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AI SIEM: Los 6 componentes del SIEM impulsado por IA

La IA está transformando fundamentalmente los sistemas SIEM (gestión de eventos e información de seguridad), lo que marca un cambio significativo en la ciberseguridad. Al integrar la IA, las soluciones SIEM están evolucionando más allá de los marcos tradicionales basados ​​en reglas, ofreciendo detección de amenazas mejorada, análisis predictivo y mecanismos de respuesta automatizados. Esta integración aborda la creciente complejidad y volumen de las ciberamenazas, haciendo que la ciberseguridad sea más proactiva y esté impulsada por la inteligencia. Este artículo explorará cómo SIEM impulsado por IA está remodelando la ciberseguridad, centrándose en los desafíos de los sistemas SIEM heredados y las oportunidades que presentan la IA y el aprendizaje automático. Eres bienvenido a Obtenga más información sobre AI/ML en ciberseguridad aquí.

¿Qué es SIEM basado en IA?

Los sistemas SIEM transformaron el panorama de la ciberseguridad desde sus inicios, ofreciendo una nueva forma de consolidar información de seguridad fragmentada en un todo cohesivo. Ahora, al integrar la Inteligencia Artificial (IA) y el Aprendizaje Automático (ML), estas soluciones no solo pueden ingerir y normalizar grandes cantidades de datos, sino que también pueden analizar patrones y anomalías que podrían indicar un incidente de seguridad.

Uno de los procesos fundamentales en SIEM basado en IA es la agregación de datos. Esto se refiere a la recopilación de datos de seguridad de una multitud de fuentes, incluidos dispositivos de red, servidores, bases de datos, aplicaciones y más. La gama de datos recopilados es amplia e incluye registros, datos de eventos, inteligencia sobre amenazas y otros tipos de información relacionada con la seguridad. En un entorno digital diverso, esta agregación de datos es crucial, ya que proporciona una visión integral de la postura de seguridad de una organización. Sin embargo, el desafío radica en la diversidad de formatos y estructuras de datos. Aquí es donde entra en juego la normalización. La normalización es el proceso de convertir datos de seguridad sin procesar de diversas fuentes en un formato coherente y estandarizado. Este paso es fundamental para garantizar que el sistema AI SIEM pueda analizar y correlacionar con precisión los datos, independientemente de su origen. Implica alinear tipos y formatos de datos dispares en un modelo unificado, lo que facilita que los algoritmos de IA procesen y analicen los datos de manera efectiva.

La característica destacada de los sistemas AI SIEM es su capacidad para automatizar estos procesos cruciales de agregación y normalización de datos. Aprovechando la IA y el aprendizaje automático, estos sistemas pueden examinar los datos mucho más rápido, clasificando, agregando y normalizando de forma inteligente los datos de seguridad. Esta automatización reduce significativamente el tiempo y el esfuerzo que tradicionalmente se requieren para estas tareas, lo que permite a los equipos de seguridad centrarse en aspectos más estratégicos de la ciberseguridad.

Una vez que los datos se agregan y normalizan, SIEM basado en IA utiliza algoritmos de IA para mejorar la detección de amenazas. Estos algoritmos están entrenados para reconocer las firmas de amenazas conocidas y detectar amenazas nuevas y en evolución mediante el análisis de patrones de comportamiento. Esta capacidad es vital en un panorama de amenazas en constante cambio. Al aprovechar el poder de la IA y el aprendizaje automático, estos sistemas pueden prever posibles violaciones de seguridad antes de que ocurran. Este análisis predictivo se basa en el examen de tendencias y patrones dentro de los datos, lo que permite a las organizaciones reforzar de manera proactiva sus defensas contra amenazas anticipadas.

Antes de profundizar en los componentes únicos del SIEM impulsado por IA, aprenda más sobre qué es SIEM aquí.

Seis componentes de SIEM impulsado por IA

La mayor capacidad del SIEM impulsado por IA puede hacer que parezca intimidante o sobrevalorado. Una inmersión profunda en los componentes nuevos y mejorados puede arrojar algo de luz sobre las verdaderas capacidades de la siguiente etapa en la evolución de SIEM.

#1. Manejo de datos

Los sistemas AI SIEM comienzan agregando datos de diversas fuentes, como dispositivos de red, servidores, bases de datos y aplicaciones. Estos datos de eventos abarcan toda la infraestructura de su red, pero los eventos generados por servidores, dispositivos en la nube y puntos de acceso Wi-Fi casi siempre se presentan en formas diferentes: mientras que las aplicaciones crean flujos constantes de registros, los firewalls pueden tener sus propios datos de eventos y información relacionada con la seguridad a manejar. La gran diversidad de estos datos ha ralentizado enormemente los esfuerzos de análisis manual en el pasado, creando graves retrasos posteriores. SIEM aborda esto mediante la normalización: después de la ingesta, los datos sin procesar se convierten a un formato estandarizado, lo que garantiza coherencia y precisión en el análisis de datos independientemente de la fuente. La IA y el ML automatizan significativamente estos procesos, mejorando la velocidad y la inteligencia con la que se agregan y normalizan los datos de seguridad, reduciendo una vez más el esfuerzo manual y el tiempo involucrado.
Esto es gracias a los siguientes componentes:

#2. Grandes fuentes de datos

El SIEM tradicional se encuentra muy cerca del enfoque Big Data de la IA: el primero simplemente maneja la ingesta de datos a una escala mucho menor. La nueva arquitectura que rodea el enfoque ávido de datos de la IA ha experimentado mejoras increíbles en la forma en que manejamos grandes volúmenes de información. Un ejemplo es Big Data ETL, que agiliza el proceso de carga de datos en lagos de datos centralizados en un proceso bien definido, consistente y en tiempo real. Esta actualización masiva le permite a su SIEM acceder a las enormes cantidades de información que giran alrededor de su pila tecnológica y extraer las funciones importantes. Este enfoque abre un margen mucho mayor para la gran cantidad de datos que ingiere su herramienta SIEM.
Sin embargo, no se trata simplemente de incluir más de los mismos puntos de datos: la IA abre vías de análisis completamente nuevas. Por ejemplo, la PNL se puede utilizar para analizar datos basados ​​en texto, como registros del sistema, tráfico de red y comunicaciones de usuarios, en busca de posibles amenazas. De esta manera, en lugar de depender únicamente del análisis de registros, la IA ahora permite que la identificación de ataques de ingeniería social dentro de las comunicaciones internas y públicas forme parte de sus capacidades SIEM impulsadas por la IA. Mientras que la PNL se centra únicamente en el análisis del lenguaje, AI SIEM presenta Análisis del comportamiento de usuarios y entidades (UEBA), que utiliza algoritmos de aprendizaje automático para comprender el comportamiento normal de los usuarios y entidades y detectar desviaciones que pueden indicar una amenaza.

#3. Enriquecimiento de datos

Cada dato individual actúa como un ladrillo en los muros defensivos de su organización; sin embargo, es vital garantizar que estos puntos de datos sean de la mayor calidad posible. Aquí es donde el enriquecimiento de datos adquiere un nivel propio. La información adicional relevante puede ser tan simple como datos de geolocalización: al identificar la dirección IP, los analistas obtienen una instantánea del comportamiento basado en la ubicación. El contexto de identidad puede desempeñar además un papel importante en el enriquecimiento automatizado de datos. Dado que los sistemas IAM ayudan a dictar y definir el comportamiento de un usuario final, comparar sus registros con esto en tiempo real puede ayudar a iluminar cualquier causa de preocupación.

#4. Reconocimiento de patrones

Si bien el comportamiento del usuario, la normalización de registros y el enriquecimiento ayudan a brindarle la imagen más inclusiva posible de su pila tecnológica, SIEM prospera en su capacidad de analizar la totalidad de su pila tecnológica en tiempo real. De esta manera, es posible eliminar el ruido y centrarse en las anomalías sutiles que podrían indicar una violación de la seguridad.

Estos algoritmos pueden procesar aún más datos no estructurados como documentos, archivos binarios e imágenes, lo que permite el análisis de una amplia gama de fuentes de datos en busca de amenazas potenciales. Los datos enriquecidos se correlacionan con entidades específicas como usuarios, hosts o direcciones IP, lo que facilita la agregación de eventos y permite la búsqueda de eventos enriquecidos en varias fuentes de datos. Esta correlación ayuda a agregar puntuaciones de riesgo y atribuirlas a entidades: cuando se compara con una línea de base de comportamiento "normal", el reconocimiento de patrones de AI SIEM puede identificar correlaciones que los humanos pueden no conectar.

#5. Respuesta automatizada a incidentes

En caso de que se detecte una amenaza, la IA otorga a los sistemas SIEM la capacidad de automatizar partes del proceso de respuesta a incidentes. Esto incluye activar alertas automáticamente, implementar acciones de respuesta predefinidas u orquestar flujos de trabajo de respuesta complejos. Un ejemplo de ello es el del flujo de trabajo dinámico automatizado, donde el flujo de trabajo implementado después de una amenaza potencial se adapta a la amenaza en cuestión.

#6. Análisis predictivo

Los sistemas AI SIEM utilizan análisis predictivos para pronosticar posibles amenazas futuras mediante el análisis de datos de seguridad históricos y la identificación de patrones. Esta capacidad permite a las organizaciones proteger sus sistemas de manera proactiva, en lugar de reaccionar ante las amenazas a medida que ocurren. Esta base de conocimientos permite que los modelos de IA en el centro de la solución creen respuestas de seguridad y enfoques de prevención de incidentes cada vez más precisos a medida que pasa el tiempo y se acumulan más datos.

El aprendizaje continuo de problemas del pasado mejora la precisión y la solidez de los sistemas SIEM basados ​​en IA contra amenazas cibernéticas cada vez más crueles. En última instancia, el SIEM impulsado por IA integra varios componentes como IA, ML, aprendizaje profundo, PNL y UEBA, todos los cuales mejoran las capacidades SIEM tradicionales. Esta integración conduce a medidas de ciberseguridad más inteligentes, eficientes y proactivas, algo crucial en el panorama en constante evolución de las ciberamenazas.

Cómo SIEM impulsado por IA puede mejorar su SOC

Los enfoques SIEM heredados han dejado a los equipos expuestos tanto a ataques como a cantidades abrumadoras de falsas alarmas. Esto se debe a que el SIEM tradicional depende en gran medida de políticas y firmas de amenazas predefinidas para manejar las amenazas. Este enfoque lucha contra los ataques de día cero y las técnicas sofisticadas que aún no están incluidas en los marcos de ciberseguridad. AI SIEM agiliza los procesos de recopilación de datos de seguridad de diversas fuentes y convierte estos datos sin procesar en un formato uniforme y estandarizado. También mejora los datos con información adicional como inteligencia sobre amenazas, lo que reduce drásticamente la dependencia de su equipo de la implementación manual de reglas.

Si bien los sistemas SIEM convencionales ofrecen escalabilidad, a menudo no logran manejar el inmenso volumen de datos y la complejidad asociados con las redes modernas influenciadas por la IA. El gran volumen de registros e información de eventos puede ser abrumador, lo que dificulta monitorear y responder de manera efectiva. Esta limitación puede ser aprovechada por malos actores para ejecutar ataques distribuidos que superen las capacidades de los sistemas SIEM tradicionales. SIEM basado en IA es capaz de analizar grandes cantidades de datos a una escala que de otro modo sería inalcanzable.

Finalmente, los sistemas SIEM tradicionales se han topado con varios obstáculos en su implementación. SIEM basado en reglas requiere una gran cantidad de empleados capacitados para verificar las alertas y solucionar problemas. Sin embargo, el campo de la ciberseguridad se encuentra peligrosamente limitado, con una sequía de personal altamente capacitado. Para aquellos que ya están capacitados y en el campo, las alertas constantes pueden mantenerlos peligrosamente cerca del agotamiento. Por muy revolucionario que sea el SIEM impulsado por IA en la recopilación y el análisis de datos, el impacto humano es igualmente vital. Por ejemplo, los miembros del equipo se ahorran las tediosas tareas de implementación manual del agente y análisis de datos. Automatizado
Los mecanismos de respuesta a incidentes agilizan el proceso de abordar las amenazas, reduciendo el tiempo y la mano de obra necesarios para cada incidente. Finalmente, y posiblemente lo más importante, la capacidad de la IA para aprender y diferenciar entre actividades normales y sospechosas, lo que reduce la cantidad de falsos positivos y permite a los equipos concentrarse en las amenazas reales.

El ritmo de avance que está experimentando actualmente la IA es motivo de aún más optimismo: la capacidad de traducir conjuntos de reglas complejos y gestión de amenazas a un inglés sencillo es un brazo del SIEM impulsado por la IA que podría ayudar a cerrar la brecha de conocimiento que actualmente amenaza a industrias enteras. Para obtener más información, descubra más capacidades SOC automatizadas aquí.

Solución SIEM impulsada por IA para la detección avanzada de amenazas

La solución SIEM de próxima generación de Stellar Cyber ​​representa un salto adelante en la gestión de la ciberseguridad, aprovechando el poder de la IA para proporcionar capacidades de respuesta y detección de amenazas sin precedentes. Esta plataforma SIEM de próxima generación impulsada por IA está diseñada para atender el panorama cambiante de las amenazas cibernéticas, ofreciendo análisis avanzados y una estrategia de seguridad integral.

En el corazón de nuestra solución SIEM se encuentra la IA integrada, que eleva su funcionalidad mucho más allá de los sistemas tradicionales. Esta capacidad de IA permite el análisis en tiempo real de grandes cantidades de datos, identificando rápidamente amenazas potenciales y reduciendo el tiempo entre la detección de amenazas y la respuesta. Esta eficiencia es vital para mitigar el impacto de los incidentes de seguridad. El componente analítico de nuestro sistema de IA es capaz de aprender y adaptarse a nuevas amenazas continuamente. Al analizar patrones y comportamientos a lo largo del tiempo, el sistema puede predecir y abordar de manera preventiva posibles violaciones de seguridad, lo que lo convierte en una herramienta vital para la gestión proactiva de la ciberseguridad.

Además, la solución SIEM impulsada por IA de Stellar está diseñada con una interfaz fácil de usar, lo que garantiza que incluso los equipos con experiencia técnica limitada puedan gestionar eficazmente su ciberseguridad. El sistema proporciona información clara y procesable, lo que permite a los equipos de seguridad tomar decisiones informadas rápidamente. La escalabilidad del SIEM de próxima generación de Stellar también es notable. Ya sea que se trate de una pequeña empresa o de una gran corporación, la plataforma es capaz de manejar grandes cantidades de datos sin comprometer el rendimiento. Esta escalabilidad garantiza que
Las organizaciones de cualquier tamaño pueden beneficiarse de las capacidades avanzadas de ciberseguridad de Stellar.

En resumen, la solución SIEM de próxima generación de Stellar Cyber, con su inteligencia artificial integrada y análisis avanzados, ofrece un enfoque sólido y sofisticado para la ciberseguridad. Es una herramienta esencial para las organizaciones que buscan mejorar su postura de seguridad frente a amenazas cibernéticas cada vez más sofisticadas. Para explorar todo el potencial de la plataforma SIEM de próxima generación de Stellar y sus capacidades de IA, descubra más sobre nuestro Capacidades de la plataforma SIEM de próxima generación.

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