Avendo trascorso una notevole quantità di tempo nel SIEM settore, ho visto modelli ed evoluzioni che definiscono il panorama. Uno dei cambiamenti più notevoli è stato il passaggio dal tradizionale sistema monolitico SIEM implementazioni di soluzioni più flessibili e scalabili che consentono alle organizzazioni di adattarsi e crescere senza revisioni significative.
L'evoluzione di SIEM Archiviazione
Storicamente, SIEM Soluzioni come ArcSight richiedevano un database Oracle dedicato per funzionare. Ricordo i tempi in cui un grande server SUN con Oracle era dedicato esclusivamente all'archiviazione di log ed eventi di sicurezza. Questa scalabilità verticale era l'unico modo per gestire i crescenti carichi di dati. Tuttavia, con l'aumento dei volumi di dati, il mercato ha visto l'avvento di soluzioni di gestione dei log appositamente progettate che consentivano la scalabilità orizzontale.
Splunk, Loglogic e ArcSight Logger sono stati tra i pionieri, creando i primi livelli di data lake per l'archiviazione. Queste soluzioni hanno centralizzato l'archiviazione dei dati, consentendo SIEM piattaforme per concentrarsi sulla correlazione e sull'analisi piuttosto che sulle complessità della gestione dei dati.
Entra nell'era della piattaforma multi-dati SIEM
Facciamo un salto di 15 anni e siamo nell'era delle piattaforme multi-dati SIEMQueste soluzioni riconoscono la forza di gravità dei dati, un concetto metaforico in cui i dati attraggono altri dati e applicazioni verso di sé, in modo simile a come un oggetto enorme nello spazio attrae altri oggetti con la sua forza di gravità.
Moderno
SIEM Le soluzioni adottano il concetto di "data gravity" per evitare la complessità e i costi dei processi di "rip-and-replace". Offrono invece una proposta di valore chiave: l'aggiunta senza soluzione di continuità di un livello di analisi ai data lake esistenti. Questo approccio garantisce prestazioni ottimali, costi di archiviazione/conservazione ridotti e una gestione semplificata dei dati, mantenendo dati e applicazioni vicini alla loro origine.
Porta il tuo lago dati (BYODL)
Il recente annuncio da parte di Stellar Cyber del supporto "Bring Your Own Data Lake" (BYODL) segna una pietra miliare significativa in questa evoluzione. Le organizzazioni che hanno standardizzato l'archiviazione dei dati su piattaforme come Splunk, Snowflake, Elastic o AWS possono ora integrare perfettamente l'intelligenza artificiale di Stellar Cyber. Open XDR piattaforma con questo tipo di archiviazione dati senza dover ricorrere a rip-and-replace. L'approccio di Stellar Cyber per sfruttare al meglio il data lake esistente sottolinea l'importanza dell'acquisizione ottimizzata dei dati, della pre-elaborazione, come la normalizzazione e l'arricchimento, prima che i dati vengano completamente utilizzati per il rilevamento automatico delle minacce tramite apprendimento automatico o indagini contestualizzate sugli avvisi. Ecco perché questo approccio strutturato offre chiari vantaggi rispetto ai metodi tradizionali:
Ingestione ottimizzata e integrazione chiavi in mano
L'implementazione disaccoppiata di Stellar Cyber inizia con la raccolta e il filtraggio ottimizzati dei dati. Ciò garantisce che solo i dati rilevanti per la sicurezza e di alta qualità entrino nel sistema, riducendo il rumore e migliorando il rapporto segnale/rumore. I vantaggi immediati includono:
- Prestazione migliorata: Filtrando i dati irrilevanti nella fase iniziale del processo, il sistema può funzionare in modo più efficiente, riducendo il carico sui processi a valle.
- Migliore qualità dei dati: Garantire che vengano acquisiti solo dati puliti e pertinenti riduce le possibilità di falsi positivi e migliora l'accuratezza delle analisi.
Normalizzazione e arricchimento
Una volta raccolti i dati, Stellar Cyber li normalizza e li arricchisce, aggiungendo un contesto prezioso come intelligence sulle minacce, geolocalizzazione, informazioni utente e dettagli sulle vulnerabilità. Questo passaggio è essenziale per diversi motivi:
- Dati contestualizzati: I dati arricchiti forniscono un contesto più completo per gli eventi di sicurezza, semplificando la correlazione e l'analisi delle potenziali minacce.
- Analisi semplificata: I dati normalizzati consentono query coerenti e accurate, consentendo agli analisti della sicurezza di eseguire indagini più efficaci. Inoltre, consentono di applicare gli stessi algoritmi di apprendimento automatico a molte fonti di dati con formati originali diversi.
Rilevamento e analisi
L'approccio di Stellar Cyber massimizza l'uso di dati puliti e arricchiti per strumenti di rilevamento e analisi. Questa integrazione offre:
- Analisi pronte all'uso: Gli strumenti di analisi pronti all'uso basati sull'apprendimento automatico possono recuperare e analizzare rapidamente dati strutturati, consentendo un rapido rilevamento delle minacce e una rapida risposta.
- Complessità ridotta: Grazie a un formato dati standardizzato, l'integrazione tra il data lake e gli strumenti analitici diventa semplice, riducendo la necessità di integrazioni personalizzate e soluzioni ad hoc.
Gestione flessibile dei dati per l'efficienza dei costi
L'approccio flessibile alla gestione dei dati di Stellar Cyber consente alle organizzazioni di decidere se inviare solo avvisi o tutti gli eventi normalizzati e arricchiti a un data lake di terze parti. Questa flessibilità è essenziale per ottimizzare il consumo di data lake di terze parti, in particolare quelli con costi elevati come Splunk. I principali vantaggi includono:
- Efficienza dei costi: Memorizzando selettivamente solo dati utili e di alta qualità, le organizzazioni possono ridurre significativamente i costi di archiviazione dati non necessari. Ciò garantisce che gli investimenti in archiviazione siano ottimizzati, evitando le spese associate alla manutenzione di grandi quantità di dati irrilevanti.
- Migliore qualità dei dati: L'archiviazione di soli dati normalizzati e arricchiti assicura che il data lake contenga informazioni preziose e di elevata integrità. Ciò migliora l'efficienza delle query e del recupero dei dati, semplificando l'estrazione di informazioni significative e migliorando le capacità complessive di analisi dei dati.
Applicazioni personalizzate avanzate
I dati strutturati e arricchiti nel data lake sono utili anche alle applicazioni personalizzate che potrebbero richiedere l'accesso ai dati di sicurezza. I principali vantaggi includono:
- Caccia alle minacce ottimizzata: Dati di alta qualità, standardizzati e contestualizzati semplificano il processo di interrogazione e recupero delle informazioni rilevanti.
- Migliori rapporti: Garantire che le applicazioni personalizzate, come la reportistica, ricevano dati puliti e arricchiti ne migliora le prestazioni e l'accuratezza, con conseguenti migliori risultati in termini di sicurezza complessiva.
Confronto con metodi tradizionali
Al contrario, l'ibrido tradizionale SIEM le distribuzioni spesso affrontano sfide significative:
- Integrazione ad hoc: L'integrazione di dati grezzi con strumenti di rilevamento e analisi richiede spesso soluzioni personalizzate e ad hoc, con conseguenti maggiori complessità e oneri operativi.
- Rilevazioni speciali: Senza dati normalizzati e arricchiti, la creazione di regole di rilevamento e analisi efficaci tramite l'apprendimento automatico diventa più ardua e richiede soluzioni specializzate e su misura.
- Problemi relativi ai dati grezzi: L'integrazione diretta di data lake grezzi con strumenti di rilevamento può portare a inefficienze e imprecisioni, poiché i dati non dispongono del contesto e della normalizzazione necessari.
Conclusione
L'approccio strutturato di Stellar Cyber nel suo BYODL di elaborazione e analisi dei dati prima del consumo e dell'archiviazione offre chiari vantaggi in termini di prestazioni, accuratezza ed efficienza operativa. Con Stellar Cyber, le organizzazioni possono migliorare significativamente la propria sicurezza e semplificare le loro attività. SIEM operazioni con archiviazione consolidata dei dati, garantendo che i dati siano puliti, normalizzati e arricchiti prima di essere archiviati e/o dopo il rilevamento e l'analisi tramite apprendimento automatico. Questo metodo riduce la complessità e i costi e massimizza il valore derivante dai dati di sicurezza, fornendo una solida base per un rilevamento e una risposta efficaci alle minacce.
L'adozione di un approccio così strutturato può rappresentare una svolta per le organizzazioni che desiderano ottimizzare le proprie operazioni di sicurezza e sfruttare appieno il potenziale dei propri data lake.
Opinioni a caldo:
- I dati puliti sono fondamentali: La qualità del tuo SIEMGli output di sono direttamente proporzionali alla qualità dei dati che acquisisce. Garantire che il data lake sia pulito e arricchito prima di raggiungere gli strumenti di rilevamento e analisi è fondamentale per un rilevamento accurato delle minacce e operazioni efficienti.
- L'integrazione perfetta riduce la complessità: Un approccio strutturato che normalizza i dati assicura un'integrazione fluida tra il tuo data lake e gli strumenti analitici. Ciò riduce la necessità di soluzioni personalizzate e ad hoc e semplifica le operazioni.
- Scalabilità senza grattacapi: Sfruttare i dati strutturati in un approccio di data lake consolidato consente la scalabilità orizzontale senza la complessità e i costi associati ai tradizionali metodi di sostituzione e eliminazione. Ciò garantisce che il tuo SIEM la soluzione può crescere insieme alle esigenze della tua organizzazione.
Pensieri di chiusura
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