreicherung

Jedes einzelne Datenelement fungiert als Baustein in den Verteidigungsmauern Ihres Unternehmens – es ist jedoch wichtig, sicherzustellen, dass diese Datenpunkte so hochwertig wie möglich sind. Hier kommt die Datenanreicherung in eine ganz eigene Liga. Relevante Zusatzinformationen können so einfach sein wie Geolokalisierungsdaten: Durch die Identifizierung der IP-Adresse erhalten Analysten einen Überblick über das standortbezogene Verhalten. Der Identitätskontext kann außerdem eine wichtige Rolle bei der automatisierten Datenanreicherung spielen. Da IAM-Systeme dabei helfen, das Verhalten eines Endbenutzers zu diktieren und zu definieren, kann ein Echtzeit-Abgleich der Protokolle damit dabei helfen, etwaige Besorgniserregende Ursachen aufzudecken.

#4. Mustererkennung

Während Benutzerverhalten, Protokollnormalisierung und Anreicherung dazu beitragen, Ihnen ein möglichst umfassendes Bild Ihres Tech-Stacks zu vermitteln, profitiert SIEM von seiner Fähigkeit, den gesamten Tech-Stack in Echtzeit zu analysieren. Auf diese Weise ist es möglich, den Lärm zu unterdrücken und sich auf die subtilen Anomalien zu konzentrieren, die auf eine Sicherheitsverletzung hinweisen könnten.

Diese Algorithmen können unstrukturierte Daten wie Dokumente, Binärdateien und Bilder weiter verarbeiten und ermöglichen so die Analyse einer Vielzahl von Datenquellen auf potenzielle Bedrohungen. Die angereicherten Daten werden mit bestimmten Entitäten wie Benutzern, Hosts oder IP-Adressen korreliert, was die Ereignisaggregation erleichtert und die Suche nach angereicherten Ereignissen über verschiedene Datenquellen hinweg ermöglicht. Diese Korrelation hilft bei der Aggregation von Risikobewertungen und deren Zuordnung zu Entitäten – wenn sie mit einer Basislinie „normalen“ Verhaltens verglichen wird, kann die Mustererkennung von AI SIEM Korrelationen identifizieren, die Menschen möglicherweise nicht verbinden.

#5. Automatisierte Reaktion auf Vorfälle

Im Falle einer erkannten Bedrohung verleiht KI SIEM-Systemen die Möglichkeit, Teile des Incident-Response-Prozesses zu automatisieren. Dazu gehört das automatische Auslösen von Warnungen, die Implementierung vordefinierter Reaktionsaktionen oder die Orchestrierung komplexer Reaktionsworkflows. Ein Beispiel dafür ist der automatisierte dynamische Workflow, bei dem der nach einer potenziellen Bedrohung eingerichtete Workflow auf die jeweilige Bedrohung zugeschnitten ist.

#6. Prädiktive Analytik

KI-SIEM-Systeme nutzen prädiktive Analysen, um potenzielle zukünftige Bedrohungen vorherzusagen, indem sie historische Sicherheitsdaten analysieren und Muster identifizieren. Diese Funktion ermöglicht es Unternehmen, ihre Systeme proaktiv zu schützen, anstatt auf auftretende Bedrohungen zu reagieren. Diese Wissensbasis ermöglicht es den KI-Modellen, die den Kern der Lösung bilden, mit der Zeit und der zunehmenden Datenansammlung immer präzisere Sicherheitsreaktionen und Ansätze zur Vorfallprävention zu entwickeln.

Das kontinuierliche Lernen aus Problemen der Vergangenheit verbessert die Genauigkeit und Robustheit KI-basierter SIEM-Systeme gegenüber immer bösartigeren Cyber-Bedrohungen. Letztendlich integriert KI-gesteuertes SIEM verschiedene Komponenten wie KI, ML, Deep Learning, NLP und UEBA, die alle traditionelle SIEM-Funktionen verbessern. Diese Integration führt zu intelligenteren, effizienteren und proaktiveren Cybersicherheitsmaßnahmen – von entscheidender Bedeutung in der sich ständig weiterentwickelnden Landschaft der Cyberbedrohungen.

Wie KI-gesteuertes SIEM Ihr SOC verbessern kann

Ältere SIEM-Ansätze haben dazu geführt, dass Teams sowohl Angriffen als auch einer überwältigenden Menge an Fehlalarmen ausgesetzt sind. Dies liegt daran, dass herkömmliches SIEM bei der Handhabung von Bedrohungen stark auf vordefinierte Bedrohungssignaturen und Richtlinien angewiesen ist. Dieser Ansatz hat Probleme mit Zero-Day-Angriffen und ausgefeilten Techniken, die noch nicht in Cybersicherheits-Frameworks berücksichtigt werden. AI SIEM optimiert die Prozesse der Erfassung von Sicherheitsdaten aus verschiedenen Quellen und der Umwandlung dieser Rohdaten in ein konsistentes, standardisiertes Format. Darüber hinaus werden die Daten mit zusätzlichen Informationen wie Bedrohungsinformationen erweitert, wodurch die Abhängigkeit Ihres Teams von der manuellen Regelimplementierung drastisch reduziert wird.

Herkömmliche SIEM-Systeme bieten zwar Skalierbarkeit, sind jedoch häufig nicht in der Lage, das immense Datenvolumen und die Komplexität zu bewältigen, die mit modernen, von KI beeinflussten Netzwerken einhergehen. Die schiere Menge an Protokollen und Ereignisinformationen kann überwältigend sein und eine effektive Überwachung und Reaktion erschweren. Diese Einschränkung kann von böswilligen Akteuren ausgenutzt werden, um verteilte Angriffe auszuführen, die die Fähigkeiten herkömmlicher SIEM-Systeme übersteigen. KI-basiertes SIEM ist in der Lage, riesige Datenmengen in einem Ausmaß zu analysieren, das sonst nicht erreichbar wäre.

Schließlich sind herkömmliche SIEM-Systeme bei ihrer Implementierung auf mehrere Stolpersteine ​​gestoßen. Regelbasiertes SIEM erfordert eine große Anzahl geschulter Mitarbeiter, um Warnungen zu überprüfen und Probleme zu beheben. Allerdings ist der Bereich der Cybersicherheit gefährlich überlastet und es mangelt an hochqualifiziertem Personal. Für diejenigen, die bereits ausgebildet sind und im Einsatz sind, können ständige Warnungen dazu führen, dass sie einem Burnout gefährlich nahe kommen. So revolutionär KI-gesteuertes SIEM bei der Datenerfassung und -analyse auch ist, so entscheidend ist der menschliche Einfluss. Beispielsweise werden den Teammitgliedern die zeitaufwändigen Aufgaben der manuellen Agentenimplementierung und Datenanalyse erspart. Automatisiert
Mechanismen zur Reaktion auf Vorfälle rationalisieren den Prozess der Bewältigung von Bedrohungen und reduzieren den Zeit- und Personalaufwand für jeden Vorfall. Schließlich – und wohl am wichtigsten – die Fähigkeit der KI, zwischen normalen und verdächtigen Aktivitäten zu lernen und zu unterscheiden, was die Anzahl falsch positiver Ergebnisse reduziert und es den Teams ermöglicht, sich auf die tatsächlichen Bedrohungen zu konzentrieren.

Der rasante Fortschritt, den die KI derzeit durchläuft, gibt Anlass zu noch mehr Optimismus: Die Fähigkeit, komplexe Regelsätze und Bedrohungsmanagement in einfaches Englisch zu übersetzen, ist ein Zweig des KI-gesteuerten SIEM, der dazu beitragen könnte, die Wissenslücke zu schließen, die derzeit ganze Branchen bedroht. Um mehr zu erfahren, entdecken Sie weitere automatisierte SOC-Funktionen .

KI-gesteuerte SIEM-Lösung für erweiterte Bedrohungserkennung

Die SIEM-Lösung der nächsten Generation von Stellar Cyber ​​stellt einen Fortschritt im Cybersicherheitsmanagement dar und nutzt die Leistungsfähigkeit der KI, um beispiellose Möglichkeiten zur Bedrohungserkennung und -reaktion bereitzustellen. Diese KI-gesteuerte SIEM-Plattform der nächsten Generation ist darauf ausgelegt, der sich entwickelnden Landschaft von Cyber-Bedrohungen gerecht zu werden und bietet erweiterte Analysen und eine umfassende Sicherheitsstrategie

Das Herzstück unserer SIEM-Lösung ist die integrierte KI, die ihre Funktionalität weit über die herkömmlicher Systeme hinaus steigert. Diese KI-Fähigkeit ermöglicht die Echtzeitanalyse großer Datenmengen, die schnelle Identifizierung potenzieller Bedrohungen und die Verkürzung der Zeit zwischen Bedrohungserkennung und -reaktion. Diese Effizienz ist von entscheidender Bedeutung, um die Auswirkungen von Sicherheitsvorfällen abzumildern. Die Analysekomponente unseres KI-Systems ist in der Lage, kontinuierlich zu lernen und sich an neue Bedrohungen anzupassen. Durch die Analyse von Mustern und Verhaltensweisen im Laufe der Zeit kann das System potenzielle Sicherheitsverstöße vorhersagen und präventiv beheben, was es zu einem wichtigen Werkzeug für ein proaktives Cybersicherheitsmanagement macht.

Darüber hinaus ist die KI-gesteuerte SIEM-Lösung von Stellar mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche ausgestattet, die sicherstellt, dass auch Teams mit begrenztem technischem Fachwissen ihre Cybersicherheit effektiv verwalten können. Das System liefert klare, umsetzbare Erkenntnisse, sodass Sicherheitsteams schnell fundierte Entscheidungen treffen können. Bemerkenswert ist auch die Skalierbarkeit von Stellars SIEM der nächsten Generation. Unabhängig davon, ob es sich um ein kleines Unternehmen oder einen großen Konzern handelt, ist die Plattform in der Lage, große Datenmengen ohne Leistungseinbußen zu verarbeiten. Diese Skalierbarkeit gewährleistet dies
Unternehmen jeder Größe können von den fortschrittlichen Cybersicherheitsfunktionen von Stellar profitieren.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die SIEM-Lösung der nächsten Generation von Stellar Cyber ​​mit integrierter KI und erweiterten Analysen einen robusten und ausgefeilten Ansatz für die Cybersicherheit bietet. Es ist ein unverzichtbares Tool für Unternehmen, die ihre Sicherheitslage angesichts immer raffinierterer Cyber-Bedrohungen verbessern möchten. Um das volle Potenzial der SIEM-Plattform der nächsten Generation von Stellar und ihrer KI-Fähigkeiten zu erkunden, erfahren Sie mehr über unsere Funktionen der SIEM-Plattform der nächsten Generation.