SIEM उपकरणों में बड़े भाषा मॉडल (LLM) को कैसे एकीकृत करें

सुरक्षा सूचना और घटना प्रबंधन (SIEM) उपकरण सबसे विस्तृत और जटिल वातावरण में भी अंतर्दृष्टि प्राप्त करने का एक आजमाया हुआ और परखा हुआ तरीका प्रदान करते हैं। आपके नेटवर्क के हर कोने से लॉग डेटा एकत्र करके, SIEM आपके संपूर्ण बुनियादी ढांचे का एक केंद्रीकृत दृश्य प्रदान करते हैं। यह दृश्यता महत्वपूर्ण है - लेकिन कभी-कभी, सही व्यक्ति को सही जानकारी प्राप्त करना आपके बचाव में बाधा बन सकता है। यह लेख साइबर सुरक्षा में बड़े भाषा मॉडल (LLM) द्वारा दी गई नई संभावनाओं का पता लगाएगा, विशेष रूप से SIEM उपकरणों के संबंध में।

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हमलावर पहले से ही महत्वपूर्ण प्रणालियों के खिलाफ LLM का उपयोग कर रहे हैं

हम पहले ही चर्चा कर चुके हैं कि GenAI कैसा है सामाजिक इंजीनियरिंग हमले को बदलना, लेकिन सार्वजनिक रूप से उपलब्ध एलएलएम कई अन्य तरीकों से उन्नत खतरा समूहों की सहायता कर रहे हैं। माइक्रोसॉफ्ट का सबसे हालिया साइबर सिग्नल रिपोर्ट इसमें विस्तार से बताया गया है कि किस प्रकार रूसी सैन्य खुफिया समूह जैसे समूह जेनएआई के साथ मिलकर जासूसी कर रहे हैं।

फ़ॉरेस्ट ब्लिज़र्ड नामक ख़तरा समूह का एक मुख्य फ़ोकस यूक्रेन में उपग्रह और रडार तकनीकों की खोज है। इसमें चैटजीपीटी से तकनीकी ब्लूप्रिंट और संचार प्रोटोकॉल के स्पष्टीकरण की आपूर्ति करने के अनुरोध शामिल थे। अन्य राष्ट्र समर्थित समूहों को ओपनएआई के टूलिंग का इसी तरह से उपयोग करते हुए देखा गया है: सीसीपी समर्थित सैल्मन टाइफून सक्रिय रूप से हाई-प्रोफ़ाइल व्यक्तियों और अमेरिकी प्रभाव के बारे में जानकारी प्राप्त करने के लिए इसका उपयोग कर रहा है। अनिवार्य रूप से, एलएलएम पहले से ही ख़तरा पैदा करने वाले अभिनेताओं की खुफिया जानकारी जुटाने वाले टूलकिट का हिस्सा बन चुके हैं। वे फ़ाइल हेरफेर जैसी स्क्रिप्टिंग तकनीकों को बढ़ाने के लिए एलएलएम का और अधिक उपयोग कर रहे हैं।

एसआईईएम में एलएलएम: बड़े भाषा मॉडल कैसे लागू किए जाते हैं

माइक्रोसॉफ्ट ने पहले से ही मौजूद SIEM समाधान में GenAI को एम्बेड करने का प्रयोग शुरू कर दिया है: परिणामस्वरूप, उन्होंने विश्लेषकों को देखा कार्य 26% तेजी से पूरा करें यादृच्छिक नियंत्रित परीक्षण में। यह स्थापित करने के लिए, SIEM उपकरणों में LLM के निम्नलिखित चार अनुप्रयोगों पर एक नज़र डालें। 

1. फ़िशिंग विश्लेषण

एकीकृत सुरक्षा का समर्थन करने वाले सुरक्षा उपकरण के रूप में, SIEM फ़िशिंग के संकेतकों की पुष्टि करने में मदद कर सकता है जब हमलावर इसका उपयोग अंतिम उपयोगकर्ताओं के विरुद्ध करते हैं। संदिग्ध डेटा लीक और ज्ञात शत्रुतापूर्ण होस्ट के साथ संचार जैसे फ़िशिंग हमलों के प्रयास के संकेतकों को हमले को पूरी तरह से अंजाम दिए जाने से पहले ही पकड़ा जा सकता है।

हालाँकि - फ़िशिंग हमले लगभग पूरी तरह से सही संदेश को सही समय पर सही उपयोगकर्ता तक पहुँचने पर निर्भर करते हैं। भाषाई मॉडल के रूप में, LLM किसी संदेश के इरादे का विश्लेषण करने के लिए पूरी तरह से अनुकूल हैं; संलग्न फ़ाइलों या URL की वैधता का आकलन करने वाले सक्रिय जाँच और संतुलन के साथ, फ़िशिंग रोकथाम एक सुरक्षा तंत्र है जो LLM की चल रही लोकप्रियता से बहुत लाभान्वित होता है। इन LLM की बदौलत कर्मचारी शिक्षा में भी सुधार की उम्मीद की जा सकती है। सुरक्षा टीमों को नकली हमलों में अधिक यथार्थवादी और अनुकूल ईमेल, वॉइसमेल और एसएमएस संदेश बनाने में मदद करके, आपके कर्मचारी सही समय पर वास्तविक लोगों का पता लगाने में सक्षम होते हैं। पता लगाने और शिक्षा के इस दोहरे दृष्टिकोण से फ़िशिंग हमलों के जोखिम को काफी हद तक कम किया जा सकता है।

2. तीव्र घटना विश्लेषण

साइबर सुरक्षा संबंधी घटनाएं किसी भी समय हो सकती हैं, इसलिए सुरक्षा विश्लेषकों के लिए उनके प्रभावों को रोकने और कम करने के लिए तुरंत प्रतिक्रिया करना महत्वपूर्ण है। और जबकि हमलावर पहले से ही सॉफ़्टवेयर और सिस्टम में संभावित कमज़ोरियों को समझने और पहचानने के लिए LLM का उपयोग कर रहे हैं, वही दृष्टिकोण दोनों तरीकों से काम कर सकता है।

ऐसे क्षणों में जब तेज़ गति से प्रतिक्रिया की आवश्यकता होती है, एक तेज़ अवलोकन ऑन-कॉल विश्लेषकों को व्यापक पहेली को जल्दी से एक साथ जोड़ने की क्षमता दे सकता है। ये एलएलएम न केवल विसंगति का पता लगाने में मदद करते हैं बल्कि इन विसंगतियों की जांच करने में सुरक्षा टीमों का मार्गदर्शन भी करते हैं। इसके अलावा, वे विशिष्ट घटनाओं के लिए प्रतिक्रियाओं को स्वचालित कर सकते हैं, जैसे पासवर्ड रीसेट करना या समझौता किए गए एंडपॉइंट को अलग करना, जिससे घटना प्रतिक्रिया प्रक्रिया को सुव्यवस्थित किया जा सके।

3. SIEM टूल ऑनबोर्डिंग

विश्लेषकों के समय की महत्ता का अर्थ है कि - जब किसी नए SIEM टूल को शामिल किया जाता है और उसके साथ अनुभव प्राप्त किया जाता है - तो संगठन की सुरक्षा स्थिति को अतिरिक्त देखभाल और सतर्कता की आवश्यकता होती है। यदि कोई विश्लेषक अभी तक किसी टूल का अपनी क्षमता के अनुसार उपयोग करने में सहज नहीं है, तो ऐसी कुछ अप्रत्याशित स्थितियाँ हैं जिन्हें अभी भी हासिल करने की आवश्यकता है।

हालांकि यह संभव है कि आप प्रतीक्षा करें और अपने विश्लेषकों को उपकरण की पेचीदगियों को समझने दें, लेकिन यह निश्चित रूप से सबसे कुशल तरीका नहीं है - इसके विपरीत, उन्हें दिन-प्रतिदिन के कार्यों से हटाकर उपकरण के लंबे प्रशिक्षण के लिए निकालना भी उतना ही अक्षम है। सही मध्य मार्ग पर चलते हुए, एक सुलभ LLM फ़ंक्शन को नए SIEM टूल में बनाया जा सकता है, जो नेविगेशन, एकीकरण और उपयोग के वैकल्पिक, तेज़ तरीके सुझा सकता है, जिससे विश्लेषकों को ज़रूरत पड़ने पर कौशल अंतर को कम करने में मदद मिलती है।

4. घटना प्रतिक्रिया योजना 

घटना प्रतिक्रिया योजनाएँ (आईआरपी) उन आवश्यक कदमों की रूपरेखा तैयार करती हैं जो किसी संगठन को विभिन्न विफलताओं, जैसे कि मैलवेयर संक्रमण से उबरने के लिए उठाने चाहिए। ये योजनाएँ अक्सर विशिष्ट कार्यों, जैसे कि किसी खाते को सुरक्षित करना या नेटवर्क उपकरण को अलग करना, का मार्गदर्शन करने के लिए मानक संचालन प्रक्रियाओं (एसओपी) पर निर्भर करती हैं। हालाँकि, कई कंपनियों के पास या तो अद्यतित एसओपी नहीं हैं या उनके पास बिल्कुल भी नहीं हैं, जिससे उच्च-तनाव वाली घटनाओं के प्रबंधन के लिए कर्मचारियों पर स्पष्ट रूप से भोली निर्भरता होती है।

एलएलएम प्रारंभिक आईआरपी का मसौदा तैयार करने, सर्वोत्तम प्रथाओं का सुझाव देने और दस्तावेज़ीकरण अंतराल की पहचान करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकते हैं। वे जटिल सुरक्षा और अनुपालन जानकारी को प्रासंगिक और सुलभ सारांशों में बदलकर हितधारक जुड़ाव का समर्थन और बढ़ावा भी दे सकते हैं। इससे निर्णय लेने में मदद मिलती है और कर्मचारियों को संकट के समय प्राथमिकता तय करने में मदद मिलती है।

एलएलएम को एसआईईएम उपकरणों में एकीकृत करके, संगठन अपनी साइबर सुरक्षा स्थिति में सुधार कर सकते हैं, परिचालन को सुव्यवस्थित कर सकते हैं, और घटना प्रतिक्रिया क्षमताओं को बढ़ा सकते हैं, जिससे यह सुनिश्चित हो सके कि वे उभरते खतरों का सामना करने के लिए बेहतर रूप से तैयार हैं।

अनुपालन संबंधी विचार

जबकि GenAI अनेक संभावित लाभ प्रदान करता है, अत्याधुनिक होने के कारण इसमें दो बातों पर ध्यान देना आवश्यक है।

आँकड़ा प्रबंधन

अपने उद्यम में AI को एकीकृत करते समय, यह सुनिश्चित करना आवश्यक है कि चुने गए विक्रेता ऐसी अंतर्निहित सुविधाएँ प्रदान करें जो LLM की पहुँच को केवल विशिष्ट कर्मचारियों और टीमों तक सीमित रखें। संगठन भर में साइबर जोखिम हितधारकों को शामिल करने से आपको प्रत्येक उपयोग मामले के लिए आवश्यक पहुँच नियंत्रणों को परिभाषित करने और संरेखित करने में मदद मिलेगी। अपने SIEM प्रदाता से सॉफ़्टवेयर का बिल माँगने पर विचार करें, और स्पष्ट करें कि तृतीय-पक्ष उपकरण प्रदाता प्रशिक्षण और वार्तालाप डेटा को कैसे प्रबंधित और संग्रहीत करते हैं।

प्रवेश प्रबंधन

लॉग प्रबंधन में गतिविधि की निगरानी और समीक्षा करने के लिए कंप्यूटर द्वारा उत्पन्न लॉग फ़ाइलों को एकत्रित करना, संग्रहीत करना और उनका विश्लेषण करना शामिल है: यह इस बात का आधार है कि SIEM उपकरण आपके संगठन में सिस्टम का विश्लेषण और सुरक्षा कैसे करते हैं। उदाहरण के लिए, M-31-21 जैसे सरकारी निर्देश यह अनिवार्य करते हैं कि इन लॉग को कम से कम एक वर्ष तक संग्रहीत किया जाना चाहिए। क्लाउड LLM प्लेटफ़ॉर्म पहले से ही उपयोगकर्ता अनुरोधों और पहचान के इर्द-गिर्द सुव्यवस्थित डेटा कैप्चर की अनुमति देते हैं; और SIEM आर्किटेक्चर पहले से ही कुशल लॉग प्रबंधन की ओर परिपक्व हो रहा हैयहां तक ​​कि अपेक्षाकृत लॉग-भारी एलएलएम भी एसआईईएम टूल्स के स्वचालित लॉग विश्लेषण के कारण सुरक्षा के लिए लाभ का प्रतिनिधित्व करते हैं।

स्टेलर साइबर के साथ अपनी अगली पीढ़ी की SIEM क्षमता तक पहुँचें

ML-संचालित SIEM की ओर कदम बढ़ाने के लिए आपको अपने व्यापक सुरक्षा टूलिंग में पूरी तरह से बदलाव करने की आवश्यकता नहीं है। इसके बजाय, ऐसा टूल चुनें जो अगली पीढ़ी के SIEM को प्रदान करता हो और आपके डिवाइस, नेटवर्क और सुरक्षा समाधानों की पूरी सूची के साथ एकीकृत हो। स्टेलर साइबर का नेक्स्ट-जेन सिएम एक एकीकृत, एआई-संचालित समाधान प्रदान करता है जो सरल और सुपरचार्ज करता है। 

सुनने में बहुत अच्छा लग रहा है
क्या यह सच है?
आप ही देख लीजिए!

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