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 entwickeln sich SIEM-Lösungen über traditionelle, regelbasierte Frameworks hinaus und bieten verbesserte Bedrohungserkennung, prädiktive Analysen und automatisierte Reaktionsmechanismen. Diese Integration trägt der zunehmenden Komplexität und dem zunehmenden Volumen von Cyberbedrohungen Rechnung und macht die Cybersicherheit proaktiver und informationsgesteuerter. In diesem Artikel wird untersucht, wie KI-gesteuertes SIEM die Cybersicherheit neu gestaltet, wobei der Schwerpunkt auf den Herausforderungen älterer SIEM-Systeme und den Möglichkeiten liegt, die KI und maschinelles Lernen bieten. Gerne können Sie Erfahren Sie hier mehr über KI/ML in der Cybersicherheit.
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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.
Nachdem die Daten aggregiert und normalisiert wurden, nutzt KI-basiertes SIEM KI-Algorithmen, um die Bedrohungserkennung zu verbessern. Diese Algorithmen werden 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 erwartete 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
#1. Datenverarbeitung
KI-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 WLAN-Zugangspunkten generierten Ereignisse liegen fast immer in unterschiedlicher Form vor – während Anwendungen konstante Protokollströme erstellen, müssen Firewalls möglicherweise ihre eigenen Ereignisdaten und sicherheitsrelevanten Informationen verarbeiten. Die schiere Vielfalt dieser Daten hat in der Vergangenheit manuelle Analysebemühungen massiv verlangsamt und zu erheblichen Verzögerungen im weiteren Verlauf geführt. SIEM bewältigt dies 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 und verbessern die Geschwindigkeit und Intelligenz, mit der Sicherheitsdaten aggregiert und normalisiert werden, was wiederum den manuellen Aufwand und den Zeitaufwand reduziert.
#2. Große Datenquellen
#3. Datenanreicherung
#4. Mustererkennung
Während Benutzerverhalten, Protokollnormalisierung und -anreicherung Ihnen dabei helfen, ein möglichst umfassendes Bild Ihres Tech-Stacks zu erhalten, ist SIEM in der Lage, Ihren gesamten Tech-Stack in Echtzeit zu analysieren. Auf diese Weise ist es möglich, das Rauschen auszublenden und sich auf die subtilen Anomalien zu konzentrieren, die auf eine Sicherheitsverletzung hinweisen könnten.
Diese Algorithmen können außerdem unstrukturierte Daten wie Dokumente, Binärdateien und Bilder 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 in verschiedenen Datenquellen ermöglicht. Diese Korrelation hilft bei der Aggregation von Risikobewertungen und ihrer Zuordnung zu Entitäten – beim Querverweis auf eine Basislinie „normalen“ Verhaltens kann die Mustererkennung von AI SIEM Korrelationen identifizieren, die Menschen möglicherweise übersehen.
#5. Automatisierte Reaktion auf Vorfälle
#6. Prädiktive Analytik
KI-SIEM-Systeme nutzen prädiktive Analysen, um potenzielle zukünftige Bedrohungen vorherzusagen, indem sie historische Sicherheitsdaten analysieren und Muster identifizieren. Diese Fähigkeit ermöglicht es Unternehmen, ihre Systeme proaktiv zu schützen, anstatt auf Bedrohungen zu reagieren, wenn sie auftreten. Diese Wissensbasis ermöglicht es den KI-Modellen im Kern der Lösung, mit der Zeit und mit zunehmender Datenansammlung immer genauere Sicherheitsreaktionen und Ansätze zur Vorfallprävention zu entwickeln.
Das kontinuierliche Lernen aus Problemen der Vergangenheit verbessert die Genauigkeit und Robustheit KI-basierter SIEM-Systeme gegenüber zunehmend bösartigen Cyberbedrohungen. Letztlich integriert KI-gesteuertes SIEM verschiedene Komponenten wie KI, ML, Deep Learning, NLP und UEBA, die alle die traditionellen SIEM-Funktionen verbessern. Diese Integration führt zu intelligenteren, effizienteren und proaktiveren Cybersicherheitsmaßnahmen – entscheidend 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 traditionelle SIEM-Systeme bei ihrer Implementierung auf mehrere Stolpersteine gestoßen. Regelbasiertes SIEM erfordert eine große Anzahl geschulter Mitarbeiter, um Warnmeldungen zu überprüfen und Probleme zu beheben. Der Bereich Cybersicherheit ist jedoch gefährlich dünn besetzt, da es an gut ausgebildetem Personal mangelt. Für diejenigen, die bereits geschult und im Einsatz sind, können ständige Warnmeldungen sie gefährlich nahe an den Rand des Burnouts bringen. So revolutionär KI-gesteuertes SIEM für die Datenerfassung und -analyse auch ist, der menschliche Einfluss ist genauso wichtig. So werden Teammitglieder beispielsweise von den zeitaufwändigen Aufgaben der manuellen Agentenimplementierung und Datenanalyse befreit. Automatisierte
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.
Die Geschwindigkeit, mit der sich KI derzeit weiterentwickelt, gibt Anlass zu noch mehr Optimismus. Die Fähigkeit, komplexe Regelsätze und Bedrohungsmanagement in einfaches Englisch zu übersetzen, ist ein Arm von KI-gesteuertem SIEM, der dazu beitragen könnte, die Wissenslücke zu schließen, die derzeit ganze Branchen bedroht. Um mehr zu erfahren, entdecken Sie zusätzliche automatisierte SOC-Funktionen .
KI-gesteuerte SIEM-Lösung für erweiterte Bedrohungserkennung
Die SIEM-Lösung der nächsten Generation von Stellar Cyber stellt einen großen Fortschritt im Cybersicherheitsmanagement dar und nutzt die Leistungsfähigkeit der KI, um beispiellose Bedrohungserkennungs- und Reaktionsmöglichkeiten bereitzustellen. Diese KI-gesteuerte SIEM-Plattform der nächsten Generation ist auf die sich entwickelnde Landschaft der Cyberbedrohungen zugeschnitten 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 Cyber mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche ausgestattet, die sicherstellt, dass selbst Teams mit begrenztem technischen Fachwissen ihre Cybersicherheit effektiv verwalten können. Das System bietet klare, umsetzbare Erkenntnisse, sodass Sicherheitsteams schnell fundierte Entscheidungen treffen können. Bemerkenswert ist auch die Skalierbarkeit von Stellar Cybers SIEM der nächsten Generation. Ob es sich nun um ein kleines Unternehmen oder einen großen Konzern handelt, die Plattform ist in der Lage, große Datenmengen zu verarbeiten, ohne Kompromisse bei der Leistung einzugehen. Diese Skalierbarkeit stellt sicher, dass Unternehmen jeder Größe von den erweiterten Cybersicherheitsfunktionen von Stellar Cyber profitieren können.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die SIEM-Lösung der nächsten Generation von Stellar Cyber mit integrierter KI und fortschrittlicher Analytik einen robusten und ausgereiften Ansatz für die Cybersicherheit bietet. Sie ist ein unverzichtbares Tool für Unternehmen, die ihre Sicherheitslage angesichts immer ausgefeilterer Cyberbedrohungen verbessern möchten. Um das volle Potenzial der SIEM-Plattform der nächsten Generation von Stellar Cyber und ihrer KI-Funktionen zu erkunden, erfahren Sie mehr über unsere Funktionen der SIEM-Plattform der nächsten Generation.
