7 Alasan untuk Meningkatkan Warisan Anda SIEM (Alih-alih Menggantinya)
Warisan SIEMSistem keamanan perusahaan merupakan tulang punggung operasi keamanan perusahaan, namun kesulitan menghadapi kecepatan ancaman saat ini, lingkungan berbasis cloud, dan volume peringatan yang sangat besar yang membuat analis kewalahan. Daripada melakukan proyek penggantian total yang mahal dan mengganggu, SIEM Augmentasi menawarkan jalur yang lebih cepat menuju modernisasi melalui Open XDR platform yang meningkatkan akurasi deteksi, memperluas visibilitas, dan mengurangi kelelahan akibat peringatan sekaligus melindungi investasi infrastruktur yang ada.
Anda SIEM Mengumpulkan log dengan setia. Memenuhi persyaratan kepatuhan. Tetapi apakah itu menghentikan ancaman modern? Kebenaran yang tidak menyenangkan yang dihadapi arsitek keamanan adalah bahwa sistem lama SIEM Platform yang dirancang untuk pertahanan berbasis perimeter gagal menghadapi musuh yang mengeksploitasi kesalahan konfigurasi cloud, kerentanan identitas, dan titik buta teknologi operasional. Tim keamanan pasar menengah menghadapi ancaman tingkat perusahaan dengan anggaran terbatas, sehingga keputusan untuk menambah atau mengganti sistem menjadi sangat penting.
Pelanggaran Data Publik Nasional berpotensi mengekspos 2.9 miliar data sepanjang tahun 2024. Serangan ransomware Change Healthcare mengganggu layanan medis, memengaruhi lebih dari 100 juta data pasien. Kebocoran kredensial besar-besaran pada Juni 2025 mengekspos 16 miliar kredensial login yang dikumpulkan dari kampanye malware pencuri informasi selama bertahun-tahun. Insiden-insiden ini memiliki karakteristik umum yang mengungkap kelemahan mendasar dalam pendekatan keamanan tradisional.
Generasi selanjutnya SIEM
Stellar Cyber Generasi Berikutnya SIEM, sebagai komponen penting dalam Stellar Cyber Open XDR Platform...
Rasakan Keamanan Bertenaga AI dalam Aksi!
Temukan AI canggih Stellar Cyber untuk deteksi dan respons ancaman instan. Jadwalkan demo Anda hari ini!
Mengapa Augmentasi Lebih Baik daripada Penggantian untuk Modernisasi? SIEM
Ketika Anda SIEM Jika sudah menunjukkan usianya, kebijaksanaan konvensional menyarankan penggantian. Jalan itu mengarah pada penerapan selama enam bulan, gangguan operasional, dan penundaan ROI (Return on Investment). SIEM Augmentasi mengambil pendekatan yang berbeda dengan memperluas, bukan menghilangkan, platform yang sudah ada.
Argumen ekonomi terbukti meyakinkan bagi organisasi yang beroperasi di bawah kendala anggaran. Lengkap SIEM Penggantian membutuhkan migrasi data selama berbulan-bulan, pembuatan ulang aturan korelasi, dan pelatihan ulang analis, sementara pemantauan keamanan terganggu. Augmentasi mempertahankan pengetahuan institusional yang tertanam dalam aturan dan alur kerja yang ada sambil menambahkan kemampuan yang tidak dapat diberikan oleh platform lama.
Tradisional SIEMPlatform generasi berikutnya unggul dalam agregasi log dan pelaporan kepatuhan. Namun, mereka kesulitan dalam korelasi ancaman secara real-time di lingkungan hybrid. Mengapa membuang apa yang sudah berfungsi? Strategi augmentasi memposisikan platform generasi berikutnya di samping platform lama. SIEMsehingga masing-masing dapat menjalankan fungsi optimalnya sementara lapisan modern menangani deteksi ancaman tingkat lanjut, triase otomatis, dan korelasi lintas domain.
Organisasi yang menerapkan strategi augmentasi melaporkan peningkatan operasional yang langsung. Satu tim keamanan kota mengganti Splunk sepenuhnya setelah pendekatan augmentasi Stellar Cyber memangkas biaya hingga 50%, sekaligus memproses informasi penting dalam hitungan menit, bukan jam. Transisi ini dimulai dengan augmentasi, dan menunjukkan nilai sebelum migrasi penuh.
7 Teratas yang Pasti SIEM Alasan Peningkatan
1. Triase Peringatan Berbasis AI Menghilangkan Kelelahan Analis
Kelelahan akibat banyaknya notifikasi merupakan pembunuh senyap bagi pusat operasi keamanan. Analis menghadapi ribuan notifikasi setiap hari, dengan tingkat kesalahan positif yang seringkali melebihi 40%. Tradisional SIEMSistem tersebut menghasilkan peringatan berdasarkan aturan kaku yang tidak dapat beradaptasi dengan nuansa spesifik lingkungan atau membedakan ancaman nyata dari anomali operasional.
Berapa banyak waktu yang terbuang oleh analis Anda untuk memvalidasi peringatan yang tidak menghasilkan apa-apa? Studi menunjukkan bahwa tim keamanan menghabiskan hampir 30% waktu mereka untuk menindaklanjuti peringatan bernilai rendah yang muncul akibat peningkatan volume data. Beban operasional ini menciptakan celah berbahaya di mana ancaman nyata terlewatkan tanpa disadari sementara analis menyelidiki positif palsu kelima belas dalam shift mereka.
Triase berbasis AI mengubah persamaan ini melalui penilaian risiko otomatis yang menerapkan berbagai faktor kontekstual. Model pembelajaran mesin menganalisis kekritisan aset, pola perilaku pengguna, indikator intelijen ancaman, dan konteks lingkungan untuk menghasilkan skor risiko komposit. Serangan Change Healthcare pada tahun 2024, yang mengeksploitasi satu server tanpa autentikasi multifaktor, menunjukkan bagaimana penyerang menargetkan celah yang muncul ketika analis melewatkan peringatan kritis yang tersembunyi dalam noise.
AI Multi-Layer Stellar Cyber menggunakan pembelajaran mesin terawasi yang dilatih berdasarkan pola ancaman yang diketahui dan algoritma tanpa pengawasan yang mengidentifikasi anomali statistik dalam perilaku jaringan dan pengguna. Pendekatan ganda ini memastikan cakupan komprehensif terhadap ancaman yang terdokumentasi dan metode serangan yang sebelumnya tidak diketahui. Implementasi terkemuka melaporkan pengurangan beban kerja analis hingga 80-90% melalui triase otomatis yang efektif.
Proses triase dimulai dengan pengayaan otomatis, yang mengumpulkan konteks tambahan tentang peristiwa keamanan dari sumber data internal dan eksternal. Pengayaan ini mencakup informasi identitas pengguna, data kerentanan aset, detail topologi jaringan, dan pembaruan intelijen ancaman terkini. Mesin analisis perilaku membandingkan aktivitas terkini dengan baseline yang telah ditetapkan untuk pengguna, perangkat, dan aplikasi.
2. Korelasi Kasus Otomatis Menghubungkan Narasi Serangan
Tradisional SIEMSistem tersebut menyajikan peringatan sebagai peristiwa yang terisolasi. Analis secara manual menyusun garis waktu serangan dengan mengkorelasikan peristiwa di berbagai konsol dan sumber data. Pendekatan yang terfragmentasi ini menunda identifikasi ancaman dan memungkinkan penyerang yang canggih untuk menyelesaikan tujuan mereka sebelum pihak bertahan memahami cakupan penuhnya.
AI korelasi berbasis GraphML merepresentasikan perubahan mendasar dalam cara platform keamanan mengidentifikasi hubungan antarperistiwa keamanan yang tampaknya tidak terkait. Alih-alih menyajikan ribuan peringatan individual kepada analis, mesin korelasi secara otomatis menyusun titik-titik data terkait menjadi insiden komprehensif yang mengungkap narasi serangan.
Kampanye Salt Typhoon tahun 2024 menunjukkan bagaimana penyerang mengeksploitasi kelemahan integrasi dengan membahayakan sembilan perusahaan telekomunikasi AS melalui serangan multi-vektor yang canggih. Tradisional SIEMHal ini menyulitkan untuk mengkorelasikan aktivitas di berbagai tahapan serangan, sehingga memungkinkan pelaku ancaman untuk beroperasi tanpa terdeteksi dalam jangka waktu yang lama.
Pendekatan Stellar Cyber menggunakan teknologi GraphML untuk mengidentifikasi hubungan melalui kesamaan properti, temporal, dan perilaku. AI ini dilatih berdasarkan data dunia nyata dan terus ditingkatkan seiring dengan paparan operasional. Sistem ini dapat mengurangi beban kerja analis secara signifikan, mengubah ribuan peringatan menjadi ratusan kasus yang dapat dikelola setiap hari.
Mengapa korelasi begitu penting? Kerangka kerja MITRE ATT&CK mendokumentasikan lebih dari 200 teknik serangan di 14 kategori taktis. Pertahanan yang efektif membutuhkan pendeteksian pola yang mencakup berbagai teknik dan lapisan infrastruktur. Serangan Sepah Bank pada Maret 2025 menunjukkan bagaimana penyerang menggabungkan berbagai teknik ATT&CK untuk mencapai tujuan mereka. Aktor ancaman menggunakan metode akses awal untuk membangun posisi pijakan, menerapkan teknik pengumpulan kredensial untuk meningkatkan hak istimewa, dan menggunakan taktik eksfiltrasi data untuk mencuri 42 juta data pelanggan.
AI Korelasi mengatasi tantangan utama yang dihadapi tim keamanan yang ramping dengan menghilangkan proliferasi alat dan kelelahan peringatan. Ketika intelijen ancaman beroperasi sebagai komponen terintegrasi dari platform operasi keamanan, analis dapat langsung mengakses konteks yang relevan tanpa perlu beralih di antara beberapa alat atau mengkorelasikan data dari sumber yang berbeda.
3. Visibilitas yang Diperluas di Seluruh Domain Cloud, OT, dan Identitas
Warisan SIEM Arsitektur tersebut dirancang untuk model keamanan perimeter on-premises. Arsitektur tersebut mengumpulkan sejumlah besar data log tanpa penyaringan cerdas, dan mesin pemrosesannya kesulitan menangani tuntutan analisis waktu nyata di seluruh lingkungan cloud-native, sistem teknologi operasional, dan infrastruktur identitas.
Tim keamanan menerapkan solusi titik untuk mengatasi ancaman spesifik. EDR melindungi titik akhir. Keamanan jaringan memantau arus lalu lintas. Platform keamanan cloud melindungi infrastruktur virtual. Sistem manajemen identitas mengontrol izin akses. Setiap alat beroperasi secara terpisah. Penyerang memanfaatkan celah di antara lapisan pertahanan ini.
Apa yang terjadi ketika visibilitas di perimeter pusat data terhenti? Serangan Colonial Pipeline pada tahun 2021 menunjukkan bahwa ransomware yang menargetkan infrastruktur TI dapat sepenuhnya melumpuhkan operasi energi penting, yang memengaruhi pasokan bahan bakar di seluruh Amerika Serikat Bagian Timur. Serangan tersebut berhasil sebagian karena lingkungan OT tidak memiliki pemantauan keamanan memadai yang terintegrasi dengan operasi keamanan perusahaan.
Lingkungan cloud memerlukan pemantauan berkelanjutan karena sumber daya berskala dinamis dan konfigurasinya terus berubah. Pemantauan keamanan tradisional beroperasi berdasarkan pemindaian terjadwal dan analisis log berkala. Visibilitas cloud mencakup wawasan real-time ke semua aset, aktivitas, dan koneksi cloud di seluruh lingkungan multi-cloud.
Konvergensi TI/OT menciptakan tantangan integrasi yang jauh melampaui kompatibilitas teknis. Pertimbangkan siklus hidup sistem saja. TI memperbarui perangkat keras setiap 3-5 tahun, sementara peralatan OT seringkali beroperasi selama 15-25 tahun. Jadwal patch mencerminkan perbedaan ini. TI menerapkan pembaruan keamanan bulanan, sementara sistem OT hanya menerima pembaruan selama periode pemeliharaan terjadwal.
Cyber Bintang Open XDR Platform ini mengatasi kesenjangan visibilitas ini dengan menormalisasi data dari berbagai sumber dan menerapkan analitik berbasis AI untuk mendeteksi ancaman di seluruh permukaan serangan. Model data Interflow platform ini memungkinkan alat TI dan keamanan untuk berkomunikasi menggunakan bahasa yang sama, sehingga memungkinkan deteksi dan respons terhadap setiap ancaman terlepas dari mana asalnya.
Kemampuan Deteksi dan Respons Jaringan memberikan visibilitas yang tak tertandingi dengan menggabungkan tangkapan paket mentah dengan log NGFW, NetFlow, dan IPFix dari berbagai sumber. Ini termasuk switch fisik dan virtual, kontainer, server, dan lingkungan cloud publik. Penerapan AI dalam SIEM Dengan cepat mengungkap titik buta dalam jaringan dan mengekstrak log keamanan dari lingkungan yang sulit dijangkau.
Ancaman berbasis identitas merupakan vektor serangan yang semakin meningkat. Laporan DBIR Verizon tahun 2024 dan 2025 menunjukkan bahwa 70% pelanggaran keamanan kini dimulai dengan pencurian kredensial. Deteksi dan Respons Ancaman Identitas (ITDRKemampuan tersebut memantau perilaku pengguna, mendeteksi aktivitas anomali, dan menanggapi serangan berbasis identitas yang melewati pertahanan perimeter tradisional.
4. Pengayaan Intelijen Ancaman Memberikan Konteks Instan
Peristiwa keamanan mentah tidak memiliki konteks yang dibutuhkan untuk pengambilan keputusan yang cepat. Ketika sebuah peringatan muncul, analis harus meneliti alamat IP, domain, hash file, dan perilaku pengguna secara manual untuk menentukan legitimasi ancaman. Overhead investigasi ini menunda waktu respons dan menyita perhatian analis yang berharga.
Tim keamanan menghadapi lebih dari 35,000 sampel malware baru setiap hari. Aktor negara-bangsa menyebarkan eksploitasi zero-day yang dirancang khusus untuk menghindari kontrol keamanan tradisional. Pelanggaran Data Publik Nasional tahun 2024 berpotensi mengekspos 2.9 miliar data, menunjukkan bagaimana penyerang secara sistematis mengeksploitasi celah dalam visibilitas ancaman.
Pengayaan data mengubah data keamanan mentah menjadi intelijen yang dapat ditindaklanjuti dengan menambahkan informasi kontekstual peristiwa dan non-peristiwa. Peristiwa keamanan dapat diperkaya dengan informasi kontekstual dari direktori pengguna, alat inventaris aset, alat geolokasi, basis data intelijen ancaman pihak ketiga, dan berbagai sumber lainnya.
Platform Intelijen Ancaman Stellar Cyber dengan mulus menggabungkan umpan intelijen ancaman komersial, sumber terbuka, pemerintah, dan kepemilikan, termasuk Proofpoint, DHS, OTX, OpenPhish, dan PhishTank. Integrasi ini meningkatkan kemampuan deteksi dan respons dengan mengkorelasikan aktivitas yang terdeteksi dengan pola serangan yang diketahui dan indikator penyusupan.
Deteksi ancaman ditingkatkan secara signifikan dengan menggunakan pengayaan waktu nyata. Konteks bisnis dan intelijen ancaman dapat digunakan untuk meningkatkan analitik deteksi, sehingga meningkatkan akurasi deteksi. SIEMKemampuannya untuk mengidentifikasi ancaman. Ini juga dapat meningkatkan skor risiko suatu ancaman, memprioritaskan ancaman berisiko tinggi untuk diselidiki.
Dalam perburuan ancaman dan respons insiden, konteks tambahan yang diberikan melalui pengayaan memungkinkan investigasi dan tindakan yang cepat. Misalnya, konteks tambahan dari umpan intelijen ancaman dapat mengidentifikasi lampiran email sebagai nama berkas berbahaya yang diketahui. Contoh lain memanfaatkan kekritisan aset. Dengan mengidentifikasi kekritisan infrastruktur tertentu, Anda dapat memprioritaskan investigasi ancaman terhadap infrastruktur utama.
Kebocoran data AT&T tahun 2025 yang memengaruhi 31 juta pelanggan menunjukkan pentingnya visibilitas cloud yang komprehensif dan intelijen ancaman. Penyerang mengakses beberapa sistem cloud dari waktu ke waktu, tetapi organisasi dengan visibilitas penuh dapat melacak jalur serangan dan mengidentifikasi semua sumber daya yang terdampak dengan cepat.
5. Buku Panduan Respons Terpadu Mempercepat Penahanan
Setelah menganalisis log dan mengidentifikasi aktivitas berisiko tinggi, metode tradisional SIEMSistem ini cukup mengirimkan peringatan kepada analis yang bersangkutan. Keberhasilan MSSP tidak hanya ditentukan oleh keterampilan analis, tetapi juga oleh efisiensi. Playbook respons otomatis terdiri dari alur kerja yang telah dibuat sebelumnya yang dipicu saat insiden tertentu terjadi.
Pertimbangkan a SIEM Mesin mendeteksi serangkaian upaya kata sandi yang gagal dalam jumlah besar diikuti oleh login yang berhasil. Ini menunjukkan adanya serangan brute-force. SIEM Alat ini dikonfigurasi untuk merespons dengan pertama-tama keluar dari perangkat, kemudian menonaktifkan pengguna. Jika penonaktifan pengguna gagal, administrator akan diberi tahu. Jika berhasil, pengguna akan menerima peringatan SMS.
Buku panduan ini secara signifikan mengurangi Mean Time to Respond (MTTR), yang mengukur kecepatan tindakan penanggulangan dan pemulihan setelah ancaman terkonfirmasi. Proses respons insiden tradisional menimbulkan penundaan ketika koordinasi manual diperlukan di berbagai perangkat keamanan.
Orkestrasi respons melalui playbook otomatis merupakan manfaat operasional TDIR yang paling nyata. Playbook keamanan mengodekan kebijakan dan prosedur organisasi ke dalam alur kerja yang dapat dieksekusi yang dapat segera merespons ancaman yang terkonfirmasi, tanpa menunggu intervensi manusia.
Playbook berbasis Agentic AI dari Stellar Cyber memberi pengguna kendali penuh atas konteks, kondisi, dan hasil. Playbook dapat diterapkan secara global atau per penyewa, dengan Agentic AI yang memungkinkan respons adaptif. Pengguna menggunakan playbook bawaan untuk tindakan standar atau membuat playbook khusus untuk memicu respons EDR, memanggil webhook, atau mengirim email.
Playbook yang efektif menyeimbangkan otomatisasi dengan pengawasan manusia, menyediakan kemampuan respons cepat sekaligus menjaga peluang intervensi tim keamanan bila diperlukan. Playbook yang sepenuhnya otomatis menangani ancaman rutin seperti varian malware yang sudah dikenal atau upaya brute force yang nyata. Playbook semi-otomatis menjalankan tindakan penanggulangan awal secara langsung sekaligus memberi tahu analis keamanan untuk panduan tambahan terkait investigasi yang kompleks.
Proses pengembangan playbook memerlukan pertimbangan cermat terhadap toleransi risiko organisasi dan persyaratan operasional. Otomatisasi agresif dapat mengatasi ancaman dengan cepat, tetapi dapat mengganggu aktivitas bisnis yang sah jika tidak diatur dengan benar. Otomatisasi konservatif mengurangi dampak positif palsu tetapi dapat memberi ancaman lebih banyak waktu untuk berkembang.
Organisasi yang menerapkan respons otomatis melaporkan peningkatan waktu respons terhadap peristiwa sebesar 20 kali lipat. Banyak peristiwa yang dikelola analis setiap hari merupakan tugas yang repetitif, sehingga otomatisasi tugas-tugas tersebut memberikan pengurangan MTTR yang signifikan. Mitra menekankan bahwa memiliki intelijen ancaman terintegrasi menyederhanakan prosedur pengambilan keputusan dan respons.
6. Kopilot GenAI Mengubah Produktivitas Analis
Analis keamanan menghadapi investigasi kompleks yang membutuhkan pengetahuan khusus tentang bahasa kueri, kerangka kerja ancaman, dan antarmuka khusus alat. Hambatan keahlian ini membatasi efektivitas analis junior dan menciptakan hambatan dalam skenario serangan bervolume tinggi.
Bidang keamanan siber berada dalam kondisi yang sangat genting, dengan kekurangan personel yang terlatih dengan baik. Bagi mereka yang sudah terlatih dan bekerja di lapangan, peringatan terus-menerus dapat membuat mereka berada di ambang kelelahan. Tradisional SIEM Sistem tersebut membutuhkan sejumlah besar karyawan terlatih untuk memverifikasi peringatan dan memperbaiki masalah.
Fungsionalitas kopilot GenAI mentransformasi cara analis berinteraksi dengan platform keamanan melalui antarmuka percakapan yang didukung oleh AI generatif. Para profesional keamanan dapat mengajukan pertanyaan dalam bahasa alami seperti "Tunjukkan semua insiden perjalanan yang mustahil antara tengah malam dan pukul 4 pagi" atau "Email mana yang dikirim ke domain di Rusia?" alih-alih membangun kueri basis data yang rumit.
Kemampuan ini mendemokratisasi perburuan ancaman, memungkinkan analis yang kurang berpengalaman untuk melakukan investigasi yang canggih. AI Investigator Stellar Cyber mempercepat analisis ancaman yang kompleks dengan memberikan respons instan atas pertanyaan analis, sehingga mengurangi jumlah keputusan analis menjadi 10-100 per hari dan memangkas waktu respons ancaman hingga 400%.
Tingkat kemajuan yang saat ini dialami oleh AI memberikan optimisme yang lebih besar. Kemampuan untuk menerjemahkan aturan-aturan kompleks dan manajemen ancaman ke dalam bahasa yang mudah dipahami merupakan salah satu aspek dari teknologi yang didorong oleh AI. SIEM Hal itu dapat membantu menjembatani kesenjangan pengetahuan yang saat ini mengancam seluruh industri.
Kopilot GenAI memberikan panduan untuk membantu analis memahami potensi dampak organisasi dari suatu peristiwa. Mereka mempercepat penemuan wawasan dengan analisis ancaman, ringkasan, hipotesis, dan mitigasi berbasis AI. Hal ini menghemat waktu pelaporan keamanan untuk pimpinan dan memungkinkan fokus pada tugas-tugas bernilai tinggi yang mengurangi MTTD dan MTTR.
Organisasi yang menggunakan Security Copilot melaporkan pengurangan 30% dalam waktu penyelesaian. Dari kelelahan peringatan hingga pertahanan proaktif, AI generatif dapat mentransformasi organisasi dengan meningkatkan efektivitas dan efisiensi operasi keamanan secara drastis.
GenAI membantu analis memilah peringatan dengan mengkorelasikan intelijen ancaman dan memunculkan aktivitas terkait yang mungkin tidak memicu peringatan tradisional. GenAI menghasilkan ringkasan insiden yang cepat sehingga tim dapat memulai lebih cepat, memandu investigasi dengan konteks dan bukti langkah demi langkah, serta mengotomatiskan tugas respons rutin seperti penanggulangan dan remediasi melalui playbook yang didukung AI.
7. MTTR Lebih Cepat Melalui Operasi Terpadu
Waktu Rata-rata untuk Deteksi (MTTD) dan Waktu Rata-rata untuk Merespons (MTTR) mewakili dua metrik kunci yang menunjukkan SOC efisiensi dan efektivitas. Risiko dan paparan dari ancaman siber apa pun dapat dikurangi secara signifikan dengan meningkatkan metrik ini.
Mengapa waktu respons begitu penting? Semakin lama penyerang mempertahankan akses ke sistem yang disusupi, semakin besar kerusakan yang mereka timbulkan. Paparan ancaman siber yang berkepanjangan mengakibatkan waktu henti yang lebih lama, hilangnya data sensitif, dan kerusakan reputasi. MTTR yang lebih rendah menunjukkan tim keamanan semakin cepat dalam mendeteksi dan merespons ancaman, sehingga mengurangi potensi kerusakan.
Mitra Stellar Cyber melaporkan bahwa Pembelajaran Mesin di Open XDR Platform ini memberikan pengurangan waktu deteksi hingga 8 kali lipat. Yang paling penting, pembelajaran mesin mencakup berbagai vektor ancaman untuk memberikan peristiwa yang jelas, ringkas, dan berkorelasi. SOC analis menggunakan SIEMmenghabiskan banyak waktu untuk menentukan apakah peringatan tersebut merupakan positif palsu dan apakah setiap peringatan saling terkait.
Studi ini juga menunjukkan bahwa otomatisasi memberikan peningkatan 20 kali lipat dalam waktu respons mitra terhadap suatu peristiwa. Para mitra menekankan bahwa integrasi intelijen ancaman secara signifikan menyederhanakan prosedur pengambilan keputusan dan respons. Ketika data penting dimasukkan ke dalam suatu peristiwa, mereka dapat merespons tanpa perlu masuk ke beberapa konsol.
Operasi keamanan terpadu melalui Open XDR Mengatasi tantangan yang dihadapi tim keamanan yang ramping dengan menyediakan visibilitas dan kemampuan respons yang komprehensif di bawah satu antarmuka manajemen. Integrasi ini mengatasi tantangan utama berupa proliferasi alat dan kelelahan akibat banyaknya peringatan.
Pendekatan tradisional mengharuskan analis untuk beralih di antara beberapa konsol selama investigasi. Konteks penting menjadi hilang dalam penerjemahan antar platform. Koordinasi respons terganggu ketika perangkat tidak dapat berkomunikasi secara efektif satu sama lain. Tantangan integrasi ini memperparah kompleksitas operasional.
Kombinasi intelijen ancaman komprehensif dengan operasi keamanan terintegrasi menciptakan efek penggandaan kekuatan yang memungkinkan tim keamanan kecil untuk bertahan melawan ancaman tingkat perusahaan secara efektif. Didorong oleh AI. SOC Kemampuan ini meningkatkan integrasi dengan menerapkan pembelajaran mesin pada data gabungan dari semua alat keamanan.
Algoritma korelasi canggih mengidentifikasi pola serangan kompleks yang mencakup berbagai domain keamanan, sementara kemampuan respons otomatis mengatasi ancaman sebelum mencapai tujuannya. Organisasi yang menerapkan pendekatan terpadu ini melaporkan peningkatan signifikan dalam akurasi deteksi ancaman, waktu respons, dan produktivitas analis.
Pendekatan Siber Stellar terhadap SIEM Augmentasi
Cyber Bintang Open XDR Platform ini berfungsi sebagai lapisan tambahan yang meningkatkan kemampuan yang sudah ada. SIEM investasi tanpa memerlukan penggantian total. Platform ini bekerja secara mulus dengan alat keamanan yang ada, secara bawaan menciptakan visibilitas dan deteksi ancaman secara real-time di seluruh lingkungan TI dan OT.
Arsitektur ini memberikan fleksibilitas yang tak tertandingi. Organisasi yang berupaya mencapai keunggulan dalam misi deteksi, pelaporan, dan perburuan tanpa meningkatkan biaya secara signifikan memilih Stellar Cyber untuk menjembatani kesenjangan pada sistem lama. SIEM platform. Lebih dari 400 integrasi bawaan memastikan kompatibilitas dengan investasi keamanan yang ada.
Interflow, model data Stellar Cyber yang dinormalisasi dan diperkaya, memungkinkan perangkat TI dan keamanan berkomunikasi menggunakan bahasa yang sama. Hal ini memungkinkan deteksi dan respons terhadap setiap ancaman, terlepas dari titik asalnya. Model yang berfokus pada keamanan meminimalkan volume data dengan memfilter dan mengurai data saat penyerapan, sehingga secara signifikan menurunkan biaya penyimpanan sekaligus mengoptimalkan kinerja.
Dari penambahan kemampuan hingga transisi, banyak organisasi awalnya menerapkan Stellar Cyber untuk NDR atau investigasi insiden, kemudian secara bertahap mengambil alih lebih banyak tanggung jawab karena kemampuannya yang komprehensif. Awalnya diterapkan untuk penambahan kemampuan, Stellar Cyber sering berkembang untuk menangani deteksi, respons, dan pelaporan kepatuhan, mengurangi ketergantungan pada sistem lama. SIEM.
AI Multi-Layer platform ini menggabungkan kemampuan deteksi, korelasi, investigasi, dan respons dalam platform yang terintegrasi dan mulus. Model Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam menghilangkan ketergantungan pada aturan dan metode deteksi ancaman manual. GraphML menghubungkan peringatan yang tampaknya tidak terkait secara otomatis, memunculkan serangan yang tak terdeteksi oleh mata manusia.
Rutinitas respons bawaan secara otomatis menjalankan playbook respons yang komprehensif. Platform ini mengidentifikasi ancaman yang tak terlihat dengan cepat dan memperkuat infrastruktur terhadap ancaman di masa mendatang. Arsitektur multi-tenancy bawaan mendukung penerapan MSSP dalam skala besar. Kemampuan deteksi dan respons jaringan bawaan memberikan visibilitas yang tidak dapat dicapai oleh sistem berbasis log murni.
Apa yang membedakan Stellar Cyber? Komitmennya terhadap keterbukaan memastikan organisasi tetap memegang kendali atas keputusan arsitektur keamanan. Platform ini melengkapi alat yang sudah ada alih-alih memerlukan penggantian secara keseluruhan, melindungi investasi teknologi sekaligus memberikan kemampuan canggih yang tidak dimiliki oleh sistem lama. SIEMs tidak bisa cocok.