7 Gründe, Ihr Vermächtnis zu erweitern SIEM (Anstatt es zu ersetzen)
Legacy SIEMViele Unternehmen, die die Sicherheitsabläufe ihrer Systeme steuern, kämpfen mit der heutigen Bedrohungsgeschwindigkeit, Cloud-nativen Umgebungen und der Flut an Warnmeldungen, die Analysten überfordern. Anstatt kostspielige und aufwändige Komplettaustauschprojekte durchzuführen, SIEM Erweiterung bietet einen schnelleren Weg zur Modernisierung durch Open XDR Plattformen, die die Erkennungsgenauigkeit verbessern, die Transparenz erhöhen und die Alarmmüdigkeit verringern, während gleichzeitig bestehende Infrastrukturinvestitionen geschützt werden.
Ihr SIEM Es sammelt Protokolle zuverlässig. Es erfüllt die Compliance-Anforderungen. Aber schützt es vor modernen Bedrohungen? Die unbequeme Wahrheit für Sicherheitsarchitekten lautet: Legacy-Systeme SIEM Plattformen, die für perimeterbasierte Verteidigung konzipiert sind, versagen gegenüber Angreifern, die Fehlkonfigurationen in der Cloud, Identitätslücken und Schwachstellen in der Betriebstechnologie ausnutzen. Sicherheitsteams im Mittelstand sehen sich mit begrenzten Budgets Bedrohungen auf Unternehmensebene gegenüber, wodurch die Entscheidung zwischen Erweiterung und Ersatz besonders wichtig wird.
Der nationale Datendiebstahl legte potenziell 2.9 Milliarden Datensätze im Jahr 2024 offen. Der Ransomware-Angriff auf Change Healthcare legte medizinische Dienste lahm und betraf über 100 Millionen Patientendatensätze. Der massive Datenverlust im Juni 2025 enthüllte 16 Milliarden Anmeldedaten, die aus jahrelangen Malware-Kampagnen von Infostealern stammten. Diese Vorfälle weisen Gemeinsamkeiten auf, die grundlegende Schwächen traditioneller Sicherheitsansätze offenlegen.
Next-Generation SIEM
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Warum Erweiterung besser ist als Austausch bei der Modernisierung SIEM
Wenn Ihr SIEM Zeigt sich das Alter des Produkts, empfiehlt die gängige Meinung einen Austausch. Dieser Weg führt zu sechsmonatigen Einsätzen, Betriebsunterbrechungen und verzögerter Kapitalrendite. SIEM Die Erweiterung verfolgt einen anderen Ansatz, indem sie bestehende Plattformen erweitert, anstatt sie zu eliminieren.
Das wirtschaftliche Argument erweist sich für Organisationen mit begrenztem Budget als überzeugend. SIEM Ein vollständiger Austausch erfordert monatelange Datenmigration, die Neuerstellung von Korrelationsregeln und die Umschulung von Analysten, während die Sicherheitsüberwachung darunter leidet. Eine Erweiterung hingegen bewahrt das in bestehenden Regeln und Arbeitsabläufen verankerte institutionelle Wissen und fügt Funktionen hinzu, die ältere Plattformen nicht bieten können.
Traditionell SIEMSie zeichnen sich durch ihre Fähigkeit zur Protokollaggregation und zum Compliance-Reporting aus. Schwächen zeigen sie jedoch bei der Echtzeit-Bedrohungskorrelation in hybriden Umgebungen. Warum also Bewährtes verwerfen? Erweiterungsstrategien positionieren Next-Generation-Plattformen neben bestehenden Systemen. SIEMs, wodurch jede Komponente ihre optimale Funktion erfüllen kann, während die moderne Schicht die Erkennung erweiterter Bedrohungen, die automatisierte Priorisierung und die domänenübergreifende Korrelation übernimmt.
Organisationen, die Erweiterungsstrategien implementieren, berichten von sofortigen betrieblichen Verbesserungen. Ein kommunales Sicherheitsteam ersetzte Splunk vollständig, nachdem der Erweiterungsansatz von Stellar Cyber die Kosten um 50 % senkte und gleichzeitig die Verarbeitung kritischer Informationen in Minuten statt Stunden ermöglichte. Der Übergang begann mit der Erweiterung und demonstrierte so den Nutzen vor der vollständigen Migration.
Die ultimative Top 7 SIEM Gründe für die Augmentation
1. KI-gestützte Alarmpriorisierung beugt Analysten-Burnout vor
Alarmmüdigkeit ist der stille Killer von Sicherheitszentralen. Analysten sehen sich täglich Tausenden von Benachrichtigungen gegenüber, wobei die Fehlalarmrate oft 40 % übersteigt. SIEMSie generieren Warnmeldungen auf der Grundlage starrer Regeln, die sich nicht an umgebungsspezifische Nuancen anpassen oder echte Bedrohungen von betrieblichen Anomalien unterscheiden können.
Wie viel Zeit verschwenden Ihre Analysten mit der Überprüfung von Warnmeldungen, die ins Leere laufen? Studien zeigen, dass Sicherheitsteams fast 30 % ihrer Arbeitszeit mit der Bearbeitung von Warnmeldungen mit geringem Nutzen verbringen, die durch das stetig wachsende Datenvolumen entstehen. Diese operative Belastung führt zu gefährlichen Lücken, durch die echte Bedrohungen unbemerkt bleiben, während die Analysten die fünfzehnte Fehlalarmmeldung ihrer Schicht untersuchen.
KI-gestützte Triage verändert diese Gleichung durch automatisierte Risikobewertung unter Berücksichtigung mehrerer Kontextfaktoren. Modelle des maschinellen Lernens analysieren die Kritikalität von Assets, Nutzerverhalten, Indikatoren der Bedrohungsanalyse und den Umgebungskontext, um zusammengesetzte Risikobewertungen zu generieren. Der Angriff auf Change Healthcare im Jahr 2024, bei dem ein einzelner Server ohne Multi-Faktor-Authentifizierung ausgenutzt wurde, verdeutlicht, wie Angreifer die Lücken ausnutzen, die entstehen, wenn Analysten wichtige Warnmeldungen im Informationsrauschen übersehen.
Die mehrschichtige KI von Stellar Cyber nutzt sowohl überwachtes maschinelles Lernen, trainiert anhand bekannter Bedrohungsmuster, als auch unüberwachte Algorithmen zur Identifizierung statistischer Anomalien im Netzwerk- und Nutzerverhalten. Dieser duale Ansatz gewährleistet umfassenden Schutz vor dokumentierten Bedrohungen und bisher unbekannten Angriffsmethoden. Führende Implementierungen berichten von einer Reduzierung des Analystenaufwands um 80–90 % durch effektive automatisierte Priorisierung.
Der Triage-Prozess beginnt mit einer automatisierten Anreicherung, die zusätzlichen Kontext zu Sicherheitsereignissen aus internen und externen Datenquellen erfasst. Diese Anreicherung umfasst Benutzeridentitätsinformationen, Daten zu Sicherheitslücken von Assets, Details zur Netzwerktopologie und aktuelle Bedrohungsdaten. Verhaltensanalyse-Engines vergleichen die aktuellen Aktivitäten mit festgelegten Referenzwerten für Benutzer, Geräte und Anwendungen.
2. Automatisierte Fallkorrelation verbindet Angriffsnarrative
Traditionell SIEMDie Systeme präsentieren Warnmeldungen als isolierte Ereignisse. Analysten rekonstruieren Angriffsabläufe manuell, indem sie Ereignisse aus verschiedenen Konsolen und Datenquellen korrelieren. Dieser fragmentierte Ansatz verzögert die Bedrohungserkennung und ermöglicht es versierten Angreifern, ihre Ziele zu erreichen, bevor die Verteidiger das volle Ausmaß erfassen.
GraphML-basierte Korrelations-KI stellt einen grundlegenden Wandel in der Art und Weise dar, wie Sicherheitsplattformen Zusammenhänge zwischen scheinbar unabhängigen Sicherheitsereignissen erkennen. Anstatt Analysten Tausende einzelner Warnmeldungen zu präsentieren, fügen Korrelations-Engines automatisch zusammengehörige Datenpunkte zu umfassenden Vorfällen zusammen, die Angriffsmuster aufdecken.
Die Salt Typhoon-Kampagne von 2024 demonstrierte, wie Angreifer Integrationsschwachstellen ausnutzen, indem sie neun US-amerikanische Telekommunikationsunternehmen durch ausgeklügelte Multi-Vektor-Angriffe kompromittierten. Traditionelle SIEMSchwierigkeiten bei der Korrelation von Aktivitäten in verschiedenen Angriffsphasen ermöglichen es Bedrohungsakteuren, über längere Zeiträume unentdeckt zu agieren.
Der Ansatz von Stellar Cyber nutzt GraphML-Technologie, um Beziehungen anhand von Ähnlichkeiten in Eigenschaften, Zeit und Verhalten zu identifizieren. Diese KI wird mit realen Daten trainiert und verbessert sich kontinuierlich durch die praktische Anwendung. Das System kann die Arbeitsbelastung der Analysten um ein Vielfaches reduzieren und Tausende von Warnmeldungen in Hunderte von überschaubaren Fällen pro Tag umwandeln.
Warum ist Korrelation so wichtig? Das MITRE ATT&CK-Framework dokumentiert über 200 Angriffstechniken in 14 taktischen Kategorien. Eine effektive Verteidigung erfordert das Erkennen von Mustern, die sich über mehrere Techniken und Infrastrukturebenen erstrecken. Der Angriff auf die Sepah Bank im März 2025 demonstrierte, wie Angreifer verschiedene ATT&CK-Techniken kombinieren, um ihre Ziele zu erreichen. Die Angreifer nutzten Methoden des Erstzugriffs, um sich Zugangspositionen zu verschaffen, setzten Techniken zum Sammeln von Anmeldeinformationen ein, um ihre Berechtigungen zu erweitern, und verwendeten Datenexfiltrationstaktiken, um 42 Millionen Kundendatensätze zu stehlen.
Korrelations-KI begegnet der größten Herausforderung für schlanke Sicherheitsteams, indem sie die Vielzahl an Tools und die Alarmmüdigkeit reduziert. Wenn Bedrohungsanalysen als integraler Bestandteil der Sicherheitsplattform implementiert sind, erhalten Analysten sofort Zugriff auf relevante Kontextinformationen, ohne zwischen verschiedenen Tools wechseln oder Daten aus unterschiedlichen Quellen korrelieren zu müssen.
3. Erweiterte Transparenz über Cloud-, OT- und Identitätsdomänen hinweg
Legacy SIEM Die Architekturen wurden für lokale Perimeter-Sicherheitsmodelle entwickelt. Sie sammeln riesige Mengen an Protokolldaten ohne intelligente Filterung, und die Verarbeitungs-Engines haben Schwierigkeiten mit den Anforderungen an Echtzeitanalysen in Cloud-nativen Umgebungen, operativen Technologiesystemen und Identitätsinfrastrukturen.
Sicherheitsteams setzen Insellösungen ein, die spezifische Bedrohungen abwehren. EDR schützt Endgeräte. Netzwerksicherheit überwacht den Datenverkehr. Cloud-Sicherheitsplattformen schützen virtuelle Infrastrukturen. Identitätsmanagementsysteme kontrollieren Zugriffsberechtigungen. Jedes dieser Tools arbeitet isoliert. Angreifer nutzen die Lücken zwischen diesen Verteidigungsebenen aus.
Was geschieht, wenn die Transparenz am Rand des Rechenzentrums endet? Der Angriff auf die Colonial Pipeline im Jahr 2021 zeigte, dass Ransomware-Angriffe auf IT-Infrastrukturen kritische Energieversorgungsanlagen vollständig lahmlegen und die Treibstoffversorgung im Osten der USA beeinträchtigen können. Der Angriff war unter anderem deshalb erfolgreich, weil es in OT-Umgebungen an einer adäquaten, in die Unternehmenssicherheitsmaßnahmen integrierten Sicherheitsüberwachung mangelte.
Cloud-Umgebungen erfordern kontinuierliche Überwachung, da Ressourcen dynamisch skalieren und Konfigurationen sich ständig ändern. Traditionelle Sicherheitsüberwachung basiert auf geplanten Scans und periodischer Protokollanalyse. Cloud-Transparenz hingegen ermöglicht Echtzeit-Einblicke in alle Cloud-Ressourcen, -Aktivitäten und -Verbindungen über gesamte Multi-Cloud-Umgebungen hinweg.
Die Konvergenz von IT und OT birgt Integrationsherausforderungen, die weit über die technische Kompatibilität hinausgehen. Allein die Systemlebenszyklen sprechen für sich: Die IT erneuert ihre Hardware alle drei bis fünf Jahre, während OT-Geräte oft 15 bis 25 Jahre im Einsatz sind. Diese Diskrepanz spiegelt sich auch in den Patch-Plänen wider. Die IT spielt monatliche Sicherheitsupdates ein, während OT-Systeme nur im Rahmen geplanter Wartungsfenster aktualisiert werden.
Stellar Cyber's Open XDR Die Plattform schließt diese Transparenzlücken, indem sie Daten aus verschiedenen Quellen normalisiert und KI-gestützte Analysen zur Erkennung von Bedrohungen über die gesamte Angriffsfläche hinweg einsetzt. Das Interflow-Datenmodell der Plattform ermöglicht die Kommunikation zwischen IT- und Sicherheitstools in einer gemeinsamen Sprache und somit die Erkennung und Reaktion auf jede Bedrohung, unabhängig von deren Ursprung.
Netzwerkerkennungs- und -reaktionsfunktionen bieten beispiellose Transparenz durch die Kombination von Rohdatenpaketerfassung mit NGFW-Protokollen, NetFlow und IPFix aus verschiedenen Quellen. Dies umfasst physische und virtuelle Switches, Container, Server und öffentliche Cloud-Umgebungen. Der Einsatz von KI in SIEM Deckt schnell blinde Flecken in Netzwerken auf und extrahiert Sicherheitsprotokolle aus schwer zugänglichen Umgebungen.
Identitätsbasierte Bedrohungen stellen einen zunehmenden Angriffsvektor dar. Die Verizon DBIR-Berichte 2024 und 2025 zeigen, dass 70 % der Sicherheitsvorfälle mittlerweile mit gestohlenen Zugangsdaten beginnen. Erkennung und Reaktion auf Identitätsbedrohungen (ITDR) Funktionen überwachen das Benutzerverhalten, erkennen anomale Aktivitäten und reagieren auf identitätsbasierte Angriffe, die herkömmliche Perimeterverteidigungen umgehen.
4. Die Anreicherung der Bedrohungsanalyse liefert sofortigen Kontext.
Sicherheitsereignisse ohne Kontext liefern nicht die notwendigen Informationen für schnelle Entscheidungen. Bei einer Warnmeldung müssen Analysten IP-Adressen, Domains, Dateihashes und Benutzerverhalten manuell untersuchen, um die Ernsthaftigkeit der Bedrohung zu ermitteln. Dieser Untersuchungsaufwand verzögert die Reaktionszeiten und bindet wertvolle Ressourcen der Analysten.
Sicherheitsteams sehen sich täglich mit über 35,000 neuen Malware-Varianten konfrontiert. Staatliche Akteure setzen Zero-Day-Exploits ein, die speziell darauf ausgelegt sind, herkömmliche Sicherheitsvorkehrungen zu umgehen. Der geplante Datendiebstahl im Jahr 2024, bei dem potenziell 2.9 Milliarden Datensätze offengelegt wurden, verdeutlicht, wie Angreifer systematisch Sicherheitslücken ausnutzen.
Durch die Anreicherung von Daten werden Rohdaten aus dem Sicherheitsbereich in verwertbare Informationen umgewandelt, indem Kontextinformationen zu Ereignissen und anderen Ereignissen hinzugefügt werden. Sicherheitsereignisse können mit Kontextinformationen aus Benutzerverzeichnissen, Inventarisierungstools, Geolokalisierungstools, Bedrohungsdatenbanken von Drittanbietern und zahlreichen anderen Quellen angereichert werden.
Die Threat Intelligence Platform von Stellar Cyber aggregiert nahtlos kommerzielle, Open-Source-, Regierungs- und proprietäre Threat-Intelligence-Feeds, darunter Proofpoint, DHS, OTX, OpenPhish und PhishTank. Diese Integration verbessert die Erkennungs- und Reaktionsfähigkeiten, indem erkannte Aktivitäten mit bekannten Angriffsmustern und Indikatoren für eine Kompromittierung korreliert werden.
Die Bedrohungserkennung wird durch die Nutzung von Echtzeit-Anreicherung deutlich verbessert. Geschäfts- und Bedrohungskontext kann genutzt werden, um die Erkennungsanalyse zu optimieren und so die Genauigkeit zu erhöhen. SIEMDie Fähigkeit des Systems, Bedrohungen zu erkennen, ist ebenfalls gegeben. Darüber hinaus kann es die Risikobewertung einer Bedrohung erhöhen und Bedrohungen mit höherem Risiko für die Untersuchung priorisieren.
Bei der Bedrohungsanalyse und der Reaktion auf Sicherheitsvorfälle ermöglicht der durch Anreicherung bereitgestellte zusätzliche Kontext eine schnelle Untersuchung und Reaktion. Beispielsweise kann zusätzlicher Kontext aus einem Threat-Intelligence-Feed einen E-Mail-Anhang als bekannten Schadsoftware-Dateinamen identifizieren. Ein weiteres Beispiel betrifft die Kritikalität von Infrastrukturkomponenten. Durch die Identifizierung der Kritikalität bestimmter Infrastrukturteile können Sie die Untersuchung von Bedrohungen für kritische Infrastrukturen priorisieren.
Der Datenverlust bei AT&T im Jahr 2025, von dem 31 Millionen Kunden betroffen waren, verdeutlicht die Bedeutung umfassender Transparenz in der Cloud und der Bedrohungsanalyse. Angreifer verschafften sich im Laufe der Zeit Zugriff auf mehrere Cloud-Systeme, doch Unternehmen mit vollständiger Transparenz konnten den Angriffspfad nachverfolgen und alle betroffenen Ressourcen schnell identifizieren.
5. Integrierte Reaktionspläne beschleunigen die Eindämmung
Nach der Analyse von Protokollen und der Identifizierung risikoreicher Aktivitäten, traditionelle SIEMEs wird lediglich eine Benachrichtigung an den zuständigen Analysten gesendet. Der Erfolg eines MSSP (Managed Security Service Provider) hängt nicht nur von den Fähigkeiten der Analysten, sondern auch von ihrer Effizienz ab. Automatisierte Reaktions-Playbooks bestehen aus vordefinierten Workflows, die bei bestimmten Vorfällen ausgelöst werden.
Betrachten Sie eine SIEM Die Engine erkennt eine Abfolge von vielen fehlgeschlagenen Passwortversuchen, gefolgt von einer erfolgreichen Anmeldung. Dies deutet auf einen Brute-Force-Angriff hin. SIEM Das Tool ist so konfiguriert, dass es zunächst das Gerät abmeldet und anschließend den Benutzer deaktiviert. Schlägt die Deaktivierung fehl, wird der Administrator benachrichtigt. Im Erfolgsfall erhält der Benutzer eine SMS-Benachrichtigung.
Diese Handlungsanweisungen verkürzen die mittlere Reaktionszeit (MTTR) erheblich. Die MTTR misst die Geschwindigkeit von Eindämmungs- und Behebungsmaßnahmen nach Bestätigung einer Bedrohung. Herkömmliche Incident-Response-Prozesse führen zu Verzögerungen, wenn eine manuelle Koordination über mehrere Sicherheitstools hinweg erforderlich ist.
Die Reaktionssteuerung mithilfe automatisierter Playbooks stellt den größten greifbaren operativen Nutzen von TDIR dar. Sicherheits-Playbooks kodieren Organisationsrichtlinien und -verfahren in ausführbare Workflows, die sofort auf bestätigte Bedrohungen reagieren können, ohne auf menschliches Eingreifen warten zu müssen.
Die KI-gestützten Playbooks von Stellar Cyber Agentic bieten Nutzern volle Kontrolle über Kontext, Bedingungen und Ergebnisse. Playbooks lassen sich global oder mandantenspezifisch bereitstellen, wobei Agentic AI adaptive Reaktionen ermöglicht. Nutzer verwenden integrierte Playbooks für Standardaktionen oder erstellen benutzerdefinierte Playbooks, um EDR-Reaktionen auszulösen, Webhooks aufzurufen oder E-Mails zu versenden.
Effektive Playbooks vereinen Automatisierung und menschliche Überwachung und ermöglichen so eine sofortige Reaktion, während sie gleichzeitig die Möglichkeit für das Eingreifen des Sicherheitsteams bei Bedarf erhalten. Vollautomatisierte Playbooks bewältigen Routinebedrohungen wie bekannte Malware-Varianten oder offensichtliche Brute-Force-Angriffe. Halbautomatisierte Playbooks führen umgehend erste Eindämmungsmaßnahmen durch und benachrichtigen Sicherheitsanalysten, um bei komplexen Untersuchungen weitere Unterstützung zu erhalten.
Die Entwicklung von Handlungsanweisungen erfordert eine sorgfältige Berücksichtigung der Risikotoleranz des Unternehmens und der betrieblichen Anforderungen. Eine aggressive Automatisierung kann Bedrohungen schnell eindämmen, aber bei falscher Konfiguration legitime Geschäftsabläufe stören. Eine konservative Automatisierung reduziert Fehlalarme, kann Bedrohungen aber mehr Zeit zum Vordringen geben.
Organisationen, die automatisierte Reaktionsmaßnahmen einsetzen, berichten von einer 20-fachen Verbesserung der Reaktionszeit auf Ereignisse. Viele der von Analysten täglich bearbeiteten Ereignisse sind repetitive Aufgaben; deren Automatisierung führt daher zu einer signifikanten Reduzierung der mittleren Reparaturzeit (MTTR). Partner betonen, dass die Integration von Bedrohungsdaten die Entscheidungs- und Reaktionsverfahren vereinfacht.
6. GenAI-Copiloten transformieren die Produktivität der Analysten
Sicherheitsanalysten stehen vor komplexen Untersuchungen, die spezialisierte Kenntnisse von Abfragesprachen, Bedrohungsframeworks und toolspezifischen Schnittstellen erfordern. Diese Expertise-Hürde schränkt die Effektivität von Nachwuchsanalysten ein und führt bei Angriffen mit hohem Datenaufkommen zu Engpässen.
Der Bereich der Cybersicherheit ist extrem überlastet, es herrscht ein Mangel an hochqualifiziertem Personal. Für diejenigen, die bereits ausgebildet sind und im Einsatz arbeiten, können ständige Warnmeldungen sie gefährlich nahe an den Burnout bringen. Traditionelle SIEM Systeme erfordern eine große Anzahl geschulter Mitarbeiter, um Warnmeldungen zu überprüfen und Probleme zu beheben.
Die GenAI-Copilot-Funktionalität revolutioniert die Interaktion von Analysten mit Sicherheitsplattformen durch dialogbasierte Schnittstellen, die auf generativer KI beruhen. Sicherheitsexperten können nun Fragen in natürlicher Sprache stellen, wie beispielsweise „Zeig mir alle unmöglichen Reisevorfälle zwischen Mitternacht und 4 Uhr morgens“ oder „Welche E-Mails gingen an Domains in Russland?“, anstatt komplexe Datenbankabfragen zu erstellen.
Diese Funktion demokratisiert die Bedrohungsanalyse und ermöglicht es auch weniger erfahrenen Analysten, anspruchsvolle Untersuchungen durchzuführen. Der KI-gestützte Ermittler von Stellar Cyber beschleunigt die komplexe Bedrohungsanalyse, indem er Analystenfragen umgehend beantwortet. Dadurch reduziert sich die Anzahl der Analystenentscheidungen auf 10 bis 100 pro Tag, und die Reaktionszeiten auf Bedrohungen verkürzen sich um bis zu 400 %.
Das derzeitige Fortschrittstempo der KI lässt noch mehr Optimismus aufkommen. Die Fähigkeit, komplexe Regelwerke und Bedrohungsmanagement in verständliches Englisch zu übersetzen, ist ein Aspekt der KI-gestützten Systeme. SIEM Das könnte dazu beitragen, die Wissenslücke zu schließen, die derzeit ganze Branchen bedroht.
GenAI-Copiloten unterstützen Analysten dabei, die potenziellen Auswirkungen eines Ereignisses auf die Organisation zu erfassen. Sie beschleunigen die Erkenntnisgewinnung durch KI-gestützte Bedrohungsanalysen, Zusammenfassungen, Hypothesen und Gegenmaßnahmen. Dies spart der Führungsebene wertvolle Zeit bei der Sicherheitsberichterstattung und ermöglicht es, sich auf wichtige Aufgaben zu konzentrieren, die die mittlere Zeit bis zur Diagnose (MTTD) und die mittlere Reparaturzeit (MTTR) verkürzen.
Organisationen, die Security Copilot einsetzen, berichten von einer 30%igen Reduzierung der durchschnittlichen Lösungszeit. Von der Alarmmüdigkeit bis hin zur proaktiven Verteidigung – generative KI kann Organisationen transformieren, indem sie die Effektivität und Effizienz von Sicherheitsmaßnahmen drastisch verbessert.
GenAI unterstützt Analysten bei der Priorisierung von Warnmeldungen, indem es Bedrohungsdaten korreliert und damit verbundene Aktivitäten aufdeckt, die möglicherweise keine herkömmliche Warnmeldung auslösen. Es erstellt schnelle Vorfallszusammenfassungen, damit Teams schneller loslegen können, leitet Untersuchungen mit schrittweisen Kontextinformationen und Beweisen und automatisiert Routineaufgaben wie Eindämmung und Behebung mithilfe KI-gestützter Playbooks.
7. Schnellere Reparaturzeit durch einheitliche Abläufe
Die mittlere Erkennungszeit (MTTD) und die mittlere Reaktionszeit (MTTR) stellen zwei wichtige Kennzahlen dar, die Folgendes belegen: SOC Effizienz und Effektivität. Das Risiko und die Gefährdung durch Cyberbedrohungen lassen sich durch die Verbesserung dieser Kennzahlen deutlich reduzieren.
Warum sind Reaktionszeiten so wichtig? Je länger Angreifer Zugriff auf kompromittierte Systeme haben, desto größer ist der Schaden, den sie anrichten. Längere Gefährdung durch Cyberangriffe führt zu längeren Ausfallzeiten, dem Verlust sensibler Daten und Reputationsschäden. Eine niedrigere mittlere Reparaturzeit (MTTR) zeigt an, dass Sicherheitsteams Bedrohungen schneller erkennen und darauf reagieren, wodurch potenzieller Schaden reduziert wird.
Stellar Cyber Partners berichteten, dass maschinelles Lernen in der Open XDR Die Plattform ermöglicht eine achtfache Reduzierung der Erkennungszeiten. Besonders hervorzuheben ist, dass maschinelles Lernen verschiedene Bedrohungsvektoren durchdringt und so klare, prägnante und korrelierte Ereignisse liefert. SOC Analysten, die SIEMSie verbringen viel Zeit damit, festzustellen, ob es sich bei den Warnmeldungen um Fehlalarme handelt und ob einzelne Warnmeldungen miteinander in Zusammenhang stehen.
Die Studie zeigte außerdem, dass die Automatisierung die Reaktionszeit der Partner auf Ereignisse um das 20-Fache verbessert. Die Partner betonten, dass die Integration von Bedrohungsdaten die Entscheidungs- und Reaktionsprozesse deutlich vereinfacht. Waren wichtige Daten im Ereignisbericht enthalten, konnten sie reagieren, ohne sich in mehrere Konsolen einloggen zu müssen.
Einheitliche Sicherheitsoperationen durch Open XDR Durch die Bereitstellung umfassender Transparenz und Reaktionsmöglichkeiten über eine einzige Management-Oberfläche wird die Herausforderung für schlanke Sicherheitsteams adressiert. Diese Integration begegnet dem Hauptproblem der Tool-Vermehrung und der Alarmmüdigkeit.
Herkömmliche Ansätze erfordern von Analysten, dass sie während der Untersuchung zwischen mehreren Konsolen hin- und herwechseln. Dabei geht wichtiger Kontext beim Wechsel zwischen den Plattformen verloren. Die Koordination der Maßnahmen leidet, wenn die Tools nicht effektiv miteinander kommunizieren können. Diese Integrationsherausforderungen erhöhen die operative Komplexität erheblich.
Die Kombination umfassender Bedrohungsanalysen mit integrierten Sicherheitsmaßnahmen erzeugt einen Multiplikatoreffekt, der es kleinen Sicherheitsteams ermöglicht, Bedrohungen auf Unternehmensebene effektiv abzuwehren. KI-gesteuert SOC Die Funktionen verbessern diese Integration, indem sie maschinelles Lernen auf kombinierte Daten aller Sicherheitstools anwenden.
Fortschrittliche Korrelationsalgorithmen identifizieren komplexe Angriffsmuster, die mehrere Sicherheitsbereiche umfassen, während automatisierte Reaktionsfunktionen Bedrohungen eindämmen, bevor diese ihre Ziele erreichen. Organisationen, die diese integrierten Ansätze implementieren, berichten von deutlichen Verbesserungen bei der Genauigkeit der Bedrohungserkennung, den Reaktionszeiten und der Produktivität ihrer Analysten.
Der Stellar Cyber-Ansatz SIEM Augmentation
Stellar Cyber's Open XDR Die Plattform fungiert als Erweiterungsschicht, die bestehende Systeme verbessert. SIEM Investitionen sind möglich, ohne dass ein vollständiger Austausch erforderlich ist. Die Plattform arbeitet nahtlos mit bestehenden Sicherheitstools zusammen und schafft nativ Transparenz und Echtzeit-Bedrohungserkennung in IT- und OT-Umgebungen.
Die Architektur bietet unübertroffene Flexibilität. Organisationen, die bei Erkennungs-, Berichts- und Jagdmissionen nach Exzellenz streben, ohne die Kosten signifikant zu erhöhen, entscheiden sich für Stellar Cyber, um Lücken in bestehenden Systemen zu schließen. SIEM Plattformen. Über 400 vorkonfigurierte Integrationen gewährleisten Kompatibilität mit bestehenden Sicherheitsinvestitionen.
Interflow, das normalisierte und angereicherte Datenmodell von Stellar Cyber, ermöglicht die Kommunikation zwischen IT- und Sicherheitstools in derselben Sprache. Dadurch können Bedrohungen unabhängig von ihrem Ursprung erkannt und abgewehrt werden. Das sicherheitsorientierte Modell minimiert das Datenvolumen durch Filterung und Analyse der Daten bei der Erfassung und senkt so die Speicherkosten deutlich bei gleichzeitiger Leistungsoptimierung.
Von der Erweiterung bis zur vollständigen Integration: Viele Organisationen setzen Stellar Cyber zunächst für die Netzwerküberwachung (NDR) oder die Untersuchung von Sicherheitsvorfällen ein und beobachten dann, wie es aufgrund seiner umfassenden Funktionen schrittweise mehr Aufgaben übernimmt. Ursprünglich zur Erweiterung eingesetzt, entwickelt sich Stellar Cyber häufig weiter und übernimmt Erkennung, Reaktion und Compliance-Berichterstattung, wodurch die Abhängigkeit von bestehenden Systemen reduziert wird. SIEM.
Die mehrschichtige KI der Plattform vereint Erkennung, Korrelation, Untersuchung und Reaktion in einer nahtlos integrierten Umgebung. Modelle des maschinellen Lernens und des Deep Learning machen regelbasierte und manuelle Methoden zur Bedrohungserkennung überflüssig. GraphML verknüpft scheinbar unzusammenhängende Warnmeldungen automatisch und deckt so Angriffe auf, die dem menschlichen Auge verborgen bleiben.
Integrierte Reaktionsroutinen führen automatisch umfassende Reaktions-Playbooks aus. Die Plattform erkennt unbekannte Bedrohungen schnell und härtet die Infrastruktur gegen zukünftige Angriffe ab. Die native Mandantenfähigkeit unterstützt MSSP-Implementierungen in großem Umfang. Integrierte Netzwerk-Erkennungs- und Reaktionsfunktionen bieten Transparenz, die rein protokollbasierte Systeme nicht erreichen können.
Was zeichnet Stellar Cyber aus? Das Bekenntnis zu Offenheit stellt sicher, dass Unternehmen die Kontrolle über ihre Sicherheitsarchitektur behalten. Die Plattform ergänzt bestehende Tools, anstatt sie komplett zu ersetzen. So werden Technologieinvestitionen geschützt und gleichzeitig fortschrittliche Funktionen bereitgestellt, die ältere Systeme überflüssig machen. SIEMs können nicht übereinstimmen.