So integrieren Sie Large Language Models (LLMs) in SIEM-Tools
- Die zentralen Thesen:
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Wie werden LLMs in SIEM integriert?
Sie unterstützen Abfragen in natürlicher Sprache, fassen Vorfälle zusammen und helfen bei der automatisierten Triage. -
Warum sind LLMs im Sicherheitsbereich wertvoll?
Sie senken die Qualifikationsbarriere, reduzieren den Aufwand und beschleunigen Untersuchungen durch die intuitive Interpretation komplexer Daten. -
Was sind praktische Anwendungsfälle für LLMs in SIEM?
Automatische Generierung von Vorfallberichten, Beantwortung von Analystenfragen und Korrelation des Bedrohungskontexts. -
Welche Einschränkungen gibt es bei LLMs im Bereich Sicherheit?
Sie erfordern Leitplanken, Kontextvalidierung und Feinabstimmung, um Halluzinationen und irrelevante Antworten zu vermeiden. -
Wie verwendet Stellar Cyber LLMs in seiner Plattform?
Es integriert LLMs, um Untersuchungen zu verbessern, Warnmeldungszusammenfassungen bereitzustellen und die Mensch-Maschine-Interaktion im SOC zu verbessern.
Tools für Security Information and Event Management (SIEM) bieten eine bewährte Methode, selbst in den weitläufigsten und komplexesten Umgebungen Einblick zu gewinnen. Durch die Aggregation von Protokolldaten aus allen Bereichen Ihres Netzwerks bieten SIEMs eine zentrale Übersicht über Ihre gesamte Infrastruktur. Diese Transparenz ist entscheidend – doch manchmal kann die Übermittlung der richtigen Informationen an die richtige Person der entscheidende Engpass in Ihrer Abwehr sein. Dieser Artikel untersucht die neuen Möglichkeiten von Large Language Models (LLM) in der Cybersicherheit, insbesondere im Hinblick auf SIEM-Tools.
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Angreifer nutzen bereits LLMs gegen kritische Systeme
Wir haben bereits darüber gesprochen, wie GenAI Transformation von Social-Engineering-Angriffen, aber öffentlich verfügbare LLMs unterstützen fortgeschrittene Bedrohungsgruppen auf unzählige andere Weise. Microsofts neueste Cyber Signals-Bericht beschreibt im Detail, wie Gruppen wie der Geheimdienst des russischen Militärs Aufklärungsarbeit mit GenAI geleistet haben.
Ein Hauptaugenmerk der Bedrohungsgruppe – Forest Blizzard genannt – liegt auf der Erforschung von Satelliten- und Radartechnologien in der Ukraine. Dazu gehörten Anfragen an ChatGPT, technische Pläne und Erklärungen zu Kommunikationsprotokollen bereitzustellen. Es wurde beobachtet, dass andere von Staaten unterstützte Gruppen die Tools von OpenAI auf ähnliche Weise nutzen: Die von der KPCh unterstützte Salmon Typhoon nutzt sie aktiv, um Informationen über hochrangige Personen und den Einfluss der USA zu beschaffen. Im Wesentlichen sind LLMs bereits Teil der Toolkits zur Informationsbeschaffung der Bedrohungsakteure geworden. Sie verwenden LLMs außerdem, um Skripttechniken wie die Dateimanipulation zu verbessern.
LLMs in SIEM: Wie große Sprachmodelle angewendet werden
1. Phishing-Analyse
Als Sicherheitstool, das integrierte Sicherheit unterstützt, kann SIEM dazu beitragen, Phishing-Indikatoren zu bestätigen, wenn Angreifer es gegen Endbenutzer einsetzen. Indikatoren für versuchte Phishing-Angriffe wie vermutete Datenlecks und Kommunikation mit bekannten feindlichen Hosts können erkannt werden, bevor ein Angriff vollständig ausgeführt wurde.
Phishing-Angriffe sind jedoch fast ausschließlich darauf angewiesen, dass die richtige Nachricht den richtigen Benutzer zur richtigen Zeit erreicht. Als linguistische Modelle sind LLMs perfekt geeignet, um die Absicht einer Nachricht zu analysieren. In Verbindung mit den proaktiven Kontrollen und Abwägungen, die die Gültigkeit angehängter Dateien oder URLs bewerten, ist die Phishing-Prävention ein Sicherheitsmechanismus, der von der anhaltenden Popularität von LLMs stark profitieren wird. Auch die Schulung der Mitarbeiter kann dank dieser LLMs verbessert werden. Indem Sie Sicherheitsteams dabei helfen, realistischere und anpassungsfähigere E-Mails, Voicemails und SMS-Nachrichten in Scheinangriffen zu erstellen, können Ihre Mitarbeiter die echten im letzten Moment erkennen. Dieser duale Ansatz aus Erkennung und Schulung verringert das Risiko, dass Phishing-Angriffe durchrutschen, erheblich.
2. Schnelle Vorfallanalyse
Cybersicherheitsvorfälle können jederzeit auftreten. Daher ist es für Sicherheitsanalysten von entscheidender Bedeutung, schnell zu reagieren, um ihre Auswirkungen einzudämmen und abzumildern. Und während Angreifer bereits LLMs verwenden, um potenzielle Schwachstellen in Software und Systemen zu verstehen und zu identifizieren, kann derselbe Ansatz auch in beide Richtungen funktionieren.
In Momenten, in denen eine schnelle Reaktion erforderlich ist, kann ein schneller Überblick den diensthabenden Analysten die Möglichkeit geben, das größere Puzzle schnell zusammenzusetzen. Diese LLMs helfen nicht nur bei der Anomalieerkennung, sondern unterstützen auch Sicherheitsteams bei der Untersuchung dieser Anomalien. Darüber hinaus können sie Reaktionen auf bestimmte Vorfälle automatisieren, z. B. das Zurücksetzen von Passwörtern oder das Isolieren kompromittierter Endpunkte, und so den Vorfallreaktionsprozess optimieren.
3. Onboarding von SIEM-Tools
Da die Zeit der Analysten sehr kostbar ist, muss bei der Einarbeitung und beim Sammeln von Erfahrungen mit einem neuen SIEM-Tool besonders sorgfältig und vorsichtig auf die Sicherheitslage des Unternehmens geachtet werden. Wenn ein Analyst noch nicht mit der optimalen Nutzung eines Tools vertraut ist, sind noch nicht realisierte Verbesserungen der Sicherheitslage erforderlich.
Es ist zwar möglich, abzuwarten und Ihre Analysten die Feinheiten eines Tools auf natürliche Weise herausfinden zu lassen, aber das ist sicherlich nicht der effizienteste Weg. Umgekehrt ist es ebenso ineffizient, sie für eine langwierige Tool-Schulung aus den täglichen Aufgaben herauszuholen. Der perfekte Mittelweg besteht darin, eine zugängliche LLM-Funktion in ein neues SIEM-Tool zu integrieren, die alternative, schnellere Navigations-, Integrations- und Verwendungsmethoden vorschlagen kann und so dabei hilft, die Qualifikationslücke zu schließen, wenn Analysten dies wirklich brauchen.
4. Planung der Reaktion auf Vorfälle
Incident Response Plans (IRPs) beschreiben die notwendigen Schritte, die eine Organisation unternehmen muss, um sich von verschiedenen Ausfällen, wie etwa einem Malware-Befall, zu erholen. Diese Pläne basieren häufig auf Standard Operating Procedures (SOPs), die bestimmte Maßnahmen anleiten, wie etwa die Sicherung eines Kontos oder die Isolierung von Netzwerkgeräten. Viele Unternehmen verfügen jedoch entweder nicht über aktuelle SOPs oder haben sie überhaupt nicht, wodurch sie sich bei der Bewältigung von Vorfällen mit hohem Stressfaktor einfach naiv auf ihre Mitarbeiter verlassen.
LL.M. können eine entscheidende Rolle bei der Ausarbeitung erster IRPs spielen, Best Practices vorschlagen und Dokumentationslücken identifizieren. Sie können auch das Engagement der Stakeholder unterstützen und fördern, indem sie komplexe Sicherheits- und Compliance-Informationen in relevante und zugängliche Zusammenfassungen umwandeln. Dies verbessert die Entscheidungsfindung und hilft dem Personal, in Krisenzeiten Prioritäten zu setzen.
Durch die Integration von LLMs in SIEM-Tools können Unternehmen ihre Cybersicherheitslage verbessern, Betriebsabläufe optimieren und ihre Reaktionsfähigkeit bei Vorfällen verbessern. So sind sie besser auf sich entwickelnde Bedrohungen vorbereitet.
Compliance-Überlegungen
Datenmanagement
Log Management
Die Protokollverwaltung umfasst das Sammeln, Speichern und Analysieren computergenerierter Protokolldateien zur Überwachung und Überprüfung von Aktivitäten: Sie bildet die Grundlage dafür, wie SIEM-Tools die Systeme in Ihrem Unternehmen analysieren und schützen. Beispielsweise schreiben Regierungsrichtlinien wie M-31-21 vor, dass diese Protokolle mindestens ein Jahr lang gespeichert werden müssen. Cloud-LLM-Plattformen ermöglichen bereits eine optimierte Datenerfassung rund um Benutzeranfragen und Identitäten. Die SIEM-Architektur ist bereits auf dem Weg zu einem effizienten Protokollmanagement, selbst relativ protokolllastige LLMs stellen dank der automatisierten Protokollanalyse der SIEM-Tools einen Sicherheitsgewinn dar.
Erreichen Sie Ihr SIEM-Potenzial der nächsten Generation mit Stellar Cyber
Der Umstieg auf ML-gestütztes SIEM sollte keine vollständige Überholung Ihrer gesamten Sicherheitstools erfordern. Wählen Sie stattdessen ein Tool, das sowohl SIEM der nächsten Generation bietet als auch in die gesamte Liste Ihrer vorhandenen Geräte, Netzwerke und Sicherheitslösungen integriert ist. SIEM der nächsten Generation von Stellar Cyber bietet eine einheitliche, KI-gesteuerte Lösung, die vereinfacht und optimiert.
