Wie man große Sprachmodelle (LLMs) integriert in SIEM Tools
- Die zentralen Thesen:
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Wie werden LLMs integriert in SIEM?
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 die praktischen 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 Ermittlungen zu verbessern, zusammenfassende Warnmeldungen bereitzustellen und die Mensch-Maschine-Interaktion zu optimieren. SOC.
Sicherheitsinformations- und Ereignismanagement (SIEMTools bieten eine bewährte Methode, um selbst in den weitläufigsten und komplexesten Umgebungen Einblicke zu gewinnen. Durch die Aggregation von Protokolldaten aus allen Bereichen Ihres Netzwerks, SIEMLLMs bieten einen zentralen Überblick über Ihre gesamte Infrastruktur. Diese Transparenz ist entscheidend – doch manchmal kann die Weitergabe der richtigen Informationen an die richtige Person der Flaschenhals Ihrer Verteidigung sein. Dieser Artikel untersucht die neuen Möglichkeiten, die große Sprachmodelle (LLM) in der Cybersicherheit bieten, insbesondere im Hinblick auf … SIEM Werkzeuge.
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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 SIEMWie große Sprachmodelle angewendet werden
1. Phishing-Analyse
Als Sicherheitstool, das integrierte Sicherheit unterstützt, SIEM Sie kann dazu beitragen, Anzeichen für Phishing-Angriffe zu bestätigen, wenn Angreifer diese gegen Endnutzer einsetzen. Indikatoren für versuchte Phishing-Angriffe, wie beispielsweise vermutete Datenlecks und die 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. SIEM Tool-Onboarding
Die kritische Bedeutung der Zeit von Analysten bedeutet, dass – während der Einarbeitung und des Sammelns von Erfahrungen mit einem neuen SIEM Das Tool – die Sicherheitslage der Organisation erfordert besondere Sorgfalt und Vorsicht. Wenn ein Analyst noch nicht sicher im Umgang mit einem Tool ist und dessen Möglichkeiten nicht voll ausschöpfen kann, bleiben potenzielle Sicherheitsgewinne ungenutzt.
Es ist zwar möglich, abzuwarten und die Analysten die Feinheiten eines Tools selbstständig entdecken zu lassen, doch ist dies sicherlich nicht der effizienteste Weg. Umgekehrt ist es ebenso ineffizient, sie für umfangreiche Schulungen von ihren täglichen Aufgaben abzuziehen. Die ideale Lösung ist eine leicht zugängliche LLM-Funktion, die in ein neues Tool integriert werden kann. SIEM Ein Tool, das alternative, schnellere Wege der Navigation, Integration und Nutzung vorschlagen kann und so dazu beiträgt, die Qualifikationslücke zu schließen, wann immer Analysten es 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 Mithilfe dieser Tools können Organisationen ihre Cybersicherheitslage verbessern, Abläufe optimieren und ihre Reaktionsfähigkeit auf Sicherheitsvorfälle ausbauen, um sicherzustellen, dass sie besser auf sich entwickelnde Bedrohungen vorbereitet sind.
Compliance-Überlegungen
Datenmanagement
Log Management
Log-Management umfasst das Sammeln, Speichern und Analysieren computergenerierter Protokolldateien zur Überwachung und Überprüfung von Aktivitäten: Es ist die Grundlage dafür, wie SIEM Tools analysieren und schützen die Systeme in Ihrem Unternehmen. Beispielsweise schreiben staatliche Richtlinien wie M-31-21 vor, dass diese Protokolle mindestens ein Jahr lang gespeichert werden müssen. Cloud-basierte LLM-Plattformen ermöglichen bereits eine optimierte Datenerfassung zu Benutzeranfragen und Identitäten. SIEM Die Architektur reift bereits in Richtung effizientes Log-Management.Selbst relativ logintensive LLMs stellen dank ihrer SIEM Die automatisierte Protokollanalyse der Tools.
Erreichen Sie Ihre nächste Generation SIEM Potenzial mit Stellar Cyber
Den Sprung zu ML-gestützten SIEM Dies sollte keine vollständige Überarbeitung Ihrer gesamten Sicherheitsinfrastruktur erfordern. Wählen Sie stattdessen ein Tool, das sowohl die nächste Generation von Sicherheitsfunktionen bietet. SIEM und integriert sich nahtlos in Ihre gesamte Palette an Geräten, Netzwerken und vorhandenen Sicherheitslösungen. Stellar Cybers Next-Gen SIEM bietet eine einheitliche, KI-gesteuerte Lösung, die vereinfacht und optimiert.
