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AI SIEM: AI-संचालित SIEM के 6 घटक

AI साइबर सुरक्षा में एक महत्वपूर्ण बदलाव को चिह्नित करते हुए, SIEM (सुरक्षा सूचना और इवेंट मैनेजमेंट) सिस्टम को मौलिक रूप से बदल रहा है। एआई को एकीकृत करके, एसआईईएम समाधान पारंपरिक, नियम-आधारित ढांचे से परे विकसित हो रहे हैं, जो बेहतर खतरे का पता लगाने, पूर्वानुमानित विश्लेषण और स्वचालित प्रतिक्रिया तंत्र की पेशकश कर रहे हैं। यह एकीकरण साइबर खतरों की बढ़ती जटिलता और मात्रा को संबोधित करता है, जिससे साइबर सुरक्षा अधिक सक्रिय और खुफिया-संचालित हो जाती है। यह लेख इस बात का पता लगाएगा कि एआई-संचालित एसआईईएम कैसे साइबर सुरक्षा को नया आकार दे रहा है, पुराने एसआईईएम सिस्टम की चुनौतियों और एआई और मशीन लर्निंग द्वारा प्रस्तुत अवसरों पर ध्यान केंद्रित कर रहा है। आपका स्वागत है साइबर सुरक्षा में एआई/एमएल के बारे में यहां और जानें.

एआई-आधारित सिएम क्या है?

एसआईईएम सिस्टम ने अपनी शुरुआत में साइबर सुरक्षा परिदृश्य को बदल दिया - टुकड़ों में सुरक्षा जानकारी को एक समग्र में समेकित करने का एक नया तरीका पेश किया। अब, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) को एकीकृत करके, ये समाधान न केवल बड़ी मात्रा में डेटा को ग्रहण और सामान्य कर सकते हैं - बल्कि वे पैटर्न और विसंगतियों का भी विश्लेषण कर सकते हैं जो एक सुरक्षा घटना का संकेत दे सकते हैं।

एआई-आधारित सिएम में मूलभूत प्रक्रियाओं में से एक डेटा एकत्रीकरण है। यह नेटवर्क डिवाइस, सर्वर, डेटाबेस, एप्लिकेशन और बहुत कुछ सहित कई स्रोतों से सुरक्षा डेटा के संग्रह को संदर्भित करता है। एकत्र किए गए डेटा की सीमा व्यापक है और इसमें लॉग, इवेंट डेटा, खतरे की खुफिया जानकारी और अन्य प्रकार की सुरक्षा-संबंधी जानकारी शामिल है। विविध डिजिटल वातावरण में, यह डेटा एकत्रीकरण महत्वपूर्ण है, क्योंकि यह किसी संगठन की सुरक्षा स्थिति का व्यापक दृष्टिकोण प्रदान करता है। हालाँकि, चुनौती डेटा प्रारूपों और संरचनाओं की विविधता में निहित है। यहीं पर सामान्यीकरण काम आता है। सामान्यीकरण विभिन्न स्रोतों से कच्चे सुरक्षा डेटा को एक सुसंगत, मानकीकृत प्रारूप में परिवर्तित करने की प्रक्रिया है। यह कदम यह सुनिश्चित करने के लिए महत्वपूर्ण है कि एआई सिएम प्रणाली डेटा का सटीक विश्लेषण और सहसंबंध कर सकती है, चाहे उसका मूल कुछ भी हो। इसमें अलग-अलग डेटा प्रकारों और प्रारूपों को एक एकीकृत मॉडल में संरेखित करना शामिल है, जिससे एआई एल्गोरिदम के लिए डेटा को प्रभावी ढंग से संसाधित करना और विश्लेषण करना आसान हो जाता है।

एआई सिएम सिस्टम की असाधारण विशेषता डेटा एकत्रीकरण और सामान्यीकरण की इन महत्वपूर्ण प्रक्रियाओं को स्वचालित करने की उनकी क्षमता है। एआई और एमएल का लाभ उठाते हुए, ये सिस्टम डेटा को बहुत तेजी से छांट सकते हैं, समझदारी से सॉर्ट कर सकते हैं, एकत्र कर सकते हैं और सुरक्षा डेटा को सामान्य कर सकते हैं। यह स्वचालन इन कार्यों के लिए पारंपरिक रूप से आवश्यक समय और प्रयास को काफी कम कर देता है, जिससे सुरक्षा टीमों को साइबर सुरक्षा के अधिक रणनीतिक पहलुओं पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति मिलती है।

एक बार जब डेटा एकत्र और सामान्य हो जाता है, तो एआई-आधारित एसआईईएम खतरे का पता लगाने को बढ़ाने के लिए एआई एल्गोरिदम का उपयोग करता है। इन एल्गोरिदम को ज्ञात खतरों के संकेतों को पहचानने और व्यवहार पैटर्न के विश्लेषण के माध्यम से नए, उभरते खतरों का पता लगाने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। लगातार बदलते खतरे के परिदृश्य में यह क्षमता महत्वपूर्ण है। एआई और एमएल की शक्ति का लाभ उठाकर, ये सिस्टम संभावित सुरक्षा उल्लंघनों को घटित होने से पहले ही भांप सकते हैं। यह पूर्वानुमानित विश्लेषण डेटा के भीतर रुझानों और पैटर्न की जांच पर आधारित है, जिससे संगठनों को प्रत्याशित खतरों के खिलाफ अपने बचाव को सक्रिय रूप से मजबूत करने की अनुमति मिलती है।

एआई-संचालित सिएम के अनूठे घटकों पर चर्चा करने से पहले, सिएम क्या है इसके बारे में यहां और जानें.

एआई-संचालित सिएम के 6 घटक

एआई-संचालित सिएम की बढ़ी हुई क्षमता इसे डराने वाली या अतिरंजित बना सकती है। नए और बेहतर घटकों में गहराई से गोता लगाने से सिएम विकास में अगले चरण की वास्तविक क्षमताओं पर कुछ प्रकाश डाला जा सकता है।

#1. डेटा संधारण

एआई सिएम सिस्टम नेटवर्क डिवाइस, सर्वर, डेटाबेस और एप्लिकेशन जैसे विभिन्न स्रोतों से डेटा एकत्र करके शुरू होता है। यह ईवेंट डेटा आपके नेटवर्क बुनियादी ढांचे की चौड़ाई को फैलाता है, लेकिन सर्वर, क्लाउड डिवाइस और वाई-फाई एक्सेस पॉइंट द्वारा उत्पन्न ईवेंट लगभग हमेशा अलग-अलग रूपों में होते हैं - जबकि एप्लिकेशन लॉग की निरंतर स्ट्रीम बनाते हैं, फ़ायरवॉल का अपना ईवेंट डेटा हो सकता है और संभालने के लिए सुरक्षा संबंधी जानकारी. इस डेटा की व्यापक विविधता ने अतीत में मैन्युअल विश्लेषण प्रयासों को बड़े पैमाने पर धीमा कर दिया है, जिससे डाउनस्ट्रीम में गंभीर देरी हुई है। एसआईईएम सामान्यीकरण के माध्यम से इससे निपटता है - अंतर्ग्रहण के बाद, कच्चे डेटा को एक मानकीकृत प्रारूप में परिवर्तित किया जाता है, जिससे स्रोत की परवाह किए बिना डेटा विश्लेषण में स्थिरता और सटीकता सुनिश्चित होती है। एआई और एमएल इन प्रक्रियाओं को महत्वपूर्ण रूप से स्वचालित करते हैं, गति और बुद्धिमत्ता को बढ़ाते हैं जिसके साथ सुरक्षा डेटा एकत्र और सामान्यीकृत किया जाता है, एक बार फिर इसमें शामिल मैन्युअल प्रयास और समय कम हो जाता है।
यह निम्नलिखित घटकों के लिए धन्यवाद है:

#2. बड़े डेटा स्रोत

पारंपरिक एसआईईएम एआई के बिग डेटा दृष्टिकोण के करीब है - पहला बहुत छोटे पैमाने पर डेटा अंतर्ग्रहण को संभालता है। एआई के डेटा-भूखे दृष्टिकोण के आसपास की नई वास्तुकला में बड़ी मात्रा में जानकारी को संभालने के तरीके में अविश्वसनीय सुधार देखा गया है। एक उदाहरण बिग डेटा ईटीएल है - जो केंद्रीकृत डेटा झीलों में डेटा लोड करने की प्रक्रिया को एक अच्छी तरह से परिभाषित, सुसंगत और वास्तविक समय प्रक्रिया में सुव्यवस्थित करता है। यह व्यापक अपग्रेड आपके एसआईईएम को आपके तकनीकी स्टैक के आसपास घूम रही भारी मात्रा में जानकारी तक पहुंचने और महत्वपूर्ण सुविधाओं को निकालने की अनुमति देता है। यह दृष्टिकोण आपके एसआईईएम टूलींग द्वारा अंतर्ग्रहण किए जा रहे डेटा की विशाल मात्रा के लिए बहुत अधिक गुंजाइश खोलता है।
हालाँकि, इसमें केवल उन्हीं डेटा बिंदुओं को शामिल नहीं किया जा रहा है: एआई विश्लेषण के बिल्कुल नए रास्ते खोलता है। उदाहरण के लिए, एनएलपी का उपयोग संभावित खतरों के लिए सिस्टम लॉग, नेटवर्क ट्रैफ़िक और उपयोगकर्ता संचार जैसे टेक्स्ट-आधारित डेटा का विश्लेषण करने के लिए किया जा सकता है। इस तरह, केवल लॉग विश्लेषण पर निर्भर रहने के बजाय, एआई अब आपके एआई-संचालित सिएम क्षमताओं का एक हिस्सा बनने के लिए आंतरिक और सार्वजनिक-सामना वाले संचार के भीतर सामाजिक इंजीनियरिंग हमलों की पहचान प्रदान करता है। जबकि एनएलपी पूरी तरह से भाषा विश्लेषण पर ध्यान केंद्रित करता है, एआई सिएम में उपयोगकर्ता और इकाई व्यवहार विश्लेषण (यूईबीए) की सुविधा है, जो उपयोगकर्ताओं और संस्थाओं के सामान्य व्यवहार को समझने और खतरे का संकेत देने वाले विचलन का पता लगाने के लिए एमएल एल्गोरिदम का उपयोग करता है।

#3. डेटा संवर्धन

डेटा का प्रत्येक व्यक्तिगत टुकड़ा आपके संगठन की रक्षात्मक दीवारों में एक ईंट के रूप में कार्य करता है - हालाँकि, यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि ये डेटा बिंदु यथासंभव उच्च गुणवत्ता वाले हों। यहीं पर डेटा संवर्धन अपने आप में एक लीग में आता है। प्रासंगिक अतिरिक्त जानकारी जियोलोकेशन डेटा जितनी सरल हो सकती है: आईपी पते की पहचान करके, विश्लेषकों को स्थान-आधारित व्यवहार का एक स्नैपशॉट दिया जाता है। पहचान संदर्भ स्वचालित डेटा संवर्धन में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकता है। यह देखते हुए कि IAM सिस्टम अंतिम-उपयोगकर्ता के व्यवहार को निर्देशित और परिभाषित करने में मदद करते हैं, वास्तविक समय में इसके साथ उनके लॉग को क्रॉस-रेफरेंस करने से चिंता के किसी भी कारण को उजागर करने में मदद मिल सकती है।

#4. पैटर्न मान्यता

जबकि उपयोगकर्ता व्यवहार, लॉग सामान्यीकरण, और संवर्धन सभी आपको अपने तकनीकी स्टैक की सबसे समावेशी तस्वीर देने में मदद करते हैं, एसआईईएम वास्तविक समय में आपके संपूर्ण तकनीकी स्टैक का विश्लेषण करने की क्षमता में पनपता है। इस तरह, शोर को कम करना और सूक्ष्म विसंगतियों पर ध्यान केंद्रित करना संभव है जो सुरक्षा उल्लंघन का संकेत दे सकते हैं।

ये एल्गोरिदम दस्तावेज़ों, बाइनरी फ़ाइलों और छवियों जैसे असंरचित डेटा को आगे संसाधित कर सकते हैं, जिससे संभावित खतरों के लिए डेटा स्रोतों की एक विस्तृत श्रृंखला के विश्लेषण को सक्षम किया जा सकता है। समृद्ध डेटा विशिष्ट संस्थाओं जैसे उपयोगकर्ताओं, होस्ट या आईपी पते से संबंधित है, जिससे ईवेंट एकत्रीकरण की सुविधा मिलती है और विभिन्न डेटा स्रोतों में समृद्ध घटनाओं की खोज सक्षम होती है। यह सहसंबंध जोखिम स्कोर एकत्र करने और उन्हें संस्थाओं को जिम्मेदार ठहराने में सहायता करता है - जब 'सामान्य' व्यवहार की आधार रेखा के खिलाफ क्रॉस-रेफ़र किया जाता है, तो एआई सिएम की पैटर्न पहचान उन सहसंबंधों की पहचान कर सकती है जो मनुष्य कनेक्ट नहीं कर सकते हैं।

#5. स्वचालित घटना प्रतिक्रिया

किसी खतरे का पता चलने की स्थिति में, एआई एसआईईएम सिस्टम को घटना प्रतिक्रिया प्रक्रिया के कुछ हिस्सों को स्वचालित करने की क्षमता प्रदान करता है। इसमें स्वचालित रूप से अलर्ट ट्रिगर करना, पूर्वनिर्धारित प्रतिक्रिया क्रियाओं को लागू करना, या जटिल प्रतिक्रिया वर्कफ़्लो को व्यवस्थित करना शामिल है। ऐसा ही एक उदाहरण स्वचालित गतिशील वर्कफ़्लो का है - जहां संभावित खतरे के बाद वर्कफ़्लो को संबंधित खतरे के अनुरूप बनाया जाता है।

#6. भविष्य बतानेवाला विश्लेषक

एआई सिएम सिस्टम ऐतिहासिक सुरक्षा डेटा का विश्लेषण करके और पैटर्न की पहचान करके संभावित भविष्य के खतरों का पूर्वानुमान लगाने के लिए पूर्वानुमानित विश्लेषण का उपयोग करते हैं। यह क्षमता संगठनों को खतरों के उत्पन्न होने पर प्रतिक्रिया करने के बजाय सक्रिय रूप से अपने सिस्टम को सुरक्षित करने की अनुमति देती है। यह ज्ञान आधार समय बीतने और अधिक डेटा जमा होने के साथ-साथ समाधान के मूल में एआई मॉडल को तेजी से सटीक सुरक्षा प्रतिक्रियाएं और घटना की रोकथाम के दृष्टिकोण बनाने की अनुमति देता है।

अतीत के मुद्दों से निरंतर सीखने से बढ़ते खतरनाक साइबर खतरों के खिलाफ एआई-आधारित एसआईईएम सिस्टम की सटीकता और मजबूती बढ़ती है। अंततः, एआई-संचालित एसआईईएम एआई, एमएल, डीप लर्निंग, एनएलपी और यूईबीए जैसे विभिन्न घटकों को एकीकृत करता है, जो सभी पारंपरिक एसआईईएम क्षमताओं को बढ़ाते हैं। यह एकीकरण अधिक बुद्धिमान, कुशल और सक्रिय साइबर सुरक्षा उपायों की ओर ले जाता है - जो साइबर खतरों के लगातार विकसित होते परिदृश्य में महत्वपूर्ण है।

एआई-संचालित सिएम आपके एसओसी को कैसे बेहतर बना सकता है

लीगेसी एसआईईएम दृष्टिकोण ने टीमों को हमलों और भारी मात्रा में झूठे अलार्म दोनों के लिए खुला छोड़ दिया है। ऐसा इसलिए है क्योंकि पारंपरिक एसआईईएम खतरों से निपटने के लिए पूर्वनिर्धारित खतरे के हस्ताक्षरों और नीतियों पर बहुत अधिक निर्भर करता है। यह दृष्टिकोण शून्य-दिन के हमलों और परिष्कृत तकनीकों से संघर्ष करता है जिन्हें अभी तक साइबर सुरक्षा ढांचे में शामिल नहीं किया गया है। एआई सिएम विभिन्न स्रोतों से सुरक्षा डेटा एकत्र करने और इस कच्चे डेटा को एक सुसंगत, मानकीकृत प्रारूप में परिवर्तित करने की प्रक्रियाओं को सुव्यवस्थित करता है। यह खतरे की खुफिया जानकारी जैसी अतिरिक्त जानकारी के साथ डेटा को भी बढ़ाता है, जिससे मैन्युअल नियम कार्यान्वयन पर आपकी टीम की निर्भरता काफी कम हो जाती है।

जबकि पारंपरिक एसआईईएम सिस्टम स्केलेबिलिटी प्रदान करते हैं, वे एआई से प्रभावित आधुनिक नेटवर्क से जुड़ी विशाल डेटा मात्रा और जटिलता को संभालने में अक्सर कम पड़ जाते हैं। लॉग और घटना की जानकारी की विशाल मात्रा अत्यधिक हो सकती है, जिससे प्रभावी ढंग से निगरानी करना और प्रतिक्रिया देना चुनौतीपूर्ण हो जाता है। इस सीमा का उपयोग बुरे अभिनेताओं द्वारा वितरित हमलों को अंजाम देने के लिए किया जा सकता है जो पारंपरिक सिएम सिस्टम की क्षमताओं से आगे निकल जाते हैं। एआई-आधारित एसआईईएम विशाल मात्रा में डेटा का ऐसे पैमाने पर विश्लेषण करने में सक्षम है जो अन्यथा पहुंच से बाहर है।

अंत में, पारंपरिक सिएम सिस्टम को अपने कार्यान्वयन में कई बाधाओं का सामना करना पड़ा है। नियम-आधारित सिएम को अलर्ट सत्यापित करने और समस्याओं का समाधान करने के लिए बड़ी संख्या में प्रशिक्षित कर्मचारियों की आवश्यकता होती है। हालाँकि, उच्च प्रशिक्षित कर्मियों की कमी के साथ, साइबर सुरक्षा क्षेत्र खतरनाक रूप से पतला है। उन लोगों के लिए जो पहले से ही प्रशिक्षित हैं और क्षेत्र में हैं, लगातार अलर्ट उन्हें खतरनाक रूप से बर्नआउट के करीब रख सकते हैं। एआई-संचालित सिएम डेटा संग्रह और विश्लेषण में जितना क्रांतिकारी है, मानवीय प्रभाव उतना ही महत्वपूर्ण है। उदाहरण के लिए, टीम के सदस्यों को मैन्युअल एजेंट कार्यान्वयन और डेटा विश्लेषण के समय लेने वाले कार्यों से बचाया जाता है। स्वचालित
घटना प्रतिक्रिया तंत्र खतरों से निपटने की प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करते हैं, प्रत्येक घटना के लिए आवश्यक समय और जनशक्ति को कम करते हैं। अंत में - और यकीनन सबसे महत्वपूर्ण - एआई की सामान्य और संदिग्ध गतिविधियों के बीच अंतर सीखने और बताने की क्षमता, जो झूठी सकारात्मकता की संख्या को कम करती है और टीमों को वास्तविक खतरों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देती है।

एआई वर्तमान में जिस प्रगति दर से गुजर रहा है, वह और भी अधिक आशावाद का कारण है: जटिल नियमों और खतरे प्रबंधन की सरल अंग्रेजी में अनुवाद करने की क्षमता एआई-संचालित एसआईईएम की एक शाखा है जो वर्तमान में पूरे उद्योगों को खतरे में डालने वाले ज्ञान अंतर को पाटने में मदद कर सकती है। अधिक जानने के लिए, अतिरिक्त खोजें स्वचालित एसओसी क्षमताएं को यहाँ से डाउनलोड कर सकते हैं।

उन्नत खतरे का पता लगाने के लिए एआई-संचालित सिएम समाधान

स्टेलर साइबर का अगली पीढ़ी का एसआईईएम समाधान साइबर सुरक्षा प्रबंधन में एक छलांग का प्रतिनिधित्व करता है, जो अभूतपूर्व खतरे का पता लगाने और प्रतिक्रिया क्षमताओं को प्रदान करने के लिए एआई की शक्ति का उपयोग करता है। यह एआई-संचालित अगली पीढ़ी का एसआईईएम प्लेटफॉर्म साइबर खतरों के उभरते परिदृश्य को पूरा करने, उन्नत विश्लेषण और एक व्यापक सुरक्षा रणनीति की पेशकश करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

हमारे एसआईईएम समाधान के केंद्र में अंतर्निहित एआई है, जो पारंपरिक प्रणालियों से कहीं अधिक इसकी कार्यक्षमता को बढ़ाता है। यह एआई क्षमता विशाल मात्रा में डेटा का वास्तविक समय में विश्लेषण करने, संभावित खतरों की तेजी से पहचान करने और खतरे का पता लगाने और प्रतिक्रिया के बीच के समय को कम करने में सक्षम बनाती है। सुरक्षा घटनाओं के प्रभाव को कम करने में यह दक्षता महत्वपूर्ण है। हमारे एआई सिस्टम का विश्लेषणात्मक घटक लगातार नए खतरों को सीखने और अपनाने में सक्षम है। समय के साथ पैटर्न और व्यवहार का विश्लेषण करके, सिस्टम संभावित सुरक्षा उल्लंघनों की भविष्यवाणी कर सकता है और उन्हें पहले से संबोधित कर सकता है, जिससे यह सक्रिय साइबर सुरक्षा प्रबंधन के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण बन जाता है।

इसके अलावा, स्टेलर का एआई-संचालित एसआईईएम समाधान एक उपयोगकर्ता के अनुकूल इंटरफेस के साथ डिज़ाइन किया गया है, जो यह सुनिश्चित करता है कि सीमित तकनीकी विशेषज्ञता वाली टीमें भी अपनी साइबर सुरक्षा को प्रभावी ढंग से प्रबंधित कर सकें। सिस्टम स्पष्ट, कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्रदान करता है, जिससे सुरक्षा टीमों को तुरंत सूचित निर्णय लेने की अनुमति मिलती है। स्टेलर की अगली पीढ़ी के सिएम की स्केलेबिलिटी भी उल्लेखनीय है। चाहे किसी छोटे उद्यम या बड़े निगम के साथ काम करना हो, प्लेटफ़ॉर्म प्रदर्शन से समझौता किए बिना बड़ी मात्रा में डेटा को संभालने में सक्षम है। यह स्केलेबिलिटी यह सुनिश्चित करती है
किसी भी आकार के संगठन स्टेलर की उन्नत साइबर सुरक्षा क्षमताओं से लाभ उठा सकते हैं।

संक्षेप में, स्टेलर साइबर का अगली पीढ़ी का एसआईईएम समाधान, अपने अंतर्निहित एआई और उन्नत एनालिटिक्स के साथ, साइबर सुरक्षा के लिए एक मजबूत और परिष्कृत दृष्टिकोण प्रदान करता है। यह उन संगठनों के लिए एक आवश्यक उपकरण है जो तेजी से बढ़ते साइबर खतरों के सामने अपनी सुरक्षा स्थिति को बढ़ाना चाहते हैं। स्टेलर के अगली पीढ़ी के सिएम प्लेटफॉर्म और इसकी एआई क्षमताओं की पूरी क्षमता का पता लगाने के लिए, हमारे बारे में और जानें अगली पीढ़ी की सिएम प्लेटफ़ॉर्म क्षमताएं.

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