AI SIEM : les 6 composants du SIEM basé sur l'IA
- Principaux plats à emporter:
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Qu'est-ce que le SIEM piloté par l'IA ?
Il améliore le SIEM traditionnel avec l'IA/ML pour automatiser la corrélation des données, la modélisation du comportement et la détection prédictive des menaces. -
Quels sont les principaux composants d’un SIEM piloté par l’IA ?
Comprend l'ingestion de données, l'enrichissement, l'UEBA, le NLP, l'orchestration des alertes et l'analyse des risques basée sur l'IA. -
Comment la plateforme Stellar Cyber améliore-t-elle le SIEM ?
Combine SIEM, NDR et XDR dans une seule interface avec automatisation, réduction de la fatigue des alertes et multi-location puissante. -
Qui bénéficie le plus du SIEM IA de Stellar Cyber ?
Entreprises et MSSP recherchant une visibilité unifiée des menaces, une réponse plus rapide et des opérations multi-locataires efficaces. -
Comment le SIEM piloté par l’IA réduit-il la charge de travail des analystes ?
Automatise les enquêtes et la hiérarchisation des menaces, permettant aux analystes de se concentrer sur les incidents à fort impact.
L'IA transforme fondamentalement les systèmes SIEM (Security Information and Event Management), marquant un changement significatif dans la cybersécurité. En intégrant l'IA, les solutions SIEM évoluent au-delà des cadres traditionnels basés sur des règles, offrant une détection des menaces améliorée, des analyses prédictives et des mécanismes de réponse automatisés. Cette intégration répond à la complexité et au volume croissants des cybermenaces, rendant la cybersécurité plus proactive et axée sur le renseignement. Cet article explorera comment le SIEM basé sur l'IA remodèle la cybersécurité, en se concentrant sur les défis des systèmes SIEM existants et sur les opportunités présentées par l'IA et l'apprentissage automatique. en savoir plus sur l'IA/ML dans la cybersécurité ici.
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Qu’est-ce que le SIEM basé sur l’IA ?
Les systèmes SIEM ont transformé le paysage de la cybersécurité dès leur création, offrant une nouvelle façon de consolider des informations de sécurité fragmentaires en un tout cohérent. Désormais, en intégrant l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML), ces solutions peuvent non seulement ingérer et normaliser de vastes pans de données, mais elles peuvent également analyser des modèles et des anomalies susceptibles d'indiquer un incident de sécurité.
L’agrégation de données est l’un des processus fondamentaux du SIEM basé sur l’IA. Cela fait référence à la collecte de données de sécurité provenant d'une multitude de sources, notamment des périphériques réseau, des serveurs, des bases de données, des applications, etc. La gamme de données collectées est vaste et comprend des journaux, des données d'événements, des renseignements sur les menaces et d'autres types d'informations liées à la sécurité. Dans un environnement numérique diversifié, cette agrégation de données est cruciale, car elle fournit une vue complète de la posture de sécurité d'une organisation. Cependant, le défi réside dans la diversité des formats et des structures de données. C’est là qu’intervient la normalisation. La normalisation est le processus de conversion des données de sécurité brutes provenant de diverses sources dans un format cohérent et standardisé. Cette étape est essentielle pour garantir que le système AI SIEM peut analyser et corréler avec précision les données, quelle que soit leur origine. Cela implique d’aligner des types et des formats de données disparates dans un modèle unifié, permettant aux algorithmes d’IA de traiter et d’analyser plus facilement et efficacement les données.
La caractéristique remarquable des systèmes AI SIEM est leur capacité à automatiser ces processus cruciaux d’agrégation et de normalisation des données. Tirant parti de l’IA et du ML, ces systèmes peuvent filtrer les données beaucoup plus rapidement, en triant, en agrégeant et en normalisant intelligemment les données de sécurité. Cette automatisation réduit considérablement le temps et les efforts traditionnellement requis pour ces tâches, permettant aux équipes de sécurité de se concentrer sur des aspects plus stratégiques de la cybersécurité.
Une fois les données agrégées et normalisées, les SIEM basés sur l’IA utilisent des algorithmes d’IA pour améliorer la détection des menaces. Ces algorithmes sont formés pour reconnaître les signatures des menaces connues et détecter les menaces nouvelles et évolutives grâce à l’analyse des modèles de comportement. Cette capacité est essentielle dans un paysage de menaces en constante évolution. En exploitant la puissance de l’IA et du ML, ces systèmes peuvent prévoir les failles de sécurité potentielles avant qu’elles ne se produisent. Cette analyse prédictive repose sur l’examen des tendances et des modèles au sein des données, ce qui permet aux organisations de renforcer de manière proactive leurs défenses contre les menaces anticipées.
Avant d'aborder les composants uniques du SIEM basé sur l'IA, en savoir plus sur ce qu'est SIEM ici.
6 composants du SIEM piloté par l'IA
#1. Le traitement des données
Les systèmes SIEM basés sur l’IA commencent par regrouper des données provenant de diverses sources, telles que des périphériques réseau, des serveurs, des bases de données et des applications. Ces données d’événements couvrent toute l’étendue de votre infrastructure réseau, mais les événements générés par les serveurs, les périphériques cloud et les points d’accès Wi-Fi sont presque toujours sous des formes différentes. Alors que les applications créent des flux constants de journaux, les pare-feu peuvent avoir leurs propres données d’événements et informations relatives à la sécurité à gérer. La grande diversité de ces données a considérablement ralenti les efforts d’analyse manuelle dans le passé, créant de graves retards en aval. Le SIEM s’attaque à ce problème grâce à la normalisation. Après l’ingestion, les données brutes sont converties dans un format standardisé, garantissant la cohérence et la précision de l’analyse des données, quelle que soit la source. L’IA et le ML automatisent considérablement ces processus, améliorant la vitesse et l’intelligence avec lesquelles les données de sécurité sont agrégées et normalisées, réduisant une fois de plus l’effort manuel et le temps nécessaires.
#2. Sources de mégadonnées
#3. Enrichissement des données
Chaque élément de données agit comme une brique dans les murs défensifs de votre organisation. Il est cependant essentiel de veiller à ce que ces points de données soient de la meilleure qualité possible. C'est là que l'enrichissement des données entre en jeu. Les informations supplémentaires pertinentes peuvent être aussi simples que des données de géolocalisation ; en identifiant l'adresse IP, les analystes obtiennent un aperçu instantané du comportement basé sur la localisation. Le contexte d'identité peut également jouer un rôle important dans l'enrichissement automatisé des données. Étant donné que les systèmes de gestion des accès aux identités (IAM) aident à dicter et à définir le comportement d'un utilisateur final, le recoupement de leurs journaux avec ces données en temps réel peut aider à mettre en lumière toute cause d'inquiétude.
#4. La reconnaissance de formes
Si le comportement des utilisateurs, la normalisation des logs et l'enrichissement contribuent tous à vous donner l'image la plus complète possible de votre pile technologique, le SIEM s'épanouit dans sa capacité à analyser l'intégralité de votre pile technologique en temps réel. De cette façon, il est possible d'éliminer le bruit et de se concentrer sur les anomalies subtiles qui pourraient indiquer une faille de sécurité.
Ces algorithmes peuvent traiter des données non structurées telles que des documents, des fichiers binaires et des images, ce qui permet d'analyser un large éventail de sources de données pour détecter des menaces potentielles. Les données enrichies sont corrélées à des entités spécifiques telles que des utilisateurs, des hôtes ou des adresses IP, ce qui facilite l'agrégation des événements et permet la recherche d'événements enrichis dans diverses sources de données. Cette corrélation permet d'agréger les scores de risque et de les attribuer à des entités. Lorsqu'elles sont comparées à une base de référence de comportement « normal », la reconnaissance de formes de l'IA SIEM peut identifier des corrélations que les humains peuvent négliger.
#5. Réponse automatisée aux incidents
#6. Analyses prédictives
Les systèmes AI SIEM utilisent l’analyse prédictive pour prévoir les menaces futures potentielles en analysant les données de sécurité historiques et en identifiant des modèles. Cette fonctionnalité permet aux organisations de sécuriser leurs systèmes de manière proactive, plutôt que de réagir aux menaces au fur et à mesure qu'elles surviennent. Cette base de connaissances permet aux modèles d'IA au cœur de la solution d'élaborer des réponses de sécurité et des approches de prévention des incidents de plus en plus précises au fur et à mesure que le temps passe et que davantage de données sont accumulées.
L’apprentissage continu des problèmes du passé améliore la précision et la robustesse des systèmes SIEM basés sur l’IA contre les cybermenaces de plus en plus vicieuses. En fin de compte, le SIEM basé sur l'IA intègre divers composants tels que l'IA, le ML, l'apprentissage profond, le NLP et l'UEBA, qui améliorent tous les capacités SIEM traditionnelles. Cette intégration conduit à des mesures de cybersécurité plus intelligentes, efficaces et proactives – cruciales dans le paysage en constante évolution des cybermenaces.
Comment le SIEM basé sur l'IA peut améliorer votre SOC
Les anciennes approches SIEM ont laissé les équipes exposées à la fois aux attaques et à un nombre considérable de fausses alarmes. En effet, le SIEM traditionnel s'appuie fortement sur des signatures de menaces et des politiques prédéfinies pour gérer les menaces. Cette approche se heurte aux attaques zero-day et aux techniques sophistiquées qui ne sont pas encore profilées dans les cadres de cybersécurité. AI SIEM rationalise les processus de collecte de données de sécurité provenant de diverses sources et de conversion de ces données brutes dans un format cohérent et standardisé. Il améliore également les données avec des informations supplémentaires telles que des renseignements sur les menaces, réduisant ainsi considérablement le recours de votre équipe à la mise en œuvre manuelle de règles.
Bien que les systèmes SIEM conventionnels offrent une évolutivité, ils ne parviennent souvent pas à gérer l’immense volume de données et la complexité associés aux réseaux modernes influencés par l’IA. Le volume considérable de journaux et d’informations sur les événements peut être écrasant, ce qui rend difficile une surveillance et une réponse efficaces. Cette limitation peut être exploitée par des acteurs malveillants pour exécuter des attaques distribuées qui dépassent les capacités des systèmes SIEM traditionnels. Le SIEM basé sur l’IA est capable d’analyser de grandes quantités de données à une échelle autrement inaccessible.
Enfin, les systèmes SIEM traditionnels ont rencontré plusieurs obstacles lors de leur mise en œuvre. Le SIEM basé sur des règles nécessite un grand nombre d'employés formés pour vérifier les alertes et résoudre les problèmes. Cependant, le domaine de la cybersécurité est dangereusement tendu, avec une pénurie de personnel hautement qualifié. Pour ceux qui sont déjà formés et sur le terrain, les alertes constantes peuvent les maintenir dangereusement proches de l'épuisement professionnel. Aussi révolutionnaire que soit le SIEM basé sur l'IA en matière de collecte et d'analyse des données, l'impact humain est tout aussi vital. Par exemple, les membres de l'équipe sont épargnés des tâches chronophages de mise en œuvre manuelle des agents et d'analyse des données.
les mécanismes de réponse aux incidents rationalisent le processus de réponse aux menaces, réduisant ainsi le temps et la main d’œuvre nécessaires pour chaque incident. Enfin – et sans doute le plus important – la capacité de l’IA à apprendre et à faire la différence entre les activités normales et suspectes, ce qui réduit le nombre de faux positifs et permet aux équipes de se concentrer sur les menaces réelles.
Le rythme de progression actuel de l’IA est un motif d’optimisme encore plus grand. La capacité de traduire en anglais simple des ensembles de règles complexes et la gestion des menaces est un élément du SIEM piloté par l’IA qui pourrait contribuer à combler le manque de connaissances qui menace actuellement des secteurs entiers. Pour en savoir plus, découvrez d’autres capacités SOC automatisées ici.
Solution SIEM basée sur l'IA pour une détection avancée des menaces
La solution SIEM de nouvelle génération de Stellar Cyber représente un bond en avant dans la gestion de la cybersécurité, exploitant la puissance de l'IA pour fournir des capacités de détection et de réponse aux menaces sans précédent. Cette plateforme SIEM de nouvelle génération, pilotée par l'IA, est conçue pour répondre à l'évolution du paysage des cybermenaces, en offrant des analyses avancées et une stratégie de sécurité complète
Au cœur de notre solution SIEM se trouve l’IA intégrée, qui élève ses fonctionnalités bien au-delà des systèmes traditionnels. Cette capacité d'IA permet d'analyser en temps réel de grandes quantités de données, d'identifier rapidement les menaces potentielles et de réduire le délai entre la détection des menaces et la réponse. Cette efficacité est essentielle pour atténuer l’impact des incidents de sécurité. Le composant analytique de notre système d’IA est capable d’apprendre et de s’adapter en permanence aux nouvelles menaces. En analysant les modèles et les comportements au fil du temps, le système peut prédire et traiter de manière préventive les failles de sécurité potentielles, ce qui en fait un outil essentiel pour une gestion proactive de la cybersécurité.
De plus, la solution SIEM pilotée par l'IA de Stellar Cyber est conçue avec une interface conviviale, garantissant que même les équipes ayant une expertise technique limitée peuvent gérer efficacement leur cybersécurité. Le système fournit des informations claires et exploitables, permettant aux équipes de sécurité de prendre rapidement des décisions éclairées. L'évolutivité du SIEM de nouvelle génération de Stellar Cyber est également remarquable. Qu'il s'agisse d'une petite ou d'une grande entreprise, la plateforme est capable de gérer de vastes quantités de données sans compromettre les performances. Cette évolutivité garantit que les organisations de toute taille peuvent bénéficier des capacités avancées de cybersécurité de Stellar Cyber.
En résumé, la solution SIEM de nouvelle génération de Stellar Cyber, avec son IA intégrée et ses analyses avancées, offre une approche robuste et sophistiquée de la cybersécurité. Il s'agit d'un outil essentiel pour les organisations qui cherchent à améliorer leur posture de sécurité face à des cybermenaces de plus en plus sophistiquées. Pour explorer tout le potentiel de la plateforme SIEM de nouvelle génération de Stellar Cyber et de ses capacités d'IA, découvrez-en plus sur notre Capacités de la plateforme SIEM de nouvelle génération.
