SIEM Studi Kasus: Otomatisasi Keamanan untuk Perlindungan Komprehensif
Mengetahui cara menerapkan kekuatan analitis dari alat keamanan Anda adalah kunci untuk mencapai visibilitas dan efisiensi penuh. Fleksibilitas alat-alat penting seperti Security Information and Event Management (SIEM)SIEM) memungkinkan manajemen log yang tak tertandingi – tetapi, banyaknya pengaturan, aturan, dan opsi dapat membuatnya sulit dikelola dan didefinisikan. Untuk menjaga agar SIEM Karena fungsinya sangat tinggi, sangat penting untuk mendefinisikan kasus penggunaan yang tepat, dan menyempurnakan kinerjanya dari sana. Jika dilakukan dengan benar, SIEM Sistem-sistem ini memberikan wawasan yang tak tertandingi tentang potensi peristiwa, aktivitas akun, dan persyaratan peraturan. Panduan ini mencakup berbagai informasi mendalam. SIEM studi kasus – dan menunjukkan cara membuat studi kasus Anda sendiri.
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!
Bagaimana AI Berkembang SIEM
SIEM Integrasi AI menyederhanakan kemampuan untuk memproses dan menganalisis informasi keamanan. Dari perspektif analis keamanan, menanamkan GenAI ke dalam SIEM Solusi ini mulai mempercepat tugas penelitian dan respons. Untuk eksplorasi mendalam tentang bagaimana LLM melengkapi SIEM alat, lihat panduan kami di sini.
Sebagian besar percepatan ini terjadi di dalam mesin analisis utama dari SIEMPembelajaran mesin sudah menjadi komponen inti dari SIEMKemampuan untuk menyaring dan menganalisis sejumlah besar data log yang masuk terbatas, tetapi gelombang deteksi ancaman berbasis AI saat ini memungkinkan pendekatan yang jauh lebih cepat dan akurat. Hal ini memungkinkan deteksi ancaman saat ini SIEM Alat-alat tersebut mengotomatiskan analisis file log dengan akurasi yang lebih tinggi daripada sebelumnya.
Bagi Stellar Cyber, proses ini memungkinkan tidak hanya analisis log inti, tetapi juga pemeriksaan insiden yang lebih mendalam. AI kami mencerna peringatan yang disebabkan oleh anomali log dan membandingkannya dengan peringatan lain yang dihasilkan dalam sistem yang terhubung; peringatan ini kemudian dikelompokkan ke dalam insiden yang komprehensif. Peringatan satu kali dinilai berdasarkan kemungkinan anomalinya, dan dihilangkan sepenuhnya jika hasilnya positif palsu.
Tentu saja, ini menuntut agar sumber log yang terhubung ke SIEM mencakup keseluruhan perangkat, titik akhir, dan server suatu perusahaan. Di sinilah AI juga mendorong peningkatan Waktu Rata-rata untuk Deteksi (MTTD) yang signifikan: tidak hanya dengan menambahkan perangkat di seluruh jaringan, tetapi juga dengan menormalisasi berbagai jenis data yang dihasilkan oleh masing-masing perangkat. Secara kolektif, SIEM Otomatisasi dan arsitektur big data yang mendasarinya menggarisbawahi lompatan besar dalam efisiensi dan pencegahan ancaman saat ini.
Mari kita bahas satu per satu kasus penggunaannya. SIEMsedang bergerak maju.
kunci SIEM Gunakan Kasus
Manajemen Log Terpusat dan Hemat Biaya
Log memberikan tim keamanan perusahaan visibilitas mendalam terhadap tindakan yang terjadi di seluruh permukaan serangan mereka. Namun, karena setiap tindakan di setiap server, perangkat, dan firewall menghasilkan log individual, banyaknya log ini dapat membuat pemantauan manual menjadi sangat memakan waktu. SIEMSistem ini menyerap seluruh data ini dengan agen, atau langsung melalui syslog, dan kemudian mengandalkan proses analisis otomatis.
Saat data mengalir melalui saluran log, ratusan juta entri log ini disaring menjadi beberapa peringatan keamanan yang dapat ditindaklanjuti. Di Stellar Cyber, proses ini didorong oleh Graph ML. Optimalisasi lebih lanjut dalam kasus penggunaan ini telah difokuskan pada penyimpanan, pengindeksan, dan prioritas log tersebut. Arsitektur big data kini memungkinkan efisiensi biaya dan kinerja yang lebih baik berkat penyimpanan berbasis cloud yang dapat diskalakan. Dengan generasi berikutnya SIEM Seperti Stellar Cyber, penyimpanan ini juga dapat divariasikan tergantung pada urgensi log tertentu. Data penting yang perlu digunakan untuk manajemen log secara real-time disimpan pada penyimpanan berkinerja tinggi, sementara data forensik yang dibutuhkan untuk kepatuhan (akan dibahas lebih lanjut nanti) dapat disimpan dalam penyimpanan dingin berbiaya rendah.
Dengan pengelolaan log yang tepat, penting untuk menetapkan secara tepat apa yang Anda lakukan. SIEM apa yang dilakukan dengan log tersebut.
Deteksi Serangan Phishing
Phishing adalah salah satu vektor serangan yang paling populer, karena manusia merupakan komponen yang paling sulit untuk diperbaiki dalam permukaan serangan suatu perusahaan: SIEMKemampuan untuk memantau perangkat endpoint membuatnya berada pada posisi yang tepat untuk mengidentifikasi komunikasi berbahaya dan mencegahnya mencapai serta memengaruhi pengguna akhir.
Hal ini tercapai karena banyaknya campuran data yang diserap: ini dapat mencakup pesan email dan konteksnya, data gateway email, dan analisis domain. Pada tingkat pesan individual, komunikasi yang mencurigakan dapat diidentifikasi dan dicegah melalui log yang memetakan riwayat percakapan dan LLM yang memeriksa niat jahat. Banyak serangan phishing yang berhasil mengandalkan pengarahan korban ke domain yang salah ketik: log tingkat jaringan dapat menilai keabsahan dan perilaku yang diinginkan dari halaman web dan aplikasi sebelum pengguna mengakses situs jahat ini.
Setiap aspek individual – URL yang mencurigakan, domain yang sedikit salah ketik, dan pesan yang penuh tekanan – semuanya saling dirujuk satu sama lain, dan membangun skor risiko untuk kasus penggunaan phishing.
Deteksi Ancaman Orang Dalam
SIEM Solusi ini mengatasi masalah ancaman internal yang sulit dideteksi dengan memantau aktivitas setiap pengguna dan mengidentifikasi pola perilaku pengguna yang normal. Misalnya, Mark dari bagian penjualan biasanya menghabiskan sebagian besar waktunya berinteraksi dengan CRM, sistem VoIP, dan emailnya. Jika perangkatnya tiba-tiba mulai melakukan pemindaian port dalam jumlah tinggi dan berulang kali gagal dalam upaya login, solusi yang tepat dapat membantu. SIEM Alat ini dapat dengan cepat memberi peringatan kepada tim keamanan siber tentang potensi pelanggaran keamanan akun.
Analisis perilaku pengguna dalam SIEMSistem ini dapat mendeteksi hampir semua perubahan mendadak dalam aktivitas akun: beberapa deteksi yang lebih sederhana bergantung pada waktu masuk, sementara yang lain mempertimbangkan aplikasi yang berjalan, data, dan aktivitas akun.
Perlindungan Ransomware dan Malware
Selain mengidentifikasi akun yang dicuri, SIEM Berbagai alat mampu mengidentifikasi upaya infeksi ransomware. Jenis serangan ini melibatkan penjahat siber yang mencoba mencuri dan mengenkripsi data perusahaan, sebelum menuntut pembayaran tebusan untuk pengembalian data tersebut.
Tingkat detail yang diperkenalkan oleh visibilitas log penuh memungkinkan ransomware untuk dipecah menjadi tiga tahap utama, dan sejumlah mekanisme pencegahan diimplementasikan untuk setiap fase. Yang pertama adalah fase distribusi, di mana ransomware ada sebagai file eksekusi tersembunyi yang dibundel dengan unduhan file berbahaya. SIEMSistem mampu mendeteksi dan secara otomatis mencegah banyak upaya distribusi – seperti phishing – tetapi metode distribusi baru selalu berkembang. Jadi, tahap selanjutnya adalah fase infeksi. Di sinilah, jika ransomware menggunakan dropper untuk tetap tidak terdeteksi, dropper ini akan membuat koneksi dengan server perintah dan kontrol. SIEM Selain itu, sistem ini juga mampu mendeteksi indikator kompromi berbahaya dengan menemukan koneksi yang tidak terduga dan mendekode file terkait.
Tahap terakhir adalah pengintaian dan enkripsi: ini mencakup penyalinan file, ekstraksi, dan akhirnya enkripsi. Menemukan perilaku ini, sekali lagi, SIEM Deteksi ransomware: jika SIEM Jika ditemukan penghapusan dan pembuatan file yang berlebihan, atau melihat jumlah file yang mencurigakan dipindahkan – maka ada kemungkinan besar itu adalah ransomware, dan tim keamanan akan segera diberi tahu dan tindakan berbahaya tersebut akan dihentikan.
Manajemen Kepatuhan
Standar industri menuntut banyak hal dari perusahaan terkait: tema yang terus berulang adalah lamanya waktu penyimpanan log. PCI DSS, SOX, dan HIPAA semuanya mensyaratkan agar log disimpan selama antara 1 hingga 7 tahun. Persyaratan yang biasanya mahal dan memakan banyak sumber daya ini, serta penerapan teknologi canggih, SIEMMereka jauh lebih cerdas dalam hal strategi penyimpanan log mereka.
Pertama, server syslog mampu mengompres log dan karenanya menyimpan banyak data historis dengan biaya lebih rendah. Selain itu, terdapat jadwal penghapusan yang sesuai, di mana data yang sudah usang dihapus secara otomatis. Terakhir, SIEMmampu menyaring log yang tidak secara eksplisit dipersyaratkan oleh kepatuhan industri Anda sendiri.
Pemantauan Keamanan Cloud
Ketika layanan cloud mulai berperan, salah satu perbedaan terbesar adalah banyaknya jenis sumber data yang dapat ada – terutama jika Anda memanfaatkan penawaran platform-as-a-service (PaaS) dan software-as-a-service (SaaS). Stellar Cyber memungkinkan hal ini. SIEM pemantauan cloud tanpa memandang jenis data spesifik yang dihasilkan.
Pemantauan Manajemen Identitas dan Akses (IAM)
Saya dan SIEM Kedua bentuk keamanan ini sedikit berbeda: yang pertama berfokus utama pada identifikasi siapa yang memiliki akses ke berbagai sumber daya, sedangkan yang kedua terutama merupakan alat untuk memantau aktivitas berkelanjutan dari setiap komponen perangkat lunak. Namun, dengan mengintegrasikan kedua sistem tersebut, dimungkinkan untuk memperkuatnya.
Ambil contoh kasus spesifik identifikasi pembuatan akun berbahaya: komponen yang sangat umum dalam sebagian besar serangan, jika sistem IAM Anda dapat mengidentifikasi tindakan 'penambahan akun', maka sistem Anda SIEM Dengan alat ini, peluang untuk membedakan pembuatan akun berbahaya dengan cepat menjadi lebih besar.
Stellar Cyber berhasil SIEM Pemantauan IAM melalui integrasi erat dengan penyedia IAM, sehingga mencakup manajemen akses pengguna dan visibilitas tingkat lanjut. Layanan seperti Azure Active Directory (sekarang Microsoft Entra ID) digunakan untuk memperkaya profil Insiden dan menyediakan Analisis Perilaku Pengguna yang lebih mendalam. Aturan per pengguna dapat diterapkan, membantu mengotomatiskan SIEM Deteksi ancaman dari dalam.
Secara kolektif, kasus penggunaan ini mencakup area serangan yang luas di berbagai perusahaan dan industri. Bagian selanjutnya adalah menetapkan kasus penggunaan mana yang perlu difokuskan oleh organisasi Anda – terutama saat pertama kali melakukan pengaturan.
Cara Membangun yang Jelas SIEM Use Case
Bintang Cyber SIEM Stellar Cyber mengambil pendekatan tiga langkah untuk mengatasi tantangan ini: pertama, ia menetapkan dasar visibilitas universal; kemudian memasukkan peringatan ke dalam mesin analisis, dan mengkorelasikan indikator serangan yang sebenarnya ke dalam 'kasus'. Terakhir, ancaman dapat ditanggapi di dalam dasbor itu sendiri, baik secara manual maupun melalui panduan otomatis. Analisis, visualisasi, dan respons terintegrasi ini menjadikan Stellar Cyber sebagai solusi generasi berikutnya. SIEM.
Sensor Universal untuk Visibilitas Keamanan Puncak
Bangunan SIEM Kasus penggunaan bergantung pada tiga komponen inti:
- Aturan: Ini mendeteksi dan memicu peringatan berdasarkan peristiwa yang ditargetkan.
- Logika: Ini mendefinisikan cara di mana peristiwa atau aturan dianalisis.
- Tindakan: Ini mengidentifikasi hasil dari logika tersebut: jika kondisinya terpenuhi, maka ini mendefinisikan apa yang terjadi. SIEM apa yang dilakukan dengan data tersebut – baik mengirimkan peringatan kepada tim, berinteraksi dengan firewall dan mencegah transfer data, atau sekadar memantau tindakan yang sesuai.
Kasus penggunaan individual perlu dipandu oleh tiga proses panduan ini. Namun, dari situ, SIEM Implementasi membutuhkan imajinasi dan analisis untuk mengidentifikasi kasus penggunaan terpenting yang dibutuhkan organisasi Anda. Pertimbangkan jenis serangan yang mungkin Anda hadapi. Ini melibatkan identifikasi ancaman bisnis yang relevan dengan organisasi Anda dan – untuk setiap serangan – menghubungkannya dengan sumber daya yang sesuai. Pada akhir proses ini, Anda akan memiliki peta yang jelas yang menghubungkan risiko bisnis dengan vektor serangan tertentu.
Kemudian, tentukan bagaimana dan di mana serangan ini harus ditangani dengan mengkategorikan serangan yang teridentifikasi dalam kerangka kerja yang dipilih. Misalnya, serangan pemindaian eksternal mungkin termasuk dalam pengintaian atau penargetan dalam kerangka kerja Anda.
Sekarang, hubungkan kedua hubungan tersebut: kasus penggunaan tingkat tinggi akan sesuai dengan ancaman bisnis yang teridentifikasi, dan dapat dipecah menjadi kasus penggunaan tingkat rendah yang lebih spesifik. Jika kasus penggunaan tingkat tinggi Anda adalah kehilangan data, kasus penggunaan tingkat rendah dapat mencakup penyusupan server, ekspor data, atau aktivitas administrator yang tidak sah.
Setiap kasus penggunaan tingkat rendah akan secara logis dikaitkan dengan jenis serangan tertentu, yang akan membantu dalam mendefinisikan aturan teknis. Aturan-aturan ini dapat tumpang tindih di beberapa kasus penggunaan tingkat rendah, dan setiap kasus penggunaan dapat melibatkan beberapa aturan. Menentukan struktur ini sangat penting, karena akan memperjelas hubungan antara sumber log dan aturan teknis yang diperlukan untuk menerapkannya secara efektif.
Pada saat Anda telah duduk dan mengerjakannya, Anda akan berada di posisi yang tepat untuk mendefinisikan aturan teknis. Setiap kasus penggunaan yang lebih rinci dapat sesuai dengan beberapa aturan, artinya penting untuk menyimpan peta aturan yang Anda tetapkan. Ini akan mendukung Anda SIEM kemampuan memprioritaskan risiko.
Setelah aturan-aturan ini ditetapkan, aturan-aturan tersebut memerlukan pengembangan berkelanjutan: beberapa di antaranya SIEMStellar mempermudah proses ini lebih dari yang lain. Bagi Stellar, hasil dari aturan yang diterapkan saat ini dapat diakses langsung dan difilter melalui panel peringatan dan status. Dengan informasi tren yang menunjukkan tingkat kekritisan, penyewa, dan playbook, langkah selanjutnya menuju peningkatan yang lebih besar SIEM Efisiensi selalu terlihat jelas.
Bagaimana Stellar Cyber Mengotomatiskan Kasus Penggunaan Anda
