सिएम अलर्ट: सामान्य प्रकार और सर्वोत्तम अभ्यास

विशिष्ट घटनाओं की पहचान करने के लिए पूर्वनिर्धारित स्थितियों पर भरोसा करते हुए, नियम-आधारित ट्रिगर्स को अक्सर एसआईईएम अलर्ट में नियोजित किया जाता है। सुरक्षा टीमें विभिन्न पहलुओं, जैसे ज्ञात हमले के पैटर्न, समझौते के संकेतक, या संदिग्ध गतिविधियों के आधार पर विभिन्न नियमों को स्थापित करने के लिए इन ट्रिगर्स का लाभ उठाती हैं। ये नियम फिल्टर के रूप में कार्य करते हैं, जब देखी गई घटनाएं निर्दिष्ट मानदंडों के साथ संरेखित होती हैं तो सिएम प्रणाली को अलर्ट उत्पन्न करने में सक्षम बनाती हैं।

इसी तरह एसआईईएम के लिए भी महत्वपूर्ण, थ्रेशोल्ड-आधारित ट्रिगर्स में घटनाओं या मेट्रिक्स के लिए विशिष्ट थ्रेशोल्ड या सीमाएं स्थापित करना शामिल है। जब ये थ्रेशोल्ड मान निर्धारित मापदंडों से अधिक या नीचे आते हैं, तो सिस्टम एक अलर्ट उत्पन्न करता है। इस प्रकार का ट्रिगर असामान्य व्यवहार या पैटर्न में विचलन का पता लगाने में मूल्यवान साबित होता है।

विसंगति का पता लगाना उन एसआईईएम अलर्ट उदाहरणों का एक और महत्वपूर्ण घटक है, जिसका लक्ष्य प्रत्याशित व्यवहार से विचलन की पहचान करना है। इस प्रक्रिया में नियमित गतिविधियों के लिए आधारभूत प्रोफाइल स्थापित करने के लिए ऐतिहासिक डेटा का विश्लेषण करना शामिल है। आने वाली घटनाओं की तुलना इन आधार रेखाओं से की जाती है, सिस्टम किसी भी उल्लेखनीय विचलन को संभावित विसंगतियों के रूप में चिह्नित करता है। विसंगति का पता लगाना पहले से अज्ञात या शून्य-दिन के हमलों का पता लगाने के साथ-साथ मायावी अंदरूनी खतरों या अनधिकृत गतिविधियों की पहचान करने में प्रभावी है।

इनमें से प्रत्येक ट्रिगर टिकटिंग की एक अनुकूली परत बनाने के लिए संयोजित होता है जो पहले से मौजूद टिकटिंग प्लेटफार्मों के साथ अच्छी तरह से फिट बैठता है। कुछ समाधान इससे भी आगे बढ़ते हैं, AIOps फ़िल्टरिंग, डीडुप्लिकेटिंग और विभिन्न प्रणालियों से अलर्ट को सामान्य करने के साथ, ढेर सारे अलर्ट में सहसंबंध पैटर्न की पहचान करने के लिए AI/ML का उपयोग करते हैं।